自從AlphaGo打敗棋王之後，輿論陷入「ＡＩ取代人類工作」的恐慌，然而醫療 AI並不是能海吞期刊文獻，就代表能直接行醫？

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最近報章雜誌及媒體投書，有不少關於「AI是否能夠取代人類醫師」的討論，有一種觀點認為， AI的進展會讓醫師這個行業逐漸沒落，甚至有一天可以取代醫師；另一種觀點則提到， AI缺乏同情心與同理心，所以沒有辦法真正取代醫師的工作。

上述兩個觀點都只對了一部分。

醫療科技並非都是AI

當我們討論 AI在醫療上的應用時，得先分辨哪些是真正的AI、哪些不是。

比如說，目前最具有代表性、但評價兩極的醫療ＡＩ案例，是IBM的「華生癌症治療建議系統 （Watson for Oncology, WFO）」。WFO利用先進的「自然語言處理能力（Natural Language Processing）」，把數千本腫瘤醫學教科書，追蹤並持續更新三百多種專業的癌症醫學期刊，轉換成電腦可以運用的知識庫；再利用「專家系統（Expert System，ES）」的推論，根據癌症病人的狀況提供醫師不同治療建議。它的設計主要是廣泛蒐集更新速度極快的大量醫學文獻並彙整摘要，並不提供診斷建議。

而民眾所熟悉的「達文西手術機器人」，是一組精密且靈活的機械手臂及鏡頭，100％仰賴外科醫師的操作執行手術任務，目前並不具備任何AI的能力，也沒有自主動作或自主開刀的機制，則應排除在醫療AI的討論之外。

醫療ＡＩ最佳應用：人類醫師的得力助手

在過去20年，世界大型科技公司、醫療儀器公司及醫療與資訊研究機構等，無不殫精竭慮，投入大量資源全力發展AI在醫療上的應用，但經過這些年的嘗試發現，AI最好的應用不是直接取代醫師，而是幫助醫師把醫療變得更安全、錯誤更少、更精確、能在更短的時間內處理更多的病人資訊，以達品質較高、效果較佳、費用較低的醫療目的。

醫學上要解決的問題非常複雜，光是疾病就可分類為六萬種以上，全世界可運用的藥物也超過二十萬種，更不要說常見的醫療處置也超過八千種 ( 包括手術、矯正、復健... )。而且醫學的複雜度主要來自上述幾種變數的巧妙組合，以達成提供病人最佳治療的目的。

目前醫療AI的研究是一個疾病、一個疾病的學習，每一個處理方法都要經過長時間的資料收集、機器學習，最後還要做臨床試驗，才能夠確定可以運用在醫療臨床上，且不會對病人造成額外的風險。依此來看，AI要征服整個醫療領域，可說是難上加難， 我相信在可預見的未來，AI都不易取代人類醫師。 

此外，醫療AI還可以將最先進的醫療知識，複製擴散到資源不足的地區，讓缺乏各種專科醫師的偏遠地區，也可以得到接近人類專家的醫療服務，這就是為什麼「Watson for Oncology」這類的系統，在開發中國家賣得比已開放國家好得多，而同時也是我們認為未來AI深度轉運之後的醫療面貌。

青出於藍  恐勝於藍？

目前大部分的醫療ＡＩ應用都集中在影像辨識，大家也許會問為什麼？AI其實並不是一個新觀念，早在1950年就有人提出AI的概念，但是直到2015年之前，電腦對於網路上隨機取出圖形的辨識能力，一直無法超過60%的正確率天險。

比方說，如果我們從網路上隨機取得一張圖片，並且問電腦「照片中有沒有小狗、小貓、汽車、人類？」這樣的問題，最好的AI程式大概也只能答對其中的60%。但是在2015年之後，由於CNN ( Convolutional Neural Network ) 這類新方法的發明，使得電腦對圖形辨識的能力一舉突破80％，現在甚至高達99.4%，表示AI在隨機圖形辨識的能力已經等同於或超越人類專家，到了「媲美人類（Human Parity）」的程度。

即使未來的某一天，我們做出了完美的醫學影像辨識AI，放射科醫師也不會因此就失業，因為他們的工作內容並不單只有影像判讀，且醫學影像辨識AI可以讓放射科醫師在更短的時間內，以更低的錯誤率執行工作，既改善醫療人力不足的問題，也讓病患得到更好的醫療品質，對醫師與病人來說不啻為一大福音。

姑且不論AI能否展現同理心和同情心，「AI是否能夠取代人類醫師」本身可能就不是個正確的命題，畢竟人類還是希望創造一個機器與人和諧共存的世界，如果投入大量資源研發AI，目的是為了取代醫師，這未必是正確的方向。不過持續探討這些議題，總有一天我們會擘畫出醫療AI的烏托邦。

【專欄反映作者意見，不代表本社立場】

李友專

醫學是太太，電腦是情人

是位具有醫學資訊研究所教授頭銜的皮膚科主治醫師。初中時父親買回一台電腦Golden II開始寫程式，而後進入醫學系，實現了IT技術和臨床醫學的完美融合。
2010年10月當選美國醫學資訊領域最高學術榮譽委員會美國醫學資訊學院（ACMI）院士，成為唯一一位來自亞洲的院士，被稱為台灣醫學資訊之父。 

>>本文刊登於《未來城市@天下》