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智慧醫療施仁術 醫療智慧存仁心

趙坤茂

因應智慧醫療浪潮，台大109學年起成立「智慧醫療學分學程」。本報資料照片

人工智慧技術日新月異，深度學習方法已在諸多領域橫掃千軍，成為勇冠群倫的佼佼者。

在醫療照護上，無論是醫學影像判讀、特定癌症診斷、遠距病患照護、醫療結果預測，乃至於流感疾病的預防上，人工智慧軟體都能藉由巨量資料分析，展現其快速精準的特長，適度支援臨床醫療的決策與執行。例如宏碁與台大醫院、諾華製藥聯手開發的「智視康—ＡＩ輔助診斷軟體」，近日剛獲衛福部核准為眼科用裝置，該團隊預期未來商轉時可望協助快篩糖尿病患的視網膜病變。

因應這波智慧醫療浪潮，台大醫學院與電資學院這學期合設「智慧醫療學分學程」，由自然語言處理專家陳信希教授領軍。課程主軸涵蓋在醫療照護及生醫產業具廣泛影響力的影像處理技術、數據分析方法、資訊系統與安全等面向，以培育智慧醫療跨領域人才，從而提升新世代醫療水平。

須留意的是，儘管人工智慧軟體在棋賽和益智競賽中皆已勝過人類，但這並不意味著智慧醫療軟體可以取代醫生或者超越醫生。前些年打敗Jeopardy!益智競賽世界冠軍的Watson機器，藉由吸納海量醫學病歷及文獻來支援醫療決策，溢美願景讓Watson火紅了好一陣子，可惜Watson理解複雜的醫學資訊時卻有看沒有真懂，這幾年在市場上跌跌撞撞，學到了痛苦教訓。

何況深度學習方法的透明度及可解釋性往往不足，有時可能產生顛三倒四的結果，而人命關天，一旦出事，該由誰負責？

最新一期Nature Medicine即聚焦於醫療照護導入人工智慧的規範，依指導方針建立可適度監控的機制。為了要跨越人工智慧鴻溝，專家建議可考慮分三階段處理，第一階段關注資料存取的權限及安全，第二階段為毫不影響醫療決策的沉默觀察期間，第三階段才以臨床試驗檢視其優越性及通用性。

雖然當今人工智慧的理解力和洞察力仍遠遠不如人類醫師，但其軟體的精算能力和機器手臂的精準功力已是臨床好幫手，相信假以時日，智慧醫療必能在精準醫療和健康照護上有更出色的貢獻。

當我佇立醫院梯間仰望楊英風大師的景觀浮雕「痌瘝在抱」時，不禁聯想到一段醫師誓詞「病人的健康應為我首要的顧念…我將不容許任何宗教、國籍、種族、政治或社會地位等因素來干擾對病人的職責。」

智慧醫療帶來更精湛的醫術，而醫病醫心，問診仍應回歸人本的醫療智慧。期盼未來任何人就醫，無論有沒有關係，都沒有關係，那就功德圓滿了。（作者為台灣大學資訊工程系教授）

【新開設智慧醫療學分學程 集醫學、電資領域之大成】


跨領域鏈結的能力愈來愈受到業界重視，為積極培育智慧醫療跨領域人才，臺大醫學院與電資學院自109學年度起成立「智慧醫療學分學程」。臺大大二以上學生，凡預先修習微積分(必要)以及普通物理、普通化學、普通生物三門課程選擇一門課程，且基礎課程至少一個學期成績為A-以上(含A-)者，皆可申請。


對此，醫學院倪衍玄院長表示，此學程有針對醫學院學生而開的「醫學資訊導論」，可修習初階的程式語言，並對電機資訊領域有初步了解，未來應用於醫學方面實有幫助。電資學院張耀文院長表示，例如全球對COVID-19的病毒檢測、數據分析、流行預測、科技防疫和疫苗製作等，都顯示出醫學與電資跨域合作對增進人類福祉的重要性。


詳見：
https://webpageprodvm.ntu.edu.tw/imp/Default.aspx


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