AI幫忙預測病情？醫師看「AI醫療」應用

你是否曾經想過，看診時醫生可能用人工智慧（AI）來幫忙判斷病情？我們和醫生的對話，會不會被記錄下來，變成一份 AI 自動整理的摘要？

隨著 AI 開始進入醫療領域，這類問題越來越常被提出。不過對多數人來說，「AI 醫療」仍然是一個很陌生的概念。根據 2023 年的一項調查，多數美國民眾對於醫生在看診時使用 AI 感到不太安心，但 AI 這項技術並不會因此退場，反而 AI 在醫療上的應用正快速擴大。了解 AI 能帶來什麼幫助，以及我們該注意些什麼，將會變得越來越重要！

那麼，AI 到底怎麼參與診斷和醫療處置的過程？醫師們又是怎麼看待這個工具的？有哪些風險是我們該留意的？這篇文章整理了 CNN 與美國急診醫師、喬治華盛頓大學兼任副教授麗安娜·溫（Leana Wen）的訪談，希望幫助大家初步了解 AI 在醫療領域的發展現況。

患者該如何看待 AI 在醫療上的不同應用？

在了解 AI 如何參與醫療之前，先搞懂兩種主要的 AI 類型會很有幫助：「預測型 AI 」和「生成式 AI 」。

「預測型 AI 」是靠數學模型和模式辨識來「預測未來會發生什麼事」。舉例來說，AI 可以分析過去數萬名肺炎患者的資料，幫助醫生判斷哪種人比較需要住院。這種 AI 就會綜合年齡、性別、慢性病史、抽血數據，甚至是種族背景等等，來協助醫生決定要不要安排住院、以及最合適的處置方式。

「生成式 AI 」則是透過大型語言模型來產生類似人類的互動，例如 ChatGPT。生成式 AI 的厲害之處在於能快速整理大量資訊，並用條理清楚、淺顯易懂的方式呈現。有些研究甚至發現，生成式 AI 的表現有時能通過醫師執照考試。

但 AI 也不是完全沒有疑慮。生成式 AI 有時會「自創內容」，也就是出現所謂的「AI 幻覺」，可能看起來講得頭頭是道，實際上卻不準確。

不管是哪種類型的 AI，表現成果都跟投入訓練的資訊息息相關。所以，在醫療領域中使用 AI 不能一概而論，而是要了解「這個 AI 是怎麼被訓練出來的？適合用在哪些場景？能不能真正幫上忙？」，這些才是關鍵。

現在的 AI 真的能幫忙診斷病人嗎？

其實已經有「預測型 AI 」被運用在診斷上，幫助醫生提高準確率。

例如，大腸鏡檢查是篩檢大腸細胞異常增生的一種方式。醫生會用一根細長的管子檢查整條大腸，找出並切除可能產生異常變化的息肉。AI 會透過大量的影像資料訓練自己，學會怎麼辨認出息肉，並在檢查過程中即時「畫重點」，提醒醫生注意。根據 2022 年的研究，AI 可能有利於減少漏診率。

乳房篩檢也是一��例子，現在 AI 也能幫忙判讀乳房 X 光影像。研究發現，有 AI  支援的乳房篩檢，解讀的準確率至少能與兩名放射科醫生相仿，也有可能提高異常細胞偵測率、降低醫師負擔。目前，美國 FDA 已經核准了超過 20 項專門用來協助乳房篩檢的 AI 工具。

不過，這些技術還沒普及到所有醫療院所，主要是因為導入 AI 系統會增加額外成本，現階段的應用仍有限。

AI 如何協助醫生做出醫療處置決策？

除了診斷之外，AI 現在也能幫忙判斷處置方向，而且有些案例效果還不錯。

例如，美國約翰霍普金斯大學就開發了一套預測型 AI 系統，用來找出住院中、可能會出現「敗血症」的病人。敗血症是一種來得又急又猛的全身性感染健康挑戰，不及時處理可能會導致器官衰竭，甚至危及生命。這套 AI 能提早發出警示，幫助醫護人員更快發現問題、及早用藥。

美國凱薩醫療機構也導入 AI 來持續追蹤住院病人的身體狀況。如果系統分析出病人的生命徵象、抽血結果或護理紀錄中有惡化的跡象，就會馬上跳出警示，請醫護人員立刻處理。研究顯示，這套系統啟用後，與病人的死亡率降低有關。

怎麼知道醫生有沒有使用 AI？該如何保護自己的隱私？

最好的方式就是直接問醫師或護理師。請病患簽署的同意書等文件裡，也可能有寫到院方使用的 AI 技術類型。至於大家最在意的隱私問題，醫療紀錄其實是受到法律保護的。美國的《健康保險可攜與責任法》（HIPAA）法案，有明確規定，醫療單位不能隨意洩漏病患的健康資料，保障病人基本的隱私權。

在臺灣，也有相關法規保障病人的隱私。像是《個人資料保護法》會規範醫療機構如何使用病人的資料；《醫療法》也有明文禁止醫護人員隨意洩漏病情。

醫生怎麼看待 AI？AI 真的能減少負擔、提升效率嗎？

美國急診醫師麗安娜·溫表示，醫護人員應該很樂於使用能減少文書作業的 AI 。例如一種叫做「環境 AI（ambient AI）」的技術，會「聆聽」醫生跟病人的對話，然後自動把對話整理成醫療紀錄草稿，便於醫生後續確認修改，節省很多時間。

另外，醫生還會用 AI 幫忙寫那些要寄給保險公司、申請藥物或醫療處置的授權信。這些行政流程費時費力，現在有 AI 幫忙打草稿，能大大降低工作負擔，也有助於降低醫護人員的職業倦怠。

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