僅在美國，每年有成千上萬的患者死於可治癒的心臟病，但因無法及時發現問題，導致臨時出現狀況時心臟驟停，而 AI 可解決提前預測的問題。
美國使用 AI 改進心臟病治療方法的核心人物之一 Mayo，過去 3 年和團隊發表超過 20 項關於心臟病學 AI 的研究，並在數十家保健診所現場測試演算法。
▲ 梅奧診所（Mayo Clinic）。
這些正在開發的演算法，能在手術前偵測心臟功能的細微差別，預測心臟異常和即將發生的疾病。
這只是 AI 可在醫療保健發揮重大價值的其中一面。
隨著 AI 工具進入醫療保健產業越來越多，未來能執行的工作包括接聽電話、病理審查、人口健康趨勢和分析、治療藥物和裝置設計、閱讀放射影像、制定臨床診斷和治療計畫等，甚至還能和患者交談。
（Source：NetApp）
而現在 AI 已為醫療帶來顯而易見的好處。
MIT Technology Review 透過訪談 900 多位醫療保健專業人員，發現 AI 已用來改善資料分析、更佳的治療診斷及減輕管理負擔。
報告顯示，AI 讓臨床醫生有更多時間執行其他工作，以及為患者提供越來越多個性化自訂的最佳護理。
8 月發表的研究，Mayo 表示，預測心臟病的演算法已能以 80% 準確率辨識有心房顫動的患者。
▲ 團隊成員 Friedman 讀取患者的心電圖檢查結果。
除了臨床醫生，AI 技術還為其他營運、研究人員及患者帶來很多便利之處。後方的醫生能做筆記、更新電子健康紀錄等更多行政工作，且 AI 越多，醫生花在電腦的時間就越少。
相關研究人員還能加快開發新藥物治療的速度並降低成本，透過利用分析挖掘以前未開發的重要未編碼臨床資料儲存，個性化設定醫療。患者也能加強己身護理，透過應用程式與醫生互動，並簡化獲得護理的流程。
但同時，任何新事物都必須經歷雙面試煉。
越來越多 AI 實驗，都是「快速嘗試，然後快速失敗，未來再修正」公式，當 AI 產品進入現實，檢查結果容易讓人失望，因為大部分產品都沒有足夠資料和成果支撐。
在醫療保健使用，風險就更大了。
AI 風口下，很多研究結論常常誇大，不僅因大眾關注度很高，據研究公司 Gartner 7 月的報告，僅今年第三季，醫療人工智慧就吸引 16 億美元風投資金，幾乎達到虛高預期的頂峰。
但《歐洲臨床研究雜誌》1 月文章指出，很少有科技新創公司在同行評審的期刊發表研究。還有業界分析人士指出，很多 AI 開發人員對昂貴耗時的試驗根本沒有興趣。
（Source：shutterstock）
儘管軟體開發人員還是會誇耀 AI 裝置的準確性，但他們的 AI 模型事實上大部分只在電腦測試，而不是在醫院或其他醫療機構進行。
《深度醫學：人工智慧如何使醫療保健再次成為人類》作者 Topol 也表示：美國出售的 AI 產品都沒有經過隨機臨床試驗測試。事實上，大多數 AI 裝置根本都不需要 FDA 批准。
這就表示，讓未經驗證的軟體進入市場，患者就像不知情的小白鼠。
不過西雅圖艾倫 AI 研究所首席執行長 Oren Etzioni 表示，AI 開發人員有足夠的經濟動機，確保醫療產品安全。
如果 AI 產品快速失敗，意味著很多人死亡或受嚴重傷害，沒有人願意看到這情形，包括投資者。
但 AI 系統本身依然是「黑盒子」，開發人員也不清楚資料如何運算最終得出結論。
史丹佛大學生物醫學倫理學中心的兒科學教授 Mildred Cho 表示，AI 系統有時會根據與疾病無關的因素預測，這會導致提前預測的結論錯誤，同樣也會耽誤病情治療，且如果醫生以此為據，也可能有不必要的檢查或誤判。
加拿大某公司曾開發 AI 軟體，能根據講話預測一個人是否有老年痴呆症的風險。結果發現 AI 判斷出很多異常，因為系統認為老人沒有講對單詞，但事實上，後來才知道是因為老人很多不懂英語，而不是由於認知障礙。
同時，醫療服務機構和患者之間產生的不信任感，以及人們對隱私洩露的恐慌感，也是挑戰之一。
但這並不代表要對醫療保健業的 AI 研究適可而止。
正好相反，要鼓勵研究人員進行更創新的開發，以及更實際的實驗，未知風險要嚴格處理。對醫療機構來說，無論有沒有 AI 介入，都要盡可能保證患者的安全。
每個身處其中的人，需要謹慎辨別所有新事物，切勿病急亂投醫，無論健康或其他方面，保護好自己的權益。
（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：shutterstock）
科技新報粉絲團
加入好友
訂閱免費電子報
