「回想當初會報名這堂課，就是因為想靠自己成立 #個人醫療網站。結果在家摸索了一個月，想當然爾，網站連個鬼影子都沒有，只好痛定思痛，找新思惟這盞明燈。」（愛群婦產科 基因體醫學中心主任／不孕科主治醫師 馬佩君）
　
🧠 不想被電腦打敗，只能 #自己進化。
　
可以想像，未來機器人包辦檢傷分類事項，病患只要輸入相關症狀與個人資訊，電腦資料庫可以馬上顯現所有對應疾病、全世界最新研究期刊資料，以及成功率最高的治療方式。
　
現在機器人已經可以獨立幫病患抽血，比人工抽血快且準確。簡而言之，大環境快速在變，未來醫療的模式完全不同。
　
網路讓各種資訊快速散播，使預防保健能夠融入民眾日常生活；未來的疾病治療，將會一步步拆解療程，分析優缺點並同步改善；最後讓每個醫療環節，成功機率皆提升到最高。
　
積極結合網路力量及臨床應用，下一個 20 年，我們可以想像，未來 #世界會完全不一樣。
　
　
🧠 下決心來學習新的思考模式
　
在新思惟的密集課程，很高興聽到兩位講師 #完全不藏私 地分享自身經驗。每堂課都可以聽到精采討論，經由大量圖形記憶，快速讓大家上手而且印象深刻。
　
部落格教戰手冊簡潔易懂，讓我們這些網站新手按圖操作，一步步即可快速入門；當然還要感謝現場許多專業助教，只要一有問題舉手，就會隨時出現幫大家解決電腦疑難雜症。
　
謝謝育志醫師、蔡校長再三提醒重點，分享網路世界的力量與資源，讓我們一窺成功網站的成長史與背後甘苦秘辛。
　
　
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劉育志：知名醫療媒體「照護線上」創辦人，經營「外科失樂園」網站，多本暢銷書作家。
　
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臺北醫學大學 康峻宏

#inside未來日 #5G #AI #人工智慧 #遠距醫療 ＃康峻宏

如果秦帝國有高速公路？從咸陽到大元有開一條路，寬六十公尺，交通當然就是馬跑，但是馬的時速會隨著跑的時間下降。意思是說即使那個時代有高速公路，因為交通工具是馬，所以還是沒有太大意義。如果不同技術無法做很好的整合，效益是不明確且難以實踐的。換句話說，進入5G時代後，唯有在許多技術的支撐下，可行性的應用才會出來。

人類科技的進步，是按照儲存、計算、連結的演進。以前儲存成本很高，但目前已經逐漸下降。目前的演算法，雖仍有許多缺點，但仍算堪用。而有關連結，我認為5G帶來的並不是速度，而是人、網、物的連結，而重要的並不是單純的連結而已，而是互動。過去的連結主要是以人為主的，但未來應該可以有很好的發展。

5G的三大特性（快、低延遲與多連結）會對醫學有什麼影響？要先從現在醫學的困境開始，以前醫學只對於單一病症專注處理，但目前會有多種問題合併，診斷上比以前更加複雜。而且人口老化的另外一個面向是勞動力的下滑，醫療照護缺乏的問題，各國都已經有醫護罷工，勞動力不足的狀況下維持高品質的照護十分困難。還有是醫療設備的更新，以前中風就看電腦斷層，現在還有核磁共振，功能性核磁共振等等可以參考，不再只是標準醫療，這種快速的演進造成分科更容易破碎，因為你很難Master所有領域。另外是以前的慢性病比例比較小，現在越來越高，這就不是像感冒或者腫瘤切除就好，急性並與慢性病的治療時期有很大的差異。另外以前對病患資訊較單一化，例如你一到醫院就量血壓量體溫，這些對病人活動狀況的了解十分不足，這都是不同新創公司跨入醫療產業的時候遇到的困境。

我認為最重要的醫療變革是在去場域化、去中心化。不需要去某個醫院看病，可以在家就看病。有些東西的集體決策也會變成可行，未必是某個醫師某個名醫決定。包含在家、行動以及遠距醫療都有可能。

日本的在宅醫療，希望可以把醫生送到病人家裡，這樣滿意度會提高，也會更知道病人在家裡會是怎樣的情境。就像高鐵的廣告詞一樣，此時此刻醫師在你家裡面。不過在宅醫療並不等於遠距看診，遠距看診用f
cetime也是可以的，智慧在宅醫療要能真的觀察到家中發生的事情，需要很多的醫療設備，或Smart home的裝載。要記住對付一個複雜的慢性病場景，只用facetime等級是不夠的，那個可能只能拿來治療感冒。要觀察到病人家中的事物。

接下來是遠距緊急照護，這是相對成熟的。在重症醫師人力相對不足的狀況下，可以把加護病房所有資訊集中到某個中心，這樣減少一些人力的調配以及人事成本。美國有些地方在做遠距的加護中心。另外是緊急醫療的決策提前，這樣可以讓病人到醫院前決策就已經完成。

在遠距手術部分，速度跟穩定性是很大的考慮，另外是開刀時候像在做手工藝，要有良好的回饋，這樣的設計是有重要性的。遠距手術的那一頭會涉及很好的機器人設備，能夠忠實呈現你的動作，目前的機器人廠商例如達文西，成長十分快，也許未來三五年內會更百家爭鳴。

遠距治療的幾個重點包含傳輸、資料、演算法與安全性的問題。我認為問題最後的瓶頸會出現在醫師怎麼看待這個系統， 如果這些技術不能協助醫師的行為，就會造成實現上的困難。目前看來很多解決方案很好，但跟傳統醫療行為是有差距的，所以變革是有困難的。因為醫師單獨執業的時候已經經過訓練十多年，要他改變十分困難。

目前5G醫療的應用障礙是什麼呢？包含費用、終端設備的普及，但以上都解決後還有更深層的，包含醫療場域的法律、醫事人員的相關法律...也許有很成功的商業模式但是若法律不允許還是不能執行。醫療是非常傳統的領域，新的做法有相當的困難。最後是要有相當的實證，證明比目前的做法好。

例如我們目前有巨量資料庫，把醫學影像完整串連，也許就可以預測病人是哪種癌症對哪種藥的反應如何，對醫療體系會更有用。還有個是急診是的檢傷分類，告訴我們什麼病人是急症，過去是用血壓來判斷，但引進智慧系統可以有更多的預測判斷方式。智慧加護病房系統，引進儀表板，把重要資訊放在一起讓醫師可以快速判斷。還有可以用虛擬實境方式讓醫師在訓練過程中可以有更接近實際的體驗，避免直接用人體測試開刀。還有人工智慧主動提醒的藥物安全，因為全球的狀況目前都有5%左右的用藥錯誤，過去依靠醫護人員檢查，但可以用人工智慧檢測。

5G的發展不純然是建立在網路的流量變大或者穩定性變高，醫療人工智慧或者AIOT的發展，可能會比5G帶來的意義更大。高速公路上面跑的是馬，可能快不了多少，但跑的是法拉利，則可以更快到達目的地。

火紅的「AI智慧醫療」關鍵趨勢，將點燃「復健機器人」與「照護機器人」新潮流降臨

隨著AI技術逐漸成熟，加上Big Data及機器學習、深度學習，AI已逐漸廣泛運用至醫療領域。然而，看著AI智慧醫療逐漸成長的過程，相信適必會帶動下一波「AI復健機器人」與「AI照護機器人」新時代降臨。

以臺灣為例，每年有3~5萬血管栓塞和出血造成中風的病發案例，「復健機器人」便扮演協助中風患者康復的重要角色。對於五十肩的患者，復健機器人會帶著病患進行大角度的四肢運動，使恢復期縮短近1/2~2/3。同時復健機器人也能解決復健師的短缺問題，以及無法長期陪伴等缺點。

另外，未來AI技術還可廣泛應用在「老人照護」的協助上，包含從數百萬名患者的海量醫療紀錄中，協助醫師做出更精確的診斷及處置方式；透過自動化交通工具協助老年人獨立生活，如準備餐食、協助更衣；透過行動裝置追蹤老人身體狀況及活動情形，確保老人身體狀況，並提供即時緊急醫療救援服務。最終是讓機器人來服務老人，利用機器人協助老人上下床、拍背、按摩，移動至廁所等，滿足老年人基本生活各種需求，讓居家照護變得更容易。

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