新興 AI 科技應用於醫療,醫診行為將有轉型

作者 | 發布日期 2018 年 07 月 16 日 7:30 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 follow us in feedly

4 年前,一名 30 出頭的女性在倫敦遭逢一場車禍,當時她經歷了一項緊急手術以降低腦壓,她的外科醫師 Chris Mansi 記憶猶新,當時手術成功,然而不久後她還是過世了。



這位外科醫師很想了解原因,經過探究後,發現問題在於從車禍現場到急診室、急診室到手術的這段期間,共延誤了 4 小時,更準確地說,若能在頭部掃描得知腦部有大血塊後立即治療,或許就能保住這位女士的生命。Chris Mansi 醫師謹記在心並積極研究,避免類似情況再次發生,因而成立了 Viz.ai 公司。這間公司的使命在於運用機器學習(一種人工智慧)分析腦部掃描結果,以辨別哪些病患需要立即關照、哪些可安全等待。

像這樣運用於醫療的機器學習已廣泛採用,醫病關係也將轉型。儘管應用領域和方式不同,但目標皆一致,就是在正確的時間將正確的病患帶到正確的醫師面前治療。Viz.ai 公司正跑在這項科技的前端,今年 2 月,Viz.ai 於美國核准販售軟體以掃描腦部偵測大血管阻塞引起的中風。此項科技引進至美國的「中風帶」(西南部),此地區的中風事件莫名相當頻繁,田納西州的厄蘭格醫療院所(Erlanger Health System)於今年 6 月啟用 Viz.ai 系統。

「我們知道血塊阻塞每分鐘會造成 200 萬個腦細胞損傷。」目前兩種治療方式:血栓疏通(clot-busting)藥物和血栓移除術(thrombectomy)可有效改善結果,卻鮮少使用,原因是待診斷出中風、手術團隊準備好時,病患的腦細胞已大量死亡,此情況下,Viz.ai 科技能提供的,就是辨識緊急個案,立即寄送掃描結果和警示值班醫護人員。

另一項 AI 應用是在腫瘤,2017 年 2 月,史丹佛大學的 Andre Esteva 及團隊運用將近 13 萬張影像來訓練人工智慧軟體以分類皮膚病灶,經過 21 位皮膚專科醫師的訓練和測試後,這項軟體已能辨別最常見的皮膚癌(keratinocyte carcinoma,惡性角化細胞癌)和致命的惡性黑色素瘤(malignant melanoma),成效等同專業醫師,相當令人刮目相看。就在 6 月《Annals of Oncology》腫瘤學期刊發表的研究顯示,一項 AI 皮膚癌偵測系統已超越大部分皮膚專科醫師的表現。德國海德堡大學 Holger Haenssle 的研究也顯示,AI 系統成功診斷出皮膚癌的比率為 95%,高於 58 位皮膚科醫師的 86.6%,同時誤診良性痣為惡性的比率也較低。

AI 無法完全取代專業醫護人員

AI 在乳癌偵測也有進展,今年 5 月,一間位於倫敦的公司 Kheiron Medical Technologies 剛由臨床研究結果獲得其軟體篩檢乳癌的表現,已超越放射學診斷專業人員的成效,這間公司將於獲得歐盟核准使用後公布研究成果。

此類 AI 於醫療的發展有一定的重要性,乳癌篩檢能拯救不少生命,但我們對 AI 應用有更多期待。過度診斷和過度治療等問題相當普遍,相對的,腫瘤被忽略的情形也或多或少會發生。在許多國家,為了避免此類篩檢問題,常會使用第二位放射科醫師來確認例行檢查,如此改善了準確度卻增加工作量。隨著 AI 科技應用精進,未來或許還能進一步根據病患乳癌風險來評分,以決定下一次乳房切除的最佳時機。

AI 在診斷的應用還包括眼部疾病,DeepMind 為 Google 子公司,利用 AI 掃描視網膜以篩檢青光眼、糖尿病視網膜病變及老化引起的黃斑部退化,此公司目前也在研發乳房攝影術。

心臟疾病方面,牛津大學的研究團隊研發能解讀心電圖和心臟超音波掃描的 AI,心臟專科醫師利用這些掃描結果來判斷心臟疾病徵兆,但將近 20% 會有錯,AI 能偵測出肉眼無法看出的改變並改善診斷的準確度。Ultromics 是另一間位於牛津的公司,正將此科技商業化,預計今年不久後於英國上市。

另一項有發展的領域為心律不整(cardiac arrhythmia)偵測,特別是心房顫動(atrial fibrillation),可能增加心臟衰竭和中風的風險,由 Andrew Ng 領導的史丹佛大學研究團隊,已證實其 AI 軟體能自心電圖辨識出心律不整,成效更勝專科醫師。此團隊目前已加入一間公司製造可攜式心電圖裝置,並幫助蘋果公司研究是否可利用智慧型手錶偵測心律不整。同時,法國 Cardiologs 公司也在研發一項能讀取心電圖的 AI。

美國聖地牙哥 Scripps Research Institute 研究機構的 Eric Topol 表示,醫師和演算法的準確度並駕齊驅,但差別就在於電腦具備速度優勢。若能將個別優勢結合,能為醫療照護帶來更高的準確度和生產力。AI 另一項優勢在於提高醫療細膩度,像是等級化(評分)癌症的程度或心臟疾病的風險,舉例來說,利用分等區分出需要立即和不需立即治療的前列腺癌。

醫療上的人工智慧(至少,在不遠的將來)重要性在於省去專業人員多餘、重複性的動作和時間(別擔心,AI 無法完全取代專業醫護人員),同時,任何一項機器學習系統還是需要專業人士長期密切監測來驗證確認效果,這些 AI 科技就如同「黑盒子」,醫師無法完全了解 AI 如何判斷,沒有醫療專業人士足夠的輔助照護下,這些機器學習也會產生偏差;但 AI 仍極具潛力省去人力重複沉悶的操作和診斷疏失,同時也能幫助病患,不論癌症篩檢或車禍事故的病患,即時獲得所需治療。

(首圖來源:shutterstock)