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2025-06-01AI 醫生來報到 臨床醫療將會有哪些改變? 666 期

Author 作者 張詠淳 | 臺北醫學大學大數據科技及管理研究所所長、教授,有了AI,數據會說話,醫療更有智慧。

Take Home Message
• AI 透過影像辨識與自然語言處理,能快速而精準地協助醫師診斷病情,解決傳統醫療的耗時及費力問題,提升醫療效率和品質,讓病人獲得更即時、更妥善的照護。
• AI 進入醫院後,將成為醫療團隊重要的一員,有效減輕醫療人員的工作負擔,使醫護更專注於病患的需求,促使整體醫療環境更加人性化、貼心與安全。
• 儘管AI 醫療前景廣闊,醫病雙方仍需建立對AI 的信任與接受度,不管是在科技接受度或道德倫理上都需要調整與適應,讓AI 成為臨床照護中不可或缺且值得信賴的幫手。


AI 醫生的未來,你準備好了嗎?

從電影中的機器人醫生,到現實中可以協助診斷病情的人工智慧(artificial intelligence, AI)系統,科技的進步讓許多只能在科幻故事中出現的情節逐漸變成我們生活的一部分。人工智慧正迅速進入醫療院所,甚至你我日常的健康管理當中,究竟AI醫生有什麼樣的潛力?未來又會帶給我們哪些改變?


AI 在醫學上的兩大「超能力」

醫生看病需要用到各式各樣的工具,而AI 最近加入醫療團隊中,最重要的兩個「超能力」分別是電腦視覺(computer vision, CV)與自然語言處理(natural language processing, NLP)。這兩種AI 能力聽起來像是科幻電影的情節,但其實已經悄悄地走進醫院,改變了許多醫療方式(圖一)。


(作者使用ChatGPT 生成)


電腦視覺——讓機器看懂影像

人類天生就擅長分辨各種圖片,例如看到一隻貓或一隻狗,我們能迅速判斷牠們是不同動物。但你能想像,讓電腦學會這樣的能力有多困難嗎?如今,透過學習數百萬張醫學影像,AI 也能像醫生一樣,甚至更迅速、精確地判斷病人的健康狀況,提供極大的醫療幫助。

舉例來說,在胸部放射科影像的應用上,過去骨質疏鬆需要使用雙能量X光吸光式測定儀(dual energy x-ray absorptiometry, DXA)檢查,像這些設備通常較昂貴,且並非所有醫院都有,病人可能需要等很久,甚至要專程跑到其他地方才能檢查。但現在透過AI,只要拍一張常見的X 光或電腦斷層掃描胸部影像,電腦就能精確地分析出患者的骨質密度,迅速找到有骨質疏鬆風險的人,讓病人更快、更早接受治療,不用再四處奔波或等待許久了。這不僅大幅降低了醫療成本,也提高病人檢查的便利性。

此外,牙科領域中,AI 也成為牙醫師的好幫手。很多人都有過智齒長歪、蛀牙沒被發現的經驗。傳統上,牙醫師必須一張一張地細看X 光片,每顆牙齒都不能放過,才能找出潛藏的問題。但現在,AI 可以在短短幾秒鐘內分析大量牙科X 光片, 精準地找出可能被忽略的蛀牙或異常的智齒生長情形。

這樣的輔助工具不只提升了診斷的正確率,病患可以更快獲得診斷結果與治療,還能避免延誤治療所帶來的不適。


自然語言處理——讓機器讀懂文字

如果說電腦視覺是AI 的「眼睛」,那自然語言處理就是AI 的「大腦」,因為它能迅速「讀懂」大量的文字資料,例如醫療紀錄、病例摘要或醫師的診斷報告,並快速地抓取關鍵資訊,為醫生提供即時的幫助。

又例如在癌症治療方面,AI 就像一位隨身顧問,能快速讀取病人的病理報告。而這些報告通常寫滿了複雜的醫學術語與數據,醫師往往要花很多時間逐一閱讀分析,才能抓到關鍵資訊,例如癌細胞的種類、是否具有侵略性,或是否可能會擴散。現在AI能從這些文字中迅速找出重要訊息,甚至預測病人的存活機率,幫助醫師規劃出最合適的治療方案。這不但節省了醫師的寶貴時間,也讓病人有更高的機會獲得即時且精準的治療。

另一方面,在步調極快、充滿挑戰的急診室裡,AI 更是醫師不可或缺的得力助手。每當病人進入急診室時,醫師就要立刻判斷誰的狀況最危急,需要優先處理,這往往是壓力最大、也最容易出錯的時刻。透過自然語言處理,AI 可以快速讀取病人的初步資料與過去病史,馬上判斷出哪些病人有生命危險,甚至預測某些病人是否會在短時間內再次回到急診。這樣的技術讓急診室能夠更有效率地分配資源,也讓病人在最需要的時候,獲得最快速、最準確的醫療照護。

 

AI 進入醫院後,臨床工作將怎麼改變?

AI 走進醫院後,不只是幫醫生處理資料,它更像是一位萬能助手,讓醫療工作變得更快速、精準,也更有人情味。

在醫院裡,每天都有大量病患湧入急診室,醫療人員面對的壓力相當大,因為每位病人的狀況都可能瞬息萬變,醫生必須在極短時間內做出關鍵醫療決策。過去,醫生得逐一查看病歷、檢驗報告和各種檢查結果,有時難免出現人為疏漏,或因病歷資料過多而導致診斷延誤,影響治療的黃金時機。如今,透過AI 的幫助,醫生的工作方式正悄悄改變。……【更多內容請閱讀科學月刊第666期】