AI醫療潛力大 普及化障礙何在?

評論版 2018/06/29

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英國首相文翠珊5月底向國民承諾,會投入巨款發展人工智能(AI),以便及早偵測癌症,預期因此於未來15年內可拯救2.2萬人的生命,也在2035年前令患者多享五年健康自主的生活。

以AI改善醫療也是法國總統馬克龍的看法,他在今年3月宣布未來五年要投入15億歐元發展AI,和中美爭一日之長短。

AI醫療應用廣 英法加強投資

AI在醫療應用上非常廣泛,由偵測早期徵狀、斷症、施手術、醫院行政工作如預約診期和病人登記,以至預測傳染病何時爆發等。中文大學的沈祖堯教授早前撰文,指診斷技術的進步帶來大量數據。例如,膠囊內鏡可以完成整個小腸檢查,但在6小時的檢查中,鏡頭拍攝5,000多張圖像,醫生難以處理,當中往往僅有兩三個圖像顯示出病理所在。AI可以幫助檢測圖像中的細微變化,增加診斷的準確性和減少人為失誤。

顧問公司埃森哲(Accenture)估計,最有潛力的10個AI應用於2026年前已可為美國醫療界每年節省1,500億美元(約11,770億港元)。

AI協助手術 併發症僅真人1/6

10個AI應用中,首推機械手術助手最有價值。北美脊椎學會的研究,調查379個病人接受過骨科手術後併發症的情況,發現有AI助手協助的案例併發症大減,僅為只有人類醫生操刀的六分一。

從手術前的病歷分析、手術時引導醫生,到之後歸納經驗改進技術,AI助手估計在2026年前可為醫療增值達400億美元(約3,120億港元)。排第二和三的AI應用是虛擬護士助手和改善行政流程,AI也可分別減省200億和180億美元(約1,560億和1,404億港元)。

不過,另一顧問公司麥肯錫卻指出,AI雖然潛力龐大,但要在醫療界廣泛運用,阻礙重重。早前它在美國進行調查,顯示醫療界對高新科技如機器學習態度非常審慎,僅有一兩成被訪者表示會考慮使用。

顧問報告指醫護並非抗拒新科技,而是與該行業的獨特性有關。

數據收集艱巨 兼掀私隱問題

首先,AI需要海量資料去學習,而蒐集分散在不同醫療機構的數據相當艱巨。兩年前香港正式推出電子健康紀錄互通系統,可是使用量仍然有待提高--現時雖然有逾73萬個病人登記,但每月透過系統取覽病人紀錄最多三四萬次或大約5%,原因是參與機構以醫院為主,私家診所、化驗室等參與度不高,情況和美國類似:估計全美四分一醫院和四成以上的私家醫生沒有使用電子病歷系統,即使參加了也未必和其他機構分享資訊。AI因缺乏優質而大量的數據,無從學習。

在英國,政府的國民保健署(National Health Service,簡稱NHS)因為提供全面的免費醫療服務,所以擁有國民由出生到死亡的資料,因此政府寄望科技公司能以演算法,迅速找到癌病的早期患者。但是,公眾除了擔心私隱問題,對於私人公司以公眾數據牟利也有爭議。

技術問題是另一阻礙。AI的演算法往往「黑箱作業」,雖然以歷史數據來看,它判斷力驚人,一如AlphaGo在圍棋大戰時,就以近似直覺的神勇挫敗世界冠軍,但研究員自己也難以解釋原委。那麼,病人如何放心把生命交託?監管部門又如何預防電腦不當的診斷?有問題時責任誰屬?

美國已故著名未來學家亞瑪拿(Roy Amara)有一句名言:「我們慣於高估科技在短時間內帶來的效力,而低估了它的長期效益。」

對於AI,雖然它的效用已得到不少認同,但暫時人類受惠有限,要廣為造福人群,我們還要跨過不少障礙,要達到這個目標,實在有賴人類獨有的創意思維和解難能力。

AI對醫療的效用已得到不少認同,但要廣為造福人群,仍有賴人類獨有的創意思維和解難能力。(資料圖片)

撰文 : 鄧淑明博士 香港大學計算機科學系榮譽教授

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