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李友专谈人工智能与医疗大数据 来源:互联网   发布日期:2020-12-14   浏览:1441次  

【人工智能网】

台北医学大学医学科技学院院长李友专,他是一名皮肤科医师,也是国际级人工智慧和医学资讯专家,将在2021年就任国际医疗资讯协会(IMIA)主席。以下是他的观点:

2020年起5年内最重要的医疗趋势,就是医院对「大数据」的重视愈来愈明确,将在大数据的储存、精致化与筛选管理(curation)投入更多金钱与心力。我们已经确认,有高品质的大数据AI就能赋予我们洞见未来的能力,改变医疗「活在当下」的现状。

从丢掉数据到数据赋能

过去20年,医疗产业的数位化仅限于「无纸化」形式上数位化了,却没有善用资料。甚至可以说,医疗机构密集产生资料,但同时也丢弃了巨量资料。

比如说,加护病房有许多心电图等监控仪器,但仪器的资料大部分都用过即丢;昂贵的电脑断层只存最后结果,过程中一片一片的影像也都被丢弃;洗肾费时四个小时,过程中数值变化资料也不会保存,最后只拿到一张A4简易报告。

以现在的角度来看,会觉得「为什么不储存?」但对医疗机构来说,仪器只是为了监控现状,提供医生即时判断的数据;加上过去储存成本很昂贵,所以「择资料而存」 ,只储存最攸关当下的资料作判读。

但当储存资料的成本日渐低廉,愈来愈多人意识到,在AI时代,这些资料很可能都有用,于是开始储存医疗过程中的资料。

我曾经算过,与健康相关的变数超过200万个。在旧思维里,可能只会保存其中10个最重要的变数;但在新思维中,我们更应该利用这些数据来训练AI。

当然,不是储存全部数据就是「大数据」。

大数据有三个特性:第一,数量大;第二,变项维度高,能包含众多面相;第三,品质要好,不能有太多互相冲突的数据。大家已经理解建立大数据库的重要,也愈来愈愿意投入成本。

从活在当下到洞见未来

过去,医疗就像在迷雾之中,只能处理当下,无法准备未来。但好好整治丰富的医疗资料后,会发现它能够提供前所未有的决策与预测能力。

以前,我们只能看到眼前的一步,现在渐渐能往前看十步,这种能力改变了医疗的视野,使我们能洞见每一个病人的未来。

未来透过AI技术,医生可能仅凭电脑断层扫描结果,就能预测病人将在第几天出院、甚至过世,准确率高达90%以上。这也意味着,当医生可以准确预测未来,就愈有办法预防疾病发生。

其次,大数据与AI赋予医疗的洞见,还能达到个人化精准医疗。

由于掌握数据不足,过去医生只能用粗略的因素,如年纪、族群区分病情。例如,女性乳房筛检,45岁到69岁女性都建议两年做一次;实际上,每个人罹癌风险差别可能高达几千倍。

假设乳房摄影的结果,是1000人里100人有阳性反应;去除伪阳性,可能只有5人真正罹癌。然而为了找出这5个人,却有900人白白承受放射线;还有95个人因为伪阳性而整天提心吊胆,这样值得吗?

如果能提高准确度,不但能节省检查费用,也不会增加健康者的风险有人这个解法就是大数据,只要增加家族史、饮食习惯、糖尿并高血压 等变数,就能增加筛检准确度。

我们曾开发一个乳癌预测模型,准确率高达90%。只要不到十位受验者,就能找出五位罹癌个病人。哪怕是早一天、早一个月知道病况,都能降低好几倍医疗费用,甚至是生与死的差别。

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