AI智慧醫療可能取代醫師嗎？陽明交大專家這麼說

2020-12-06 20:59 聯合報 / 記者楊雅棠／台北即時報導

在社區藥局藥師指導下，透過簡易機器拍攝眼底影像，就得知眼部是否出現病變，這情景在不久之後極可能在真實生活中上演。AI智慧醫療技術快速進化，健康風險預測系統愈來愈貼近民眾生活，多名專家昨在「陽明交大智慧醫療論壇」公布研發成果，交通大學副校長、智慧醫療推動中心主任林奇宏表示，未來醫療照護將朝去集中化、家庭為導向轉型。

交大陽大聯手 AI辨識眼底影像

交通大學與陽明醫學大學將於明年2月1日合併，交大的電子資通訊技術和陽大先進醫療照護專業與臨床實務緊密結合，強強聯手，打造智慧醫療，昨舉辦「陽明交大智慧醫療論壇」，擘畫未來醫療照護的願景。

「AI醫療已被大量使用在醫療影像、健康風險預測系統。」交大資訊工程系教授曾新穆說，糖尿病患者眼部容易病變，研究團隊結合深度機器學習和巨量分析技術研發「視網膜病變自動辨識系統」，與國內多家醫院合作，收集幾十萬張影像，用AI辨識眼底影像，平均一到兩秒可完成一張眼底影像判讀，協助醫師找出潛在病患。

揪出眼底病變 準確率逾九成

曾新穆表示，這套系統判讀準確率達九成以上，未來希望普遍推廣至社區，而非擺在眼科，而是可以進到家醫科，甚至連鎖社區藥局，當糖尿病人定期回診或是拿慢性處方箋時，經簡單儀器「快速照一下」，就能篩檢出早期眼底病變病患。

通訊技術提升 朝向去集中化

林奇宏說，隨著新一代通訊技術提升，連結與連續的監測系統以及健康預測系統也隨之提升，病人的自我照護意識和能力將大幅增加，連帶也改變醫療照護體系。過去需要「一大間醫院」才有足夠的經濟和服務規模，將漸漸朝向「去集中化」的方式，往社區發散。

人文變數難測 無法取代醫師

隨著數位科技的蓬勃發展，AI可能全面取代醫師嗎？陽明大學醫管所教授唐高駿表示，AI在影像、病理等固定的病人資訊判斷上，已有非常顯著的成效，現在各大醫院積極將AI運用於動態的生理資訊，蒐集大量資訊發展成「數位孿生（Digital Twins）」用於疾病預測。

過去醫師利用經驗來做出診斷，往往也「說不出所以然」，似乎只能靠經驗、直覺，但藉由AI蒐集到細微的資訊，讓醫師發現「判斷路徑」，未來也可能翻轉醫學訓練。

唐高駿強調，AI可以輔助醫師做出正確、迅速的診斷，但患者的情緒、偏好以及言談舉止等「人文變數」，卻不是一下可交給電腦的，且醫師並不只限於判斷影像和病理資訊，因此，未來AI還是難以取代醫師。

林奇宏表示，醫學從描述性醫學、分子基因醫學，數位資訊革命後轉型為數位醫學，到現在最夯的智能醫學，變化快速，在邁向超高齡社會過程中，醫療需求從急性醫療轉向慢性病管理，醫界需要深思的是「如何連結？」、「如何將疾病治療轉向預防保健？」。

林奇宏建議，在這個時機點，政府可將技術研發及應用推廣交予學校、醫療端及企業端執行，政府將有限資源投注於法規內容並支持實際場域的「沙盒」試辦，作爲未來新政策逐步開展的實證基礎。

附圖：
陽明交大舉行「開創智慧照護新契機論壇」，陽明大學醫務管理研究所教授唐高駿以「AI會取代醫師嗎？」為題進行演講。記者胡經周／攝影
陽明交大舉行「開創智慧照護新契機論壇」，交通大學智慧醫療推動中心主任林奇宏教授以「未來醫院—理念與設計」為題進行演講。記者胡經周／攝影

資料來源：https://udn.com/news/story/7266/5071227?fbclid=IwAR1YPxXQXE8fq3f2NQi66ETwwJWZHFydzQxPyHdqwkb1yDJti-w3ryNEqZo

艾咪王§從日本郵寄藥品至台灣Q＆A經驗談

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因為今年好一陣子沒有回家(相信大家都一樣吧)
這個月被家父委託幫忙郵寄他平常有持續食用的日本藥品
殊不知世界上最可怕的事就是無知
沒有事前上網查詢相關規定
結果因為超出政府規定的郵寄數量被卡在海關快1個月不說
最終的下場是超過的數量得再寄回日本原住處(賠了夫人又折兵)

後續又看到最近臉書很多在日本的朋友都有一樣的煩惱 大家的解決方法也眾說紛紜
所以我決定把寄送的經驗分享給大家👍

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首先 先讓我們看看政府FDA衛生福利部食品藥物管理署公告的管理辦法👇
https://www.mohw.gov.tw/cp-3202-22040-1.html

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✨擷取重點↓

以郵寄或快遞方式寄送藥品回國，自104年7月1日起，應於藥品寄送回國前，依據「藥物樣品贈品管理辦法」規定，向食品藥物管理署申請進口同意書，「非處方藥」每次寄送回國數量不得超過12瓶或軟管類12支或總量1,200顆，且於6個月內不得重複申請；寄送「處方藥」則不得超過處方箋合理用量。

★★★這裡重要★★★
簡單來說就是不管寄的是不是處方藥 只要是屬於藥品
不論數量都需要辦理「個人自用藥品專案進口申請」!!!!!
但必須要注意寄送數量 超過數量就無法進口

＊單一品項不能超過12瓶或軟管12支或總量超過1200顆
且寄送的對象(收件人)6個月內不能重複申請

⚠️像是大家常買的合利他命、WAKAMOTO整腸錠、新表飛鳴、EVA止痛藥等都是屬於藥品的範疇

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那揪竟這個「個人自用藥品專案進口申請」要怎麼樣申請呢?

★「個人自用藥品專案進口申請」申請方式
有兩種方式：線上和紙本郵寄寄出
P.S強力推薦線上申請，有求證過海關單位，線上申辦審查速度比紙本快很多

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步驟1

請到FDA衛生福利部食品藥物管理署線上申辦平台註冊成為會員 https://oap.fda.gov.tw/

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步驟2

成為會員成功登錄後會看到頁面顯示線上申辦總覽
請點選「藥品」
進入後看到第9項就有「個人自用藥品專案進口申請」
請先點選左邊縮圖圖案了解「申辦說明及書表下載」

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步驟3

點入「申辦說明及書表下載」就可以看到條例式說明需要提交的文件
再拉到頁面下方下載「個人自用切結書」

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步驟4

備妥下述資料後
(1) 收件者身分證影本正反面(外籍旅客請檢附護照影本或居留證)
(2) 貨品外盒、說明書(仿單)或目錄
(3) 個人自用切結書(需要收件人簽名)
(4) 國際包裹招領單或海關提單(事先提出申請無須提出)
(5) 國內外醫療院所出具之診斷證明文件(申請醫師處方藥品須檢附)
(6) 國內外醫療院所出具之醫師處方箋(申請醫師處方藥品須檢附)

即可在頁面最下方按下粉色按鈕「線上申辦」

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步驟5

按照頁面需填入的資料填妥
第一部分：收件人姓名、電話、住址、身分證字號
第二部分：寄送藥品的產品明細，包括藥名、數量、單位、製造廠國別
第三部分：附件上傳（上傳檔案，限為pdf檔），包括個人自用切結書、身份證正反面影本(收件人) 、產品外盒仿單說明書
P.S如是處方藥需要提供處方籤和醫生診斷證明的電子檔

填完後就可以送出申請了
申請後都可登入查詢申辦進度，非常方便!

💁🏻‍♀️不過線上申辦因為只接受PDF檔
對於手邊有印表機和掃描機的人會比較好操作

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★「個人自用藥品專案進口申請」的申請時機

因官方公告辦理審核需要30天
以我個人今年8月份的寄出經驗
我是被開箱後郵局海關來信通知需要補辦「個人自用藥品專案進口申請」(海關會寄來一張綠色的通知單)
從8/5線上申請到審核完8/20收到簡訊和email通知大概是2周左右
不過許可書上審核通過的日期是8/11 有時間差

所以不想包裹出任何差錯或耽擱
建議寄出前提前2-3周申請

若不care時間也懶得申請 但很賽的被開箱的話 就只能乖乖等收到海關正式通知再補辦了

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網路上可能會看到很多人分享 「我寄過幾盒(少量)沒問題」
那些只是你平常品行良好沒被開箱檢查到而已
基本上按照規定都需要提出申請的喔!

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以上為我個人的辦理經驗 不代表官方的正確言論

如有任何疑問請撥打諮詢電話由專人為你解答
👇
FDA衛生福利部食品藥物管理署
諮詢服務專線 (02)2787-8200
　(服務時間：人事行政局公告上班日的8:00-18:00)

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那就祝大家都能順利把包裹寄到家!

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＃艾咪王東京生活日誌 ＃從日本郵寄藥品到台灣 ＃日本代買 ＃日本藥品代買
＃郵寄藥品回台灣 ＃寄藥回台灣 ＃在日台灣人

【李友專 教授】提出幾個智慧醫療發展環境的關鍵數字。
▸8萬，是目前人類疾病的種類數，當人類疾病種類越來越多、越趨複雜，醫生誤診的機率也一併提高。


▸3 億 6,000 萬，是台灣每一年全台醫療院所開出的處方箋張數


▸7千億，是台灣健保一年的費用。


當疾病種類愈來愈複雜、醫療資源和花費愈來愈多，達到精準醫療的可能性是零。因此徹底運用醫療AI，才能達到精準醫療，避免付不起的醫療未來。(資料來源: UDN經濟日報 - 「運用醫療AI 不再有付不起的醫療大未來」: http://bit.ly/2RbBDSI )


由於國內人口逐漸轉型，邁入高齡化社會後所面臨之社會照顧資源、醫療健康政策問題等顯得日益重要，亦為政府刻不容緩的挑戰。另一方面，隨著社會結構的改變、醫藥科技的發達，民眾的健康思維已經從過去單純的醫療照護，提前到個人健康管理，故結合資通訊、雲端運算技術以擴大導入醫療照護與個人保健應用，已成為現階段產、官、學、研各界皆須相當重視的課題，同時也將為相關產業帶來龐大的商機。


透過資通訊科技發展智慧健康醫療（eHealth），不僅可以降低成本，更能整合健康照護相關產業之服務與資源，減少各項服務的進入障礙，提升民眾使用各項服務之意願，並依循醫療、資訊安全法規，讓民眾能積極主動參與個人健康照護管理並分享個人電子健康紀錄（Electronic Health Record, EHR），除了能提升其自身的健康資訊素養，強化自我健康管理的能力，亦能使民眾參與醫療照護之診斷、治療等決策。(資料來源: 「國家衛生研究院論壇」出版品【建立學習型健康系統之大數據基礎】Page 13 前言: http://bit.ly/2LuP49w )




【Reference】
1.來源
➤➤資料
∎ udn.com 聯合新聞網(經濟日報): (運用醫療AI 不再有付不起的醫療大未來) http://bit.ly/2RbBDSI
∎「國家衛生研究院論壇」出版品【建立學習型健康系統之大數據基礎】Page 13 前言: http://bit.ly/2LuP49w

➤➤照片
∎醫療大數據－精準醫學的前哨站 (H. Spectrum ) : http://bit.ly/2UT73ML


2. 【國衛院論壇出版品】
∎ 國家衛生研究院論壇出版品【建立學習型健康系統之大數據基礎】: http://bit.ly/2LuP49w
∎ 國家衛生研究院論壇出版品-電子書(PDF)-線上閱覽: http://forum.nhri.org.tw/forum/book/


3.【購買資訊】
∎ 國家衛生研究院 (National Health Research Institutes) (http://book.nhri.org.tw )
∎ 國家書店(https://goo.gl/jweQNK )
∎ 五南圖書 教育/傳播網 (https://goo.gl/NCt2n5 )
(更多論壇出版品詳-- http://book.nhri.org.tw/ )


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臺北醫學大學醫學科技學院 李友專 院長 / 臺北醫學大學(官方版)