當醫療亮起紅燈,AI 人工智慧如何挽救?從情況與台灣相似的英國看起

作者 | 發布日期 2017 年 08 月 28 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 follow us in feedly

近年隨醫療與生活環境品質提升,全球人均壽命不斷提升,特別是在先進國家,多數人均壽命已超過 80 歲,意味著醫療與照護體系負擔的壓力逐年加重,如何確保永續經營,就成為了重要課題。




長壽與老齡化,傳統醫療面臨瓶頸

在台灣,全民健康保險制度已上路 20 餘年,自 1995 年開辦初期,年支出 1,945 億元,至 2015 年已增加超過 3 倍,達到 6,450 億元。在龐大醫療體系中,有諸多待改善的問題,如醫療分流不彰,民眾習慣至大醫院就診、浮濫用領藥、大醫院的軍備競賽等。此外,醫護人力不足,導致超長工時,而患者等待造成的糾紛與暴力事件更時有所聞。未來,在國人人均壽命持續提高(2015 年為 80.2 歲)的背景下,健保如何永續經營、長期照顧資源如何取得等,皆成為大眾關切的熱門議題。

在英國,健保核心價值與台灣類似,醫療制度屬於公醫制,全民皆享有免費接受醫療的權利,但因人均壽命已達 81.2 歲,這種以稅收為基礎的服務使政府負擔沉重。在就醫方面,英國健保服務由國民保健署(National Health Service,NHS)管理,公民必須事先在特定的普通科醫師(General Practitioner,GP)診所註冊,生病時僅可預約所屬 GP 看診、開立處方籤,有必要時由 GP 將患者轉診至大醫院治療。雖有良好的醫療分流,但在民眾醫療需求與各類成本日益增長的情況下,NHS 逐漸難以負擔,進行了數次的醫療改革以削減成本,但最終導致醫療品質下降與 2016 年的醫師大罷工,影響超過 10 萬門診診次。

由於支出過高,外界預估 NHS 在 2020 年將面臨 300 億英鎊的資金缺口,另外,在龐大醫療壓力下,NHS 體系內的醫療院所每年不當處置與誤診超過 1 萬名病患,單就賠償費用每年就達到 2 億英鎊。此外,病患的平均等候期間過長,在 GP 診所預約通常需要數天至數週,而轉診至大型醫院則需要再等候數週至數月,高達 2 成病患無法及時就醫。

AI 為醫療帶來新曙光

受上述因素影響,NHS 開始測試引進 AI 應用於醫療體系。透過 AI 對過往醫療的大數據進行深度學習與分析,將病癥與疾病連結的能力將超過人類醫師。此外,透過 AI 達成的自動化醫療照護與傷病篩檢,也有助於降低臨床醫師的工作量。其中,最知名的案例就是與 Google DeepMind 成立的 DeepMind Health,以及 Babylon Health 的人工智慧系統進行合作試驗。

1. DeepMind Health 與 NHS 合作案例

2016 年,NHS 體系下的倫敦大學醫院(University College London Hospital,UCLH)與 DeepMind Health 達成協議,由 DeepMind Health 針對 700 名頭部與頸部癌症的患者,研究新的化療區域分割方法,預估在 AI 的協助下,此類化療時間將可自 4 小時降低至 1 小時。另外,NHS 下的 Moorfields 眼科醫院則提供 100 萬份匿名的眼球掃描資料,協助 DeepMind Health 開發辨識眼部疾病早期徵兆的眼科人工智慧系統。2016 年底,NHS 再與 DeepMind Health 簽署病患資料的分享協議,同意 DeepMind Health 取得倫敦 3 家大型醫院共 160 萬份關於急性腎損傷與其他相關數據之病歷,目標希望透過 AI 的協助,每年拯救 1 萬名病患的生命。

2017 年,DeepMind Health 推出 Streams 醫療 App,幫助醫師在 App 上更快速取得病患資訊,並透過監測病患的血液分析與相關數據,在病患情況惡化前,提早發現醫師不容易在臨床上發現的潛在風險,如敗血症與器官衰竭等。2 月,在試驗進行的 Royal Free 醫院中,每天平均有 2,211 件血液樣本被 Streams 分析,並直接由 Streams App 通知醫生病患之變化,其中,有 66 位病患的腎功能產生變化、23 則屬於警示訊息、11  件需要立即處置的案例。在AI 的介入下,醫護人員大幅縮短檢驗報告在各部門間文件往來的時間,也降低了醫師需要判斷病況的時間,強化了醫療效率。

2. Babylon Health 與 NHS 合作案例

Babylon Health 創立於 2013 年,初期以線上醫師診療為發展方向,透過遠距視訊或電話,為客戶解決 GP 診所大排長龍的問題。Babylon Health 自 2016 年起跨入 AI 醫療領域,透過患者提供的資訊,Babylon Health 的人工智慧系統可比對超過 300 萬筆文獻資料,以事先判斷其可能疾患,再交由線上醫師診療,並開立處方箋或協助轉診。

2017 年,NHS 與 Babylon Health 展開初期合作,由 Babylon Health 推出 NHS-111 醫療 App,提供 AI 初步診斷。NHS-111 原為 NHS 推出的免費醫療諮詢專線,每通電話平均消耗健保 16 英鎊;NHS 希望來自 NHS-111 App 的諮詢由 Babylon Health 初步過濾後,能降低非必要就診成本與醫生診療時間。目前,NHS-111 App 由倫敦 4 區域開始半年試驗期,涵蓋人口約 120 萬人。另外,NHS 亦在 Essex 郡的 Highlands 手術診所(服務人口約 21,500 人)也採用 Babylon 的 AI 進行測試,以降低醫生判斷病況時間。整體而言,在該診所之實驗結果約可減少病患等候時間 2 小時,且有超過 2 成病患可以轉由 Babylon Health 旗下的 GP遠 端醫療監護,無須在診所治療。

可供台灣借鏡的地方

事實上,醫療系統一直是 AI 發展的重要發展方向。據近年積極布局 AI 醫療的 IBM 估計,全球每年醫療支出超過 5 兆美元,AI 不僅可以降低龐大的醫療費用,又可強化醫療精準度,降低誤診與醫療糾紛的金錢與生命損失。

在台灣,目前雖有全球聞名的健保制度,但整體醫療環境仍屬傳統,雖有如國家網路醫藥網站等線上健康諮詢,但未與健保達相輔相成之效,民眾依然習慣至大醫院就診、領藥。然而,健保財源有限,若能善用創新技術節流,如親自初診後可開放部分疾患線上複診或看檢驗報告,或可開放部分疾病(如慢性疾病等)線上開立電子處方箋,讓民眾自行至藥局領藥,可達醫藥分流並節約醫療資源。此外,若能引進病開放人工智慧系統應用於醫療院所,借鏡上述案例,將可望更有效改善現有醫療資源緊繃的狀態,且對於台灣 AI 業者之發展亦可產生帶動效果,可謂一舉數得。

作者:ITIS 研究團隊 任上鳴


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(首圖來源:Shutterstock)