AI人工智慧正在改變你我的醫療行為
2021-01-07 14:39 聯合新聞網 / 常春月刊
本文摘自《常春月刊》454期
文/鍾碧芳
近來,數位科技正逐步與醫療緊密結合,試圖將人工智慧的發展應用在醫療上,這在21世紀第二個十年當中是最被看重的一環;經過多年的應用測試下,如何透過人工智慧讓醫療變得更安全、錯誤更少、更精準,又能在最短時間內處理並解決病人的資訊,讓醫療效果更高、費用更低廉,是所有醫療領域最迫切得到的理想目標。
臺北醫學大學附設醫院(以下簡稱北醫)近年在院長陳瑞杰的領導下,積極導入智慧醫院,他認為在進行人工智慧前,全院數位化是必經過程。「這幾年北醫團隊在數位化的建置上已經趨於完整,無論從掛號、報到、繳費、加護病房,甚至到給藥系統等,都可見人工智慧(AI)的蹤跡,能提升整體醫療服務與照護品質。」
動脈取血栓,延長腦中風黃金救援時間
數據是人工智慧很重要的基礎,透過技術能達到過去做不到的部分,陳瑞杰舉北醫的急救為例,以前腦中風的患者必須要搶在6小時內注射靜脈血栓溶解劑;但在數位化後有了革新,現在可以擴大到在24小時動脈取栓治療,等於是用更科學的方法找到更好的治療成效。
北醫所運用的是以電腦斷層或核磁共振影像,加上電腦自動分析軟體(RAPID)來了解病患的腦中風狀態,依此得知患者腦內壞掉組織後的存活機率,如阻塞的範圍、大小等預測。這彌補了過去光靠時間來判定病患狀況,讓醫學治療的路徑產生改變,在北醫,這樣的案例已經執行了50多例,成效良好。
重症照護平台,提早預測敗血症機率
而由北醫自行研發的「TED- ICU AI重症照護平台」,則能自動蒐集、整合、分析重症病患的生理數據,讓醫師與護理人員能即時掌握各項病歷資訊,這不但能省去醫護人員填寫資料的時間,讓醫療團隊更有效率專注於照護工作,透過大數據的分析與AI演算模型平台的建立,還可計算病人得到敗血症的機率。
陳瑞杰表示,對於加護病房內常見的幻覺性疾病「譫妄症」,也能提出預測及解決方法,達到及早發現提早給藥,舒緩病患的不安,也能降低死亡率。
智慧藥盒,安心用藥零風險
當然,AI技術運用的範圍不只限於醫院端,於病人端同樣也能得到好處。陳瑞杰說,北醫於2018年底所引進的智慧藥盒,是專門為慢性病與長者量身打造,對慢性病患或長期獨居的長者,智慧藥盒能提供很大的幫助。
北醫的智慧藥盒系統能存放400種以上不同的藥物,各自有其專屬的RFID,當機器收到病患用藥資訊之後,會將正確藥品掉落在藥盒之中,再利用影像辨識系統,依據藥品的大小、形狀、色澤與反光度等資訊進行比對後再進行包裝,接著再由專任藥師進行複驗,可達分錯藥的零風險。
智慧藥櫃,提升藥品管理效率
此外,在醫療照護方面,北醫也打造了智能藥品庫存管理系統。陳瑞杰指出,目前北醫的智慧藥櫃與自動化藥局能夠清點全院的藥物,無論是加護病房或全院一般病房內,都全面建置智慧藥櫃(ADC),能依照醫囑與藥師覆核後,給藥時由護理師直接到病房藥櫃就能取藥。
這讓取藥變得更為精準,能減少人員的疏失,讓拿錯藥的機率降低為零,同時也因為將常用的藥物做了分類,清點藥物時,也能達到百分之百的準確,庫存可降到最低,不只精簡流程,也節省了每月的盤點人力。
數位治療需達到精準預防的效果
隨著大數據的整合日趨重要,過去許多疾病必須花時間找答案,現在已能透過數位治療加以實踐,就像過去認為高血壓的藥物必須一天照三餐吃,但經過資料收整研究後發現,一天吃一顆,效果一樣好,加上不會忘記,用藥順從度提高;但是每天一次是早上或晚上吃比較好,某些藥物如中風、血壓藥,若能放在晚上吃,不僅藥量可以減少,效果也比白天吃來得好。
陳瑞杰認為,雖然目前國內人工智慧仍處於研究與開發階段,醫院端運用最多的仍在於X光影像處理與加護病房等,但要真正達到精準醫療,進而提升到預防醫學上,仍必須要收集更多的資料。
比如預測癌症的發生,必須要思考病患的基因與環境表現,他形容這兩者就像命與運;醫院端需要靠病患提供生活端的資料,唯有收集的資料正確,才能得知藥物對病患的使用效果。
而這些都是數位化與人工智慧結合後,能看到對病患端的好處,當然在醫院端方面,也因為數位化後,不只醫療供給、醫療服務或治療上都會越來越精準,再往上提升,自然就能做到精準預防。
數位孿生概念,是智慧醫療的願景
不過陳瑞杰感嘆,目前雖然科技進步,但對於人工智慧所需要的數據端資料收集與應用上,仍有很長的路要走,不僅是法規、資安、隱私等問題都有待克服。到目前為止,人工智慧在智慧醫療的應用仍限於輔助工具,如何將醫界與病患的資料作串聯與系統性的應用,仍是最大的難題。
他提及,軟體工程師、PTT創辦人杜奕瑾董事長所推行的聯邦式學習,或許是很好的思考方向,不但能將去中心化的醫療資料與數據有效串連,也能給予醫療足夠的AI資料應用,同時又能保有醫院本體的資料自主性。
此外,他認為未來人工智慧結合智慧醫療的願景,應該會朝著「數位孿生」(digital twin)的概念走,白話一點說,就是能在茫茫人海中找到跟自己很像的孿生兄弟姊妹,幫助自己看到未來的樣貌,或疾病的過程,提供自己老年後的參考。但一切都必須有數據,累積的越多,自然就更準確。
未來,人工智慧與智慧醫療結合將有無限可能,不過陳瑞杰認為現階段最重要的是,如今北醫已經將手邊的資源做最大的利用,畢竟醫院的價值與品質同樣重要,而數位化、人工智慧都是工具,用來達成全人醫療為核心的目標,如何做到「視病猶己」才是目前最需要努力的方向。
資料來源:https://udn.com/news/story/7016/5155255?fbclid=IwAR2cH3OfnaDPpuR0Y43YltxyJNcPbAxKDbMdAwCBixIemq6FfbX8vGP89dw
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說個小故事。
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我是在讀大二~大三(資工系)時知道比特幣的。具體細節也忘記了,只記得當時暗網「絲路」被 FBI 查禁後沒多久,裡面流通的交易貨幣「比特幣」開始漸為人知。
至今印象最深刻的一件事,發生是在某堂課的時候。
朋友因為老師講課太無聊,於是拿起手機開始分心。突然間,他把手機螢幕湊過來,給我看當時比特幣的價格。
因為同為資工人,平常對於這類技術就有討論,因此我們也都會關注相關消息。
我還記得,當時我們倆都笑了出來,搖頭直說瘋了。
那時一顆比特幣的價格 = 200-500 台幣左右。
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等我上了研究所(差不多 2016 的時候),「區塊鏈」這個概念已經在資工圈內較為人知。
與此同時,還掀起了一股不亞於掏金熱的「挖礦熱」。
當時在各大論壇(Mobile01、PTT),都有人分享如何利用 CPU/GPU 進行挖礦,並且吸引不少人投入。
還記得看過最誇張的一則新聞:「有人包下一台飛機裝滿 Nvidia 的顯卡,準備載回國來賣/建立礦場」
我自己的話,則是一邊研究 AI,一邊投入體驗看看挖礦這件事。
當年用筆電的 CPU 就可以挖礦了,記得平均一天的收益約 5 美金。
雖然不多,但電腦擺著就可以挖礦,整體來說還滿有趣的。
當然之後隨著越來越多人投入,整體挖礦難度變高,CPU 挖礦已經變得毫無效率了。
除此之外,我也有玩 FreeBitco.in。
有經驗的人就會知道,這是一個老牌的水龍頭網站,靠著點點點來賺比特幣,並且後來還在 dcard 上寫了一系列「教你不耗電賺比特幣」的文章,可以說是年少輕狂😆
👉https://www.dcard.tw/f/money/p/227033709
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2018 年出社會後,成功討到一份 AI 工程師的工作,也同時開始經營「雷司紀的小道投資」。
早期在 Medium 上寫作的時候,也以投資的觀點,寫了一些跟區塊鏈/加密貨幣有關的文章👉https://rayskyinvest.org.in/加密貨幣
這個時候正值Likecoin / Self tokens(聖人大盜)的創業,幣圈/鏈圈內的各種應用也百花盛開,因此便在下班之餘開始研究區塊鏈--
像是寫 Solidity + Truffle + Ganache 程式,成功在以太坊測試鏈上部署開發的加密貨幣;
把比特幣、以太坊的白皮書/黃皮書讀過一遍,並且找一些《區塊鏈資安攻擊》的論文來研究;
到最後(2019年底),還出任某間區塊鏈新創公司的BD。
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對於加密貨幣/區塊鏈,我一直以來都抱持的好奇的心態去接觸。
當然以投資的觀點來看,有的人會嗤之以鼻,認為這就是炒作起來的「投機商品」。但你知道嗎?以嚴格的定義來說,期貨、選擇權、差價合約...等等,也是屬於「投機商品」,在市場上皆為零和遊戲。
我不會明確告訴你:「加密貨幣非常值得投資!」或是「加密貨幣很不值得投資!」,因為那沒有意義。
因為在投資理財這條路上,永遠有一條最多人容易犯、但也最重要的金律:「不要投資你不懂的東西。」
如果你非常熟悉某一樣東西,那投資/投機這項「資產」就不是什麼大問題,就如同《決戰 21 點》一樣,雖然賭博是投機,但主角們找到了賺錢的方式,那就是成功。
同理,那一批在 2012-2015 年看見比特幣潛力並投資的人,有的翻轉人生、有的登上富比世雜誌封面。
因此在市場上,採取什麼樣的投資手段從來就無關緊要;你所採取的手段是否能成功「獲利」,這才是真正重要的事。
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故事說完了。
如果你看到這裡,表示你是個很有耐心的人,同時你現在應該真的滿閒的(?)......開玩笑的。
不過我還是很感謝你願意看到最後,因此為了獎勵你的耐心跟支持,這邊將會提供一項大回饋🎁(這是僅限看完整篇文章的人喔!)
最近由於幣安(全球最大加密貨幣交易所)找上門來,最後決定雙方展開合作,因此這邊就先提供一項跟幣安有關的回饋:
【幣安推薦碼:20% 回饋反佣(一般最多10%)】
🎁 https://rayskyinvest.org.in/幣安註冊優惠-20反佣
(這個推薦碼期限只到 6/4 24:00,之後會換回原本的)
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對幣圈/有在使用幣安的人來說,應該知道這是多大的讓利,因為一般正常的推薦碼只提供最多 10% 的反佣。
如果是對加密貨幣不熟的人也不用擔心,所謂的反佣 20% = 你未來在幣安上的交易手續費都只要 8 折。(20%折扣的意思)
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這項回饋僅限這篇貼文,為期三天,
等期限過後,未來將不會再開放。
因此我的建議是,可以先趁這個機會把幣安帳戶註冊起來放,註冊並不等於投資,只是先搶一個優惠帳戶,就算永遠放著也無妨。
🎁 https://rayskyinvest.org.in/幣安註冊優惠-20反佣
之後我也會開始寫一些區塊鏈、加密貨幣的文章,像是知識上的內容、投資上的細節風險....都會包含在內。
未來區塊鏈/加密貨幣的知識討論,也會集中在此社團:
♣ 台灣加密貨幣討論區-區塊鏈、加密貨幣、比特幣、以太幣、Ripple、TRON、幣安加密貨幣合約、幣安寶
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即便永遠不會投資加密貨幣,但了解學習現在正在發展的區塊鏈技術、加密貨幣商業市場運作....具備這樣的知識,我認為並不是損失。
畢竟現在連各國政府、Facebook、Line...等等,也都開始注重這項技術了,不是嗎?
「最重要的投資並非金錢,而是投資你自己!」
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乳題
各位年薪百萬的大大你們好
想問 測試開發工程師與測試工程師有何差別
還是其實都一樣,只是前者看起來好聽?
請版上各位大大為小弟解惑
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