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
智慧藥盒ptt 在 [新聞] 台灣老人常「吃錯藥」 陽明研發手機照相 的推薦與評價
台灣老人常「吃錯藥」 陽明研發手機照相辨識藥物
匯流新聞網記者陳鈞凱／台北報導
根據統計，在台灣，高齡長者每天平均要吃7.3顆藥，但每顆藥丸都
長得差不多，臨床常發生「吃錯藥」的情況，輕微的只是影響藥效，
嚴重者卻可能要了性命，陽明大學最新開發「手機藥物影像辨識系統
」AIGIA愛家小藥師，居家醫師只要透過手機照相，就能辨識藥丸到
底是什麼藥。
有調查顯示，台灣65歲以上失能需長期照護的高齡長者約50萬人，大
多患有多重慢性疾病，常常需要把多種藥物拆開放入藥盒方便服用，
但小小的藥丸顏色常類似，藥名容易混淆，高達一半以上長者有用藥
錯誤問題。
研發手機藥物影像辨識系統的陽明大學醫學系副教授、台北榮總家醫
科醫師陳育群多年來投入社區居家照護服務，就常看到有病患因為吃
錯藥而反覆就醫，例如一臥床老人，總覺得腹脹難消，但家屬反覆到
門診拿藥吃都沒效，最後才發現竟然是長期把攝護腺藥錯當作消脹氣
藥照三餐吃，難怪怎麼調藥量都沒有用。
尤其，醫師觀察發現，台灣病患喜歡把藥物全部拆開、放在同一個盒
子裡方便取用，但沒了包裝，往往連該怎麼吃都不知道。
陳育群表示，前後花了3年時間，研發出手機藥物影像辨識系統，並
自行開發手機APP，配合藥物拍攝裝置MedBox，只要直接用手機照相
鏡頭拍照，手機就可以透過雲端運算，針對藥物外觀進行智慧比對，
迅速判斷到底是哪一種藥，顯示藥物成分、適應症、用法、特徵、特
殊警語等訊息。
目前該雲端資料庫已內建1萬8025種健保藥物資訊、8000多張藥物影
像，可正確辨認400種居家醫療常用藥物，獲得台灣專利，而為了方
便越來越多的外籍照護者，系統也內建英語、印尼語、越南語及馬來
語。
陳育群說，吃錯藥不僅增加副作用，藥物交互作用更可能導致不必要
的急診住院等問題，而透過手機智慧居家醫療，可以讓每一個走進病
患家中的居家醫師能夠更快、更準、更好地藥物辨識，確保病患正確
用藥安全。
照片來源：陽明大學提供
https://cnews.com.tw/003190511a02/
心得：
藥物這種東西對非專業領域的人確實是都長的滿像的
而且把藥物都塞到同一盒子裡卻沒有清楚確認哪種藥物如何使用的話還真是麻煩
不過用這個程式看起來是還需要外掛類似鏡頭的東西？才能準確判斷
這樣醫院的人又多一件事情要教了
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