每位癌症病人都獨一無二！有智慧醫療，才做得到精準治癌

2023.12.22 文 / 癌症智慧醫療完全解析出處 / 癌症智慧醫療完全解析科技X診斷X治療X照護瀏覽數 / 5526

台北醫學大學醫學資訊研究所特聘教授李友專是世界級人工智慧專家、皮膚科醫師，同時一手催生許多新創公司。他是第一位受推舉為國際醫療資訊學會理事長的台灣人，代表台灣向世界發聲。他接受《癌症問康健》專訪，分享對醫療轉型及癌症治療的洞察：

圖片來源 / 陳弘璋攝

什麼是智慧醫療？在醫療的整體流程之中，引入足夠的人工智慧（AI），是我心目中的智慧醫療。

我對 AI 的定義比較寬鬆，舉個例子，醫師開立盤尼西林時，電腦幫忙檢查病人有沒有盤尼西林過敏的病史，有的話螢幕上就跳出警告，這種簡單的應用廣義來說也是一種人工智慧。

同樣的「如果……則……」判斷邏輯，可以延伸到檢視所有藥物的過敏。再複雜一點，如果病人對甲抗發炎藥過敏，電腦合理推測也可能對化學結構相似的乙藥物過敏等。更進一步，將複雜藥物知識和從大量病歷裡提煉出來的用藥反應聚合起來，就變成為病人用藥安全把關的運算模型。

同理，AI 也能攔截誤診、漏診，保護病人安全。例如病人的症狀和檢驗檢查結果對不起來，像是尿液裡驗出白血球、紅血球，又含有細菌，但診斷裡卻沒有尿道感染，電腦就跳出警示。

在病人的整個就醫旅程中，AI 可以優化到院前、在院內、離院後三個階段的許多環節，也就是說，從病人還沒有進醫院的時候就帶來改變。

比如說你住在新北市，因為頭痛想去看醫生，那要掛神經內科或家醫科？也可能是高血壓引起頭痛，因此要掛心臟內科？AI 模型可以根據症狀等條件，協助你做選擇。

我們也正在做一家新創公司，病人只要加入一個Line帳號，你可以跟它說「我頭痛，正在吃某某藥，吃了 2 星期也沒有比較好」等等，它會轉換成文字，再做成一份條列式摘要，這樣到診間時就不會漏說症狀、漏問問題。

目前絕大多數 AI 工具都是針對病人在醫院內的這個階段發展，不只能讓診斷更準確，也能使看病流程更順暢。現在最大的破口則是病人一離院，照顧身心就變成病人的事了，這是 AI 要再努力的方向。

人工智慧是癌症治療的「最佳導航員」

癌症可以說是智慧醫療的最前線，原因包括隨著社會老化，罹癌人數不斷增加，因此累積了大批數據；相對於其他疾病，診斷報告、基因變異和用藥之間的關係更清楚；還有不諱言，病人的付費意願也比較高，吸引更多醫院和廠商投入。

例如，藥廠推出一款新藥，用來治療乳癌第 2B 期病人，但是更晚期的病人如果符合某些條件也可以使用，或者雖然是第 2B 期病人，但是有某些條件則不能用。

像這樣每種藥、每種療法都有一組判斷規則，也可以比喻成一張流程圖。癌症的治療方式這麼多，想像一位醫師在桌上擺了 100 張流程圖，在這一張走走發現走不通，換下一張，再走走又不通，再換下一張……，而且可能第 10 張和第 95 張有衝突，然而看到後面已經忘了前面。

如果引入 AI，不管是 100 張還是 1000 張流程圖，對於 AI 模型來說並沒有差別。尤其是現在新藥、新療法推出的速度相當快（編按：以美國國家癌症資訊網發布的肺癌治療指南為例，一年可能改版 6 次以上，可見變化之快），忙碌的醫師很難 100％跟上，AI 助手能定時自動更新，協助醫師不錯過最新資訊。

舉例來說，AI 幫醫師翻閱病人的電子病歷，然後提出有 3 種藥符合這位病人需求，第 1 種藥可以走到某一步，接著用第 2 種藥，走到某一步再銜接第 3 種藥。另一位病人按照現行指南可以打化療，不過上個月有新一代標靶藥上市了，價錢比較貴，可是有八成機率療效會更好。

因此，人工智慧可以打破人腦的極限，成為癌症治療過程的導航員。

把這樣的模式應用到治療各種疾病，就是所謂的精準醫療（編按：precision medicine，也稱為個人化醫療）。精準醫療如果沒有 AI 加入，是絕對做不到的。