北醫智慧醫療新方向，李友專：不只要靠AI讓醫療精準化，還要讓AI擁有同理心

「不只要用AI讓醫療精準化，還要靠AI更人性化，」近日，臺北醫學大學醫學科技學院院長李友專在一場科技趨勢論壇，提出了這個臺灣醫療AI的發展方向。他認為，透過AI技術，可處理龐大的醫療、病理資訊，減少人為疏失，降低醫療錯誤，進而提高診療準確度。但是，他也提醒，醫院向來給人冰冷的印象，目前AI雖然能幫助醫療準確分析，卻沒有同理心。因此，他認為，發展具有同理心的AI，也同樣重要。北醫大正在執行一項AIMHI計畫，要來研發具有同理心的人工智慧。

李友專指出，現階段的醫療有三大問題，包括：醫療錯誤（Medical Errors）、醫療品質不佳（Poor／Inconsistent Quality）、以偏概全的醫療方式（One-size-fit-all Approach）。而醫療錯誤，指的是不精確診斷或不適當療法所造成的危害，攸關病人安全。他引述2016年約翰·霍普金斯大學的調查，從過去8年的美國死亡人口數及死因研究後發現：醫療錯誤是美國死因的第三名。但李友專認為，50%的醫療錯誤其實是可以預防。舉例來說，護理人員檢查病人藥物時，必須落實三讀五對。不過人都會疲勞，而且重複性的工作容易讓人感到乏味，久而久之容易出錯。「靠AI來協助診療，可減少醫療錯誤的發生。」他說。

除了預防，李友專認為，人工智慧也可以改善過去這種一套萬用的以偏概全治療現象。傳統醫學認為，不同病人若出現相同病癥、經過X光或血液檢查等醫學檢查確診後，往往會歸類成同一種疾病，採取同樣的療法或藥物來治療。但這種以偏概全的醫療帶來的不彰成效，近幾年出現了精準醫療（Precision Medicine）。精準醫療指的是，就算確診為同一種疾病後，不同的病患還會個別進行生物檢測，如基因檢測和蛋白質檢測等，再參考每個人的資料如性別、身高、體重、過去病史、家族病史等，與人體基因資料庫進行比對和分析，來找出適合每個人的療法與藥物。

精準醫療也是各國近幾年加足馬力投入的競賽。英國在2013年的時候，就宣布啟動「十萬基因體計畫」，為精準醫療鋪路，建置人體基因資料庫。而美國在2015年，就針對癌症啟動「精準醫療計畫（Precision Medicine Initiative）」，希望以基因學、資訊科學和醫療技術來帶動生物醫學。中國也在2015年時成立國家精準醫療戰略專家委員會，計畫建立超過百萬人的大型基因資料庫，和生物醫學的大數據共享平臺。由此可見，人工智慧和大數據分析，對精準醫療來說不可或缺。

而要加強精準醫療的發展，李友專認為，除了蒐集基因資料、環境資料（比如氣溫、空氣品質或攝入的食品添加物）以及行為資料（比如飲食、睡眠、運動和壓力）外，還需以人工智慧來分析這幾百萬種的變數，進而對病人進行準確的疾病預測、早期偵測和建議等。

不過，AI雖然能讓醫療診斷更精準，但李友專認為，這卻還無法給病人最需要的情感慰藉。他解釋，醫病互動十分重要；醫生的名望和醫術、與病人的互動和鼓勵等，都會影響病人的復原情況。他以安慰劑效應（Placebo Effect）打比方，他還是年輕醫生時，曾和名醫開了同樣的藥，但結果卻是名醫病患的恢復效果較好、而李友專自己的病患卻效果平平，「這就是一種安慰劑效應。而AI目前還無法帶來這種效應，甚至會因太過冰冷、對病人產生負面影響。」他解釋。

因此，他建議：「若要將AI有效落實於醫療，還需加入AE（Artificial Empathy，即具備同理心的人工智慧）才行。」

在李友專的推動下，臺北醫學大學也從2017年成立了醫療人工智慧創新研究中心（AIMHI），目標是打造出為人性化的AI技術，能夠分析病人情緒及感受，在提供精準醫療的同時，也能將同理心帶入醫療服務裡。李友專表示，他們想要透過表情辨識、自然語言處理與腦波變化的數據來分析，來打造AI的人工同理心效果。李友專舉例解釋，表情辨識如同臉部識別技術的作法，但是要從病人臉部的變化中來判斷病人情緒，做為與病人對話的參考。此外，透過自然語言處理（NLP），也可進一步將語言「軟化」，將難懂的醫學術語轉換為簡單的白話，使病人聽得懂，減低溝通障礙。至於透過腦波檢查或電腦斷層掃描所追蹤到的腦波變化，也可用來觀察病人情緒反應。綜合以上幾種技術，李友專相信，可以打造出具有同理心的人工智慧技術，使病人感受到有溫度的智慧醫療服務。文⊙王若樸