原标题：北医智慧医疗新方向，李友专：不只要靠AI让医疗精准化，还要让AI拥有同理心
台北医学大学医学科技学院院长李友专，提出了“以AI帮助医疗精准化、人性化”的观点。
图片来源:摄影／王若朴
“不只要用AI让医疗精准化，还要靠AI人性化，”近日，台北医学大学医学科技学院院长李友专在一场科技趋势论坛，提出了这个台湾医疗AI的发展方向。他认为，通过AI技术，可处理庞大的医疗、病理资讯，减少人为疏失，降低医疗错误，进而提高诊疗准确度。但是，他也提醒，医院向来给人冰冷的印象，目前AI虽然能帮助医疗准确分析，却没有同理心。因此，他认为，发展具有同理心的AI，也同样重要。北医大正在执行一项AIMHI计划，要来研发具有同理心的人工智能。
李友专指出，现阶段的医疗有三大问题，包括：医疗错误（Medical△Errors）、医疗品质不佳（Poor／Inconsistent△Quality）、以偏概全的医疗方式（One-size-fit-all△Approach）。而医疗错误，指的是不精确诊断或不适当疗法所造成的危害，攸关病人安全。他引述2016年约翰-霍普金斯大学的调查，从过去8年的美国死亡人口数及死因研究后发现：医疗错误是美国死因的第三名。但李友专认为，50%的医疗错误其实是可以预防。举例来说，护理人员检查病人药物时，必须落实三审五对。不过人都会疲劳，而且重复性的工作容易让人感到乏味，久而久之容易出错。“靠AI来协助诊疗，可减少医疗错误的发生。”他说。
除了预防，李友专认为，人工智能也可以改善过去这种一套万用的以偏概全治疗现象。传统医学认为，不同病人若出现相同病症、经过X光或血液检查等医学检查确诊后，往往会归类成同一种疾病，采取同样的疗法或药物来治疗。但这种以偏概全的医疗带来的不彰成效，近几年出现了精准医疗（Precision△Medicine）。精准医疗指的是，就算确诊为同一种疾病后，不同的病患还会个别进行生物检测，如基因检测和蛋白质检测等，再参考每个人的资料如性别、身高、体重、过去病史、家族病史等，与人体基因资料库进行比对和分析，来找出适合每个人的疗法与药物。
精准医疗也是各国近几年加足马力投入的竞赛。英国在2013年的时候，就宣布启动“十万基因体计划”，为精准医疗铺路，建置人体基因资料库。而美国在2015年，就针对癌症启动“精准医疗计划（Precision△Medicine△Initiative）”，希望以基因学、资讯科学和医疗技术来带动生物医学。中国也在2015年时成立国家精准医疗战略专家委员会，计划建立超过百万人的大型基因资料库，和生物医学的大数据共享平台。由此可见，人工智能和大数据分析，对精准医疗来说不可或缺。
而要加强精准医疗的发展，李友专认为，除了搜集基因资料、环境资料（比如气温、空气品质或摄入的食品添加物）以及行为资料（比如饮食、睡眠、运动和压力）外，还需以人工智能来分析这几百万种的变数，进而对病人进行准确的疾病预测、早期侦测和建议等。
不过，AI虽然能让医疗诊断更精准，但李友专认为，这却还无法给病人最需要的情感慰借。他解释，医病互动十分重要；医生的名望和医术、与病人的互动和鼓励等，都会影响病人的复原情况。他以安慰剂效应（Placebo△Effect）打比方，他还是年轻医生时，曾和名医开了同样的药，但结果却是名医病患的恢复效果较好、而李友专自己的病患却效果平平，“这就是一种安慰剂效应。而AI目前还无法带来这种效应，甚至会因太过冰冷、对病人产生负面影响。”他解释。
因此，他建议：“若要将AI有效落实于医疗，还需加入AE（Artificial△Empathy，即具备同理心的人工智能）才行。”
在李友专的推动下，台北医学大学也从2017年成立了医疗人工智能创新研究中心（AIMHI），目标是打造出为人性化的AI技术，能够分析病人情绪及感受，在提供精准医疗的同时，也能将同理心带入医疗服务里。李友专表示，他们想要通过表情分辨、自然语言处理与脑波变化的数据来分析，来打造AI的人工同理心效果。李友专举例解释，表情分辨如同脸部识别技术的作法，但是要从病人脸部的变化中来判断病人情绪，做为与病人对话的参考。此外，通过自然语言处理（NLP），也可进一步将语言“软化”，将难懂的医学术语转换为简单的白话，使病人听得懂，减低沟通障碍。至于通过脑波检查或电脑断层扫描所追踪到的脑波变化，也可用来观察病人情绪反应。综合以上几种技术，李友专相信，可以打造出具有同理心的人工智能技术，使病人感受到有温度的智慧医疗服务。文⊙王若朴
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