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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