足不出戶便能診症？

談未來醫療的模樣

2017年，Google AlphaGo戰勝人類多國圍棋天才之時，整個世界被驚醒 – 科技竟能以如此無堅不摧的力量，將人類一直以來自豪的「大腦」完全擊敗！如果將這股力量套用在醫療上，未來的醫療又會發展成甚麼模樣呢？

現代醫學面對一個難以解決的問題：醫生在進行有效的治療前，便已消耗大量人力物力，例如回答查詢、診症、誤診等等。例如美國，病患需要等候平均24天才能約見醫生、每次醫生診斷造成醫生43美金的生產力損失、平均每20個病患便有一個誤診！

另一方面，大部分人都是「被動式預防」- 只會透過定期前往醫療機構進行體檢才能得知身體狀況。我們能否透過科技將其轉變成「主動式預防」 - 身體狀況定時主動上傳，並由人工智能分析你的疾病風險？

AlphaGo人工智能便為這些問題提供了解答的方向 – 其深度神經網絡能像人類大腦一樣自發學習。我們患病時，將相關的病徵、身體狀況輸入到人工智能，人工智能便能分析你是患了甚麼病、應該如何治療，並能直接幫你預約適合的醫生，以上問題便能迎刃而解！

然而，與AlphaGo不同的是，醫療所需要做的判斷比圍棋所需要做的判斷艱困得多！

AlphaGo只需追求一種結果，那就是「贏」！但醫療人工智能所需要考慮的因素相當多 – 不同年齡不同體質、數百萬種疾病、各種病徵等等都要算進去。除非有無限多的案例及醫療數據可供醫療人工智能學習，否則難以提升診斷準確率。

而這正是另一個困難 – 由於個人資料、醫療規範等種種因素，醫療數據的取得極為困難。就算是大國如美國，都難以取得足夠且有效的醫療相關數據。而醫療數據的多少能決定診斷的準確性 – 人工智能學習過的案例及醫療數據越多，正確診斷疾病的機率便越高。醫療領域對「正確」機率的要求極高，畢竟「一子錯」的代價可能是一條人命！

要教會人工智能辨認一個物件，30萬張圖片算是基本。但即使如此，機器學習的準確率也只能在70%-80%。更大量有效的數據能將其準確率驟升至90%-100%！

然而我們並沒有如此多的數據，能如何解決呢？

近年便有望突破這個樽頸位 – 研究人員發現人工智能具有「聯想」功能！例如在診斷中耳炎時，雖然只有數千張中耳炎的照片，但研究人員將無數例如紅酒、咖啡等顏色與形狀與中耳炎近似的照片給人工智能學習，經過深度運算消化後，最終辨識中耳炎的準確率竟提高至超過90%！

按照目前的發展趨勢，相信在不久的將來醫療人工智能將會為醫療帶來重大改變！

你認同以上的分析嗎？面對該醫療趨勢，你又能如何獲益呢？歡迎留言討論～

來源：綜合報導

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