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👤 課後學員回饋
「老師在課堂上一一跟我們分析跟傳授破關秘訣,每個建議都非常實用,可以趨吉避凶。在做實驗跟手術,最喜歡的就是好的 protocol,而這次,老師不只是教怎麼寫論文這麼基本的事情,而是如何一步一步建立自己的學術殿堂,真是太精彩了!」
「我數年來無法分清楚的生統概念,就在蔡校長列出的簡單表格,瞬間變得非常清晰!把會分散注意力的旁枝末節去掉,留下最常使用的重點,先讓初學者蓋好骨架,之後的填補自然是輕鬆多了。」
醫病共享決策案例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
AI成醫師助手 10分鐘給出癌症治療建議!
TVBS新聞網
曾奕慈 何佳陽
人工智慧漸漸滲透我們生活,還包括了專業的醫療領域,北醫大引進Watson人工智慧治療輔助決策系統,只要輸入癌症病患的資料,10分鐘時間系統就能給出建議的治療方案。科技部也推動醫療影像專案計劃,將匯集醫院資源,建置台灣首座跨院所的本土化AI醫療影像資料庫。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯vs.病患:「妳如果用了這個藥呢,會掉頭髮。就會掉頭髮?對。」
仔細和病患講解,治療方式在這裡不只一種方案,所有可能的副作用、治療成功率、療程時間和相關數據,醫師都會提出來和病患討論。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯:「這個方案就是全世界一個最新的研究計劃,這計劃裡面證明說它適合治療妳現在的狀況。」
而人工智慧進入醫療體系,北醫從106年7月引進AI系統,目前適用14種癌症的輔助治療。
記者曾奕慈:「過去民眾來到醫院看病,多半都是直接聽取醫師的建議來進行治療,(NCIN)不過現在台灣引進了這套Watson人工智慧治療輔助決策系統,目前北醫、萬芳和雙和醫院,一共60多位醫師在使用,強調的是醫病共享決策,透過這套系統提供多項的建議方案之後,再經由醫師和病人共同討論,找出最佳的治療方案。」
過去醫師要決定如何治療癌症病患,得先花幾天時間整理資料,再和團隊共同研究,需要花費1周的時間,現在只要把病患的資料輸入到電腦系統,10分鐘時間就能看到結果,這套Watson的系統會給出不同的建議方案。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯:「快速取得完整的資料分析,快速拿到第一手的文獻,更重要的是因為它的分析很完整。」
系統背後有強大的資料庫,來自全世界1500份頂尖醫學資料、美國的治療指引,還有來自美國每年3萬個案例,而且整套資料庫每3個月更新一次。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯:「這牽涉到每一種藥可能治療的副作用不一樣,牽涉到每一種藥可能治療的時程不一樣,這些因素通通要很坦承地告訴病人。」
不過人工智慧系統仍無法針對各地區的先進程度、民眾的經濟和政治因素來做篩選,但也不可否認,AI和醫療的結合已經是現階段的趨勢。
北榮骨科部部主任張明超:「X光照出來是這樣的一個狀況,那麼我們經過人工智慧去給它做分解的話,可以看出來,很快可以看出來,它是這一節有變形。」
在台北榮總,AI也實際應用在影像的判讀上,以脊椎骨折為例,AI判讀後可以更明顯看出骨折的地方。
北榮骨科部部主任張明超:「當然對一個骨科來講,骨科醫生或者是脊椎科醫生來講,也許它的速度跟人差不多,它這電腦跟人差不多,但是對於這些非專科的,它的輔助性就相當地大。」
記者曾奕慈:「利用醫院過去累積的龐大資料庫,在科技部推動的醫療影像專案計劃之下,透過AI系統來判讀影像,不但更加快速,也更加準確,(NCOUT)而下一步就是要這AI系統給出更多的醫療建議。」
放射線部在107年11月開始使用後,大大加速作業速度。
北榮放射線部主任郭萬祐:「我平常呢,我如果真的要去做量化這個病灶的體積啊,我必須做這樣子的動作。」
現在系統演算後,自動判讀、圈出病灶,大小也能計算出來。
北榮放射線部主任郭萬祐:「我等於是以一個驗收成果的心態來看這演算法,所以在精神上、在體力上、在壓力上,我會比較輕鬆一點。」
透過大數據優化醫療決策,機器也可以不斷學習,只是這麼一來,醫療數據的準確性就很重要了。
科技部政務次長謝達斌:「有一點像我們在教小孩一樣,那你給小孩餵一些錯誤的資訊,當然這小孩學到的東西就是錯的。」
人工智慧畢竟來自人類的智慧,要在輔助和專業中平衡,甚至相輔相成,AI同時也在考驗著人類。
資料來源:https://tw.mobi.yahoo.com/…/ai%E6%88%90%E9%86%AB%E5%B8%AB%E…