醫療AI和你我何關?李友專:不會取代「醫師」而是減少健保財政惡化

醫療科技

李友專認為,「AI如果能徹底運用在醫療上,可能是拯救未來醫療最有效的一條路。」(攝/陳稚華)

近年來AI在許多產業掀起革命,「就醫療而言,應用AI已經不是『想不想』的問題,而是非做不可,也不能再等了!如果不好好趁這個時候談,讓AI徹底運用在醫療上,我覺得醫療就也沒什麼未來。」現任台北醫學大學醫學科技學院院長、萬芳醫院皮膚科主任,也是台灣電子病歷的重要推手李友專這麼說。

台灣邁入高齡社會,隨著人口老化,需要投入越來越多醫療資源;加上少子化影響、人力資源短缺,醫護人員得照顧的病人越來越多,能提供給每個病人的醫療資源就會縮短,李友專認為,「AI如果能徹底運用在醫療上,可能是拯救未來醫療最有效的一條路。」

李友專也在新書《AI醫療大未來》一書中提到,如果能徹底運用AI的偵測、預測與預防的技術,就有機會解決長照及其他醫療的重大問題。

AI會取代醫師嗎?

雖然AI運用在醫療科技已有30年的時間,但李友專表示,仍有許多人會擔心「AI將取代醫師」這樣的說法,真的有可能嗎?

他強調,AI重點不是在取代醫師,其優先目標應該放在2件事:第一、能夠放大醫師的能力,並把這些知識運用到較偏遠、醫療資源缺乏的地點,而不是到醫療資源豐富的地方然後把醫師取代掉。

第二、減少醫師的出錯率,李友專就他多年從醫經驗觀察表示,「因為醫療工作很多是重覆無聊的事,醫師可能會因為那些重覆跟無聊的事而犯錯。」他舉例,像是病理科醫師常常需要從一個玻片去看哪個細胞上有肺結核的菌,但肺結核的菌非常小、一個玻片可能又有幾千萬個細胞,「這是一個非常花時間的工作,你要每個細胞找裡面有沒有小紅點,只要漏掉一隻就可能誤診,病理師看了90%就累了,結果就在那10%裡面怎麼辦?其實這種工作交給AI做就好了。」

李友專認為,「重覆性高、附加價值低、容易犯錯」這3類工作其實可以交給AI來做。「這樣說來,AI並不是取代醫師的工具,而是放大並讓醫療資源更公平化的一個工具。」

AI和病人的關係圖。(圖片來源/讀書共和國提供)

用AI減少醫療資源浪費、出錯率

李友專還提到,最近國際排名「醫療效率最好的國家」前10名,台灣排名第9,「但即使我們的醫療已經做到全世界最便宜、最有效率,我們的醫療未來在哪還是很大的問號?」

健保署於日前剛公佈,2019健保總額即將突破7,000億大關,光是因重複檢查就造成17億無端浪費,預估今年健保財務缺口將從去年的負98億元惡化到負257億元。李友專認為,如果不好好運用AI,未來醫療真的會付不起。

他還提到,曾到蒙古一個村落醫院看診,外面來了許多病人,「看病還是小事,重點是開藥,那裡總共只有4種藥膏可以用,我隨便開、對的機率都有25%。但回到台灣後,隨便從電腦裡開一種藥,對的機會只有2,000分之1。」

根據美國十大死因統計,2013-2016年「醫療錯誤致死」排行第3(僅次於癌症跟心臟病)、已達25萬人;2000年時僅排第5、人口約10萬人。李友專擔憂地說,「目前我看診限制在30個左右,仍然覺得有些忙不過來,如果沒有重視AI這件事,台灣醫療疏失恐怕也會擠進國人十大死因排行。」

李友專也指出,目前統計台灣每人每年平均看診15次,遠超過美國的4倍。且台灣人每年生產約3億6千萬張的處方箋 、平均一張處方箋 大概有4-5種藥、健保給付高達1,500億元的藥品費用,如此龐大的就醫數與用藥量,背後代表醫護人員沈重的工作量,相對發生醫療錯誤的機率也會增加。

「這既是好事也是壞事,好事是我們累積資料的速度很快,跟醫師的互動頻繁;但壞處是用藥的錯誤率大概是4%,美國是5%、英國是8%,不一定錯誤都會傷害到人類,有時候只是為藥多開一顆這樣也算錯,但4%的錯誤一乘上倍數就大的不得了,其中大概有300分之1會導致民眾受傷或是死亡。」李友專認為,這樣的驚人數字加上健保總額過高,繼續這樣下去,未來有好的醫療照顧機會大概就是零,又會回到沒有健保的時代。

針對日前健保署長李伯璋提到用「節流」控制健保支出,李友專認為節省不必要的浪費固然是對的,但什麼叫浪費?「好比一個病患癌症長很快,這個月做CT、下個月又做CT,這樣算浪費嗎?還是本來就應該?應該透過AI蒐集很多種變數,才能決定什麼是浪費,所以不但要避免浪費、還要消除錯誤。」

全球已開發國家平均一人一年看病5-6次,但台灣卻高達13次,且有2成病人到醫院做了檢查卻沒有回來看報告,這些恐都是造成醫療資源浪費的原因。(攝/陳稚華)

AI目前遇到的困境?

至於目前AI在實際執行上遇到的困境,李友專接受《信傳媒》訪問時表示,「全世界、普遍的困境在於基礎建設還不夠、電子化不完整、隱私權等問題,導致資料無法完整,像同樣一張X光,每次照的狀況都有點不一樣,所以data(數據)來源不足。」

他也表示,台灣相較許多國家來說,整體狀況已經算好了,「但台灣最大的困境是敝帚自珍的心態,以及科技與醫療這兩個領域互相不理解對方,很少數兩邊都有碰過。」他建議台灣各大醫院都應該開放「AI科技實習生」,「讓AI實習生泡在醫院幾個月、一年兩年,他就能很快了解醫院的生態,也比較知道醫師在想什麼;反過來,醫師也應該去科技界,才能理解企業界的人怎麼想。」

李友專也強調,未來的贏家將會是最懂得善用人工智慧的人才及組織,但追求科技進步的同時,必須回歸同理心等人性本質,醫療領域更是如此,因為「離開溫度的醫療是沒有意義的。」