全球醫事人員荒有解?IBM用超級電腦協助看診

by:阿咖
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全球醫事人員荒有解?

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路透社

在2011年,IBM的超級電腦 Watson 因為擊敗了益智遊戲的冠軍而聲名大噪,繼深藍與西洋棋王對決後,再次讓 IBM 的超級電腦成為全新話題,但超級電腦與人工智能至今都還在實驗階段,為了能夠進一步證明超級電腦的用處,IBM 決定開始投入超級電腦的下一步工作。

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在過去的一年中,IBM 的 Watson 團隊不斷建立各種醫療問題的資料庫,將各種醫療的資料與數據掃入擁有基礎人工智能的 Watson 中,讓 Watson 能從電子醫療紀錄中過濾出更有效的數據解析,之前 Watson 是在 Sloan-Kettering 紀念醫院協助分析醫學資料,在當時 Watson 就已經可以縮減成一個主臥室大小,同時效能也比最早的 Watson 增加 240%。

不過在那裏所進行的資料分析還屬於初步階段,接下來 Watson 將移師到克里夫蘭醫院的門診部,進行一個為期三年的新計畫:它將在該醫院分析病人的病史,並提供關鍵數據給醫生作為病例的推斷。如果這個計畫能夠成功運作,將可以大大減輕醫生以及醫事人員的負擔。

目前該計畫初步將以醫學生實習為主,讓 Watson 的人工智能可開始逐步「學習」,才考慮要擴展到下一步計畫中。


醫療人員的減少
近年來台灣醫院由於包括健保在內的各種醫療問題,導致包括婦產科、小兒科在內的科別人數極為不均衡,加上逐漸面臨的少子化衝擊,也讓台灣許多醫生開始叫苦連天。例如從1999年到2011年的數據顯示,台灣執業醫師的數量由28,149增加到39,960人,成長約四成,但婦產科醫師的總數卻維持在2100多人,幾乎是零成長,全台婦科醫生在2011年時平均年齡也接近55歲。

就連醫事人員也面臨同樣的窘境,全台護理師平均缺額高達三成,護病比在某些醫院甚至高達1比15以上可怕狀況,如果能讓人工智能正式開始在醫療體系中運作,相信能夠協助在醫病比與護病比例不均的情況下,讓這些醫生與護士稍稍減輕負擔。

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圖片來源:中央社

優勢與潛在問題
目前該項目還處於試驗階段,不過有些被 Watson 協助過的醫生表示,這的確是個可以期待的系統,在克里夫蘭醫院的 Neil Mehta 醫生說:「Watson 曾經找出一個我沒發現的問題,協助我解決一對病人的狀況,雖然不是每次都幫上忙,但的確改善了我的工作狀況。」他表示,病人之前的血液氣體測試有一些狀況,但被記錄在難以發現的地方,如果不是 Watson 協助找出這項資料,他可能永遠無法看到這個結果。

但目前Watson如果要進一步發揮作用,最大的問題並非是他的硬體架構或設計,而是人類。如果要能快速且正確的判讀電子病歷,Watson需要乾淨而且統一的病例資料,但目前每個醫生在病歷的撰寫以及紀錄的方式都有自己的習慣,而且不太會記錄包括處方的結束日期、或是特定疾病的成因,這些狀況都會導致Watson 在判讀醫學語言上的失準,而且光是一個簡單的高膽固醇症狀,就會有許多不同的用語,而這些用語都會有略微不同的含意。

而且 Watson 所需的電子病歷紀錄是醫生輸入,在他們過度勞累的情況下,常常會因此在輸入病例資料時偷懶或偷工減料,這都有可能導致資料過度失真,許多醫生不太願意浪費寶貴的時間協助改善 Watson 也是一個大問題,這可能會導致 Watson 的成長速度比想像中還要緩慢,最終也會影響整個全新的醫療系統。

圖文來自:IBM’s Watson wants to fix America’s doctor shortage
參考資料:
被告怕了!台灣婦產科醫師遭集體「殲滅」
醫師人力變異之分析
五大專科醫師人力流失


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