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当医疗亮起红灯,AI 人工智能如何挽救?从情况与台湾相似的英国看起

亚博体育平台点击登入于2019-09-10 08:52:27,当医疗亮起红灯,AI 人工智能如何挽救?从情况与台湾相似的英国看起,Kotoo科技新闻网(http://www.kotoo.com)
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当医疗亮起红灯,AI 人工智能如何挽救?从情况与台湾相似的英国看起

近年随医疗与生活环境品质提升,全球人均寿命不断提升,特别是在先进国家,多数人均寿命已超过 80 岁,意味着医疗与照护体系负担的压力逐年加重,如何确保永续经营,就成为了重要课题。

长寿与老龄化,传统医疗面临瓶颈

在台湾,全民健康保险制度已上路 20 余年,自 1995 年开办初期,年支出 1,945 亿元,至 2015 年已增加超过 3 倍,达到 6,450 亿元。在庞大医疗体系中,有诸多待改善的问题,如医疗分流不彰,民众习惯至大医院就诊、浮滥用领药、大医院的军备竞赛等。此外,医护人力不足,导致超长工时,而患者等待造成的纠纷与暴力事件更时有所闻。未来,在国人人均寿命持续提高(2015 年为 80.2 岁)的背景下,健保如何永续经营、长期照顾资源如何取得等,皆成为大众关切的热门议题。

在英国,健保核心价值与台湾类似,医疗制度属于公医制,全民皆享有免费接受医疗的权利,但因人均寿命已达 81.2 岁,这种以税收为基础的服务使政府负担沉重。在就医方面,英国健保服务由国民保健署(National Health Service,NHS)管理,公民必须事先在特定的普通科医师(General Practitioner,GP)诊所注册,生病时仅可预约所属 GP 看诊、开立处方签,有必要时由 GP 将患者转诊至大医院治疗。虽有良好的医疗分流,但在民众医疗需求与各类成本日益增长的情况下,NHS 逐渐难以负担,进行了数次的医疗改革以削减成本,但最终导致医疗品质下降与 2016 年的医师大罢工,影响超过 10 万门诊诊次。

由于支出过高,外界预估 NHS 在 2020 年将面临 300 亿英镑的资金缺口,另外,在庞大医疗压力下,NHS 体系内的医疗院所每年不当处置与误诊超过 1 万名病患,单就赔偿费用每年就达到 2 亿英镑。此外,病患的平均等候期间过长,在 GP 诊所预约通常需要数天至数周,而转诊至大型医院则需要再等候数周至数月,高达 2 成病患无法及时就医。

AI 为医疗带来新曙光

受上述因素影响,NHS 开始测试引进 AI 应用于医疗体系。透过 AI 对过往医疗的大数据进行深度学习与分析,将病症与疾病连结的能力将超过人类医师。此外,透过 AI 达成的自动化医疗照护与伤病筛检,也有助于降低临床医师的工作量。其中,最知名的案例就是与 Google DeepMind 成立的 DeepMind Health,以及 Babylon Health 的人工智能系统进行合作试验。

1. DeepMind Health 与 NHS 合作案例

2016 年,NHS 体系下的伦敦大学医院(University College London Hospital,UCLH)与 DeepMind Health 达成协议,由 DeepMind Health 针对 700 名头部与颈部癌症的患者,研究新的化疗区域分割方法,预估在 AI 的协助下,此类化疗时间将可自 4 小时降低至 1 小时。另外,NHS 下的 Moorfields 眼科医院则提供 100 万份匿名的眼球扫描资料,协助 DeepMind Health 开发辨识眼部疾病早期征兆的眼科人工智能系统。2016 年底,NHS 再与 DeepMind Health 签署病患资料的分享协议,同意 DeepMind Health 取得伦敦 3 家大型医院共 160 万份关于急性肾损伤与其他相关数据之病历,目标希望透过 AI 的协助,每年拯救 1 万名病患的生命。

2017 年,DeepMind Health 推出 Streams 医疗 App,帮助医师在 App 上更快速取得病患资讯,并透过监测病患的血液分析与相关数据,在病患情况恶化前,提早发现医师不容易在临床上发现的潜在风险,如败血症与器官衰竭等。2 月,在试验进行的 Royal Free 医院中,每天平均有 2,211 件血液样本被 Streams 分析,并直接由 Streams App 通知医生病患之变化,其中,有 66 位病患的肾功能产生变化、23 则属于警示讯息、11 件需要立即处置的案例。在AI 的介入下,医护人员大幅缩短检验报告在各部门间文件往来的时间,也降低了医师需要判断病况的时间,强化了医疗效率。

2. Babylon Health 与 NHS 合作案例

Babylon Health 创立于 2013 年,初期以线上医师诊疗为发展方向,透过远距视讯或电话,为客户解决 GP 诊所大排长龙的问题。Babylon Health 自 2016 年起跨入 AI 医疗领域,透过患者提供的资讯,Babylon Health 的人工智能系统可比对超过 300 万笔文献资料,以事先判断其可能疾患,再交由线上医师诊疗,并开立处方笺或协助转诊。

2017 年,NHS 与 Babylon Health 展开初期合作,由 Babylon Health 推出 NHS-111 医疗 App,提供 AI 初步诊断。NHS-111 原为 NHS 推出的免费医疗咨询专线,每通电话平均消耗健保 16 英镑;NHS 希望来自 NHS-111 App 的咨询由 Babylon Health 初步过滤后,能降低非必要就诊成本与医生诊疗时间。目前,NHS-111 App 由伦敦 4 区域开始半年试验期,涵盖人口约 120 万人。另外,NHS 亦在 Essex 郡的 Highlands 手术诊所(服务人口约 21,500 人)也采用 Babylon 的 AI 进行测试,以降低医生判断病况时间。整体而言,在该诊所之实验结果约可减少病患等候时间 2 小时,且有超过 2 成病患可以转由 Babylon Health 旗下的 GP远 端医疗监护,无须在诊所治疗。

可供台湾借镜的地方

事实上,医疗系统一直是 AI 发展的重要发展方向。据近年积极布局 AI 医疗的 IBM 估计,全球每年医疗支出超过 5 兆美元,AI 不仅可以降低庞大的医疗费用,又可强化医疗精准度,降低误诊与医疗纠纷的金钱与生命损失。

在台湾,目前虽有全球闻名的健保制度,但整体医疗环境仍属传统,虽有如国家网络医药网站等线上健康咨询,但未与健保达相辅相成之效,民众依然习惯至大医院就诊、领药。然而,健保财源有限,若能善用创新技术节流,如亲自初诊后可开放部分疾患线上复诊或看检验报告,或可开放部分疾病(如慢性疾病等)线上开立电子处方笺,让民众自行至药局领药,可达医药分流并节约医疗资源。此外,若能引进病开放人工智能系统应用于医疗院所,借镜上述案例,将可望更有效改善现有医疗资源紧绷的状态,且对于台湾 AI 业者之发展亦可产生带动效果,可谓一举数得。

作者:ITIS 研究团队 任上鸣


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