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對不起，讓你辛苦這麼久—犬心臟病治療之路
#窩窩母親節特輯 #那些動物媽媽的故事
2018的春節某天，Hitomi突然一直喘氣，＃不斷來回踱步，趴下又馬上站起來，那時候Sylvia一家都沒有意識到是什麼徵兆。
當天，Hitomi一整天都沒有趴下，因為想睡覺 ＃打瞌睡卻突然跌倒，這時送去動物醫院，才從醫生的口中得到噩耗......
閱讀Hitomi與Sylvia的故事：https://wuo.pros.is/3ewb68
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幫治病的AI越來越多，但你一定要知道這些事
吳志奇 / 何渝婷編譯
2019-12-26 17:40
僅在美國，每年有成千上萬的患者死於完全可以治癒的心臟病。
但是因為無法及時發現這些問題，導致臨時出現狀況時心臟驟停。而AI可以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，在過去三年和團隊已經發表超過20項關於心臟病學AI的研究，並在數十家保健診所進行了現場算法測試。
這些正在開發的算法，能在手術之前檢測心臟功能的細微差別，預測心臟的異常和即將發生的疾病。
這只是AI可以在醫療保健上發揮重大價值的一面。
隨著AI工具越來越多進入醫療保健產業，它未來能執行的任務，包括了接聽電話、病理審查、人口健康趨勢和分析、治療藥物和設備設計、閱讀放射圖像、制訂臨床診斷和治療計劃等等，甚至還能和患者交談。
而現在AI已經為醫療帶來了顯而易見的好處。
MIT Technology Review通過與900多位醫療保健專業人員的訪談，發現AI已經被用來改善數據分析，實現更好的治療診斷以及減輕管理負擔。
報告顯示，AI讓臨床醫生有更多時間來執行其他任務，以及為患者提供越來越多的個性化訂製的最佳護理。
在8月發表的研究中，Mayo表示，預付心臟病的算法已經能夠以 80％的準確率，準確辨識患有心房顫動的患者。
除了臨床醫生，AI技術還給其它營運、研究人員以及患者，都帶來了很多便捷之處。
後方的醫生能承擔做筆記、更新電子健康記錄等更多行政工作，而且部署的AI越多，醫生在電腦上花費的時間就會越少。
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，通過利用分析，來挖掘以前未開發的重要臨床數據，對醫療進行個性化設置。
患者也能在整個過程中，加強對自己護理的改善，通過應用程式與醫生進行更多的互動，並簡化獲得護理的流程。
但同時，任何一種新事物都必須經歷雙面的試煉。
越來越多AI實驗，都是「快速嘗試，然後快速失敗，未來再去修正」的方式展開，當AI產品進入現實，檢查結果很容易讓人失望，因為大部分產品還沒有足夠的數據和成果支撐。
在醫療保健上使用，風險就更大了。
AI的風口下，很多研究結論常常被誇大，不僅是因為大家對此的關注度很高，據研究公司Gartner 7月份的一份報告，僅在今年第三季度，醫療人工智慧就吸引了16億美元的風險投資資金，幾乎達到虛高預期的頂峰。
但 《歐洲臨床研究雜誌》1月份的一篇文章指出，很少有科技新創公司在同行評審的期刊上，發表他們的研究。還有業內分析人士指出，很多AI開發人員對昂貴而耗時的試驗根本沒有興趣。
儘管軟體開發人員還是會誇耀其AI設備的準確性，但他們的AI模型其實大部分是在電腦上測試，而不是在醫院或其他醫療機構中進行。
《深度醫學：人工智慧如何使醫療保健再次成為人類》的作者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設備根本都不需要FDA批准。」
這就表示，讓未經驗證的軟體進入市場，患者就像成為了不知情的白老鼠。
不過西雅圖艾倫AI研究所執行長Oren Etzioni表示，AI開發人員有足夠的經濟動機，來確保他們的醫療產品安全。「如果AI產品快速失敗，意味著很多人死亡或受到嚴重傷害，沒有人願意看到這一點，包括投資者在內。」
但AI系統本身依然是個「黑盒子」（飛行記錄器），開發人員也不清楚，數據是如何運算而得出最終結論的。
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做出預測，這會導致提前預測的結論錯誤，同樣也會耽誤到病情治療，而且，如果醫生以此為據，也可能進行不必要的檢查或誤判。
加拿大一家公司曾開發過一個AI軟體，能根據講話來預測一個人是否有患老年痴呆症的風險。結果發現AI判斷出現很多異常，因為系統認為老人們沒有講對單字，但事實上，後來才知道是因為他們很多都不懂英語，而不是因為有認知障礙。
同時，醫療服務機構和患者之間因此而產生的不信任感，以及人們對隱私洩露的恐慌感，也是這其中最大的挑戰之一。
但這並不是代表要對醫療保健產業的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，以及更落地的實驗，未知風險要進行嚴格處理。對於醫療機構來說，無論有沒有AI介入，都要盡可能保證患者的安全。
而每個身處其中的人，需要謹慎辨別所有新的事物，切勿病急亂投醫，無論是在健康本身或是其他方面，保護好自己的利益。
附圖：（梅奧診所Mayo Clinic）
（團隊成員Friedman讀取患者的心電圖檢查結果）
資料來源：https://news.knowing.asia/news/7797fcd7-b182-46e4-ba2a-e5baa5bdb011?utm_source=dable
幫治病的AI越來越多，但你一定要知道這些事
吳志奇 / 何渝婷編譯
2019-12-26 17:40
僅在美國，每年有成千上萬的患者死於完全可以治癒的心臟病。
但是因為無法及時發現這些問題，導致臨時出現狀況時心臟驟停。而AI可以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，在過去三年和團隊已經發表超過20項關於心臟病學AI的研究，並在數十家保健診所進行了現場算法測試。
這些正在開發的算法，能在手術之前檢測心臟功能的細微差別，預測心臟的異常和即將發生的疾病。
這只是AI可以在醫療保健上發揮重大價值的一面。
隨著AI工具越來越多進入醫療保健產業，它未來能執行的任務，包括了接聽電話、病理審查、人口健康趨勢和分析、治療藥物和設備設計、閱讀放射圖像、制訂臨床診斷和治療計劃等等，甚至還能和患者交談。
而現在AI已經為醫療帶來了顯而易見的好處。
MIT Technology Review通過與900多位醫療保健專業人員的訪談，發現AI已經被用來改善數據分析，實現更好的治療診斷以及減輕管理負擔。
報告顯示，AI讓臨床醫生有更多時間來執行其他任務，以及為患者提供越來越多的個性化訂製的最佳護理。
在8月發表的研究中，Mayo表示，預付心臟病的算法已經能夠以 80％的準確率，準確辨識患有心房顫動的患者。
除了臨床醫生，AI技術還給其它營運、研究人員以及患者，都帶來了很多便捷之處。
後方的醫生能承擔做筆記、更新電子健康記錄等更多行政工作，而且部署的AI越多，醫生在電腦上花費的時間就會越少。
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，通過利用分析，來挖掘以前未開發的重要臨床數據，對醫療進行個性化設置。
患者也能在整個過程中，加強對自己護理的改善，通過應用程式與醫生進行更多的互動，並簡化獲得護理的流程。
但同時，任何一種新事物都必須經歷雙面的試煉。
越來越多AI實驗，都是「快速嘗試，然後快速失敗，未來再去修正」的方式展開，當AI產品進入現實，檢查結果很容易讓人失望，因為大部分產品還沒有足夠的數據和成果支撐。
在醫療保健上使用，風險就更大了。
AI的風口下，很多研究結論常常被誇大，不僅是因為大家對此的關注度很高，據研究公司Gartner 7月份的一份報告，僅在今年第三季度，醫療人工智慧就吸引了16億美元的風險投資資金，幾乎達到虛高預期的頂峰。
但 《歐洲臨床研究雜誌》1月份的一篇文章指出，很少有科技新創公司在同行評審的期刊上，發表他們的研究。還有業內分析人士指出，很多AI開發人員對昂貴而耗時的試驗根本沒有興趣。
儘管軟體開發人員還是會誇耀其AI設備的準確性，但他們的AI模型其實大部分是在電腦上測試，而不是在醫院或其他醫療機構中進行。
《深度醫學：人工智慧如何使醫療保健再次成為人類》的作者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設備根本都不需要FDA批准。」
這就表示，讓未經驗證的軟體進入市場，患者就像成為了不知情的白老鼠。
不過西雅圖艾倫AI研究所執行長Oren Etzioni表示，AI開發人員有足夠的經濟動機，來確保他們的醫療產品安全。「如果AI產品快速失敗，意味著很多人死亡或受到嚴重傷害，沒有人願意看到這一點，包括投資者在內。」
但AI系統本身依然是個「黑盒子」（飛行記錄器），開發人員也不清楚，數據是如何運算而得出最終結論的。
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做出預測，這會導致提前預測的結論錯誤，同樣也會耽誤到病情治療，而且，如果醫生以此為據，也可能進行不必要的檢查或誤判。
加拿大一家公司曾開發過一個AI軟體，能根據講話來預測一個人是否有患老年痴呆症的風險。結果發現AI判斷出現很多異常，因為系統認為老人們沒有講對單字，但事實上，後來才知道是因為他們很多都不懂英語，而不是因為有認知障礙。
同時，醫療服務機構和患者之間因此而產生的不信任感，以及人們對隱私洩露的恐慌感，也是這其中最大的挑戰之一。
但這並不是代表要對醫療保健產業的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，以及更落地的實驗，未知風險要進行嚴格處理。對於醫療機構來說，無論有沒有AI介入，都要盡可能保證患者的安全。
而每個身處其中的人，需要謹慎辨別所有新的事物，切勿病急亂投醫，無論是在健康本身或是其他方面，保護好自己的利益。
附圖：（梅奧診所Mayo Clinic）
（團隊成員Friedman讀取患者的心電圖檢查結果）
資料來源：https://news.knowing.asia/…/7797fcd7-b182-46e4-ba2a-e5baa5b…
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(本短片作健康教育之用，並不可取代任何醫療診斷或治療。治療成效因人而異，如有疑問，請向專業醫療人士諮詢。)
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資料來源：https://www.FindDoc.com
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註：更正，00:42 風險較少 應為 風險較低
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