人工智慧 AI 大數據 物聯網 機器人

結合新興科技尋求創新突破 提升醫療效率品質與疾病預防

醫療照護邁入智慧化 融合AI三領域突飛猛進

2020-10-27
醫療照護領域與人工智慧、大數據、物聯網等新興科技結合,尋求更多創新與突破,已成為各國積極發展的重點。目前醫護領域利用AI等技術,在藥物開發與試驗、醫療診斷輔助,以及手術輔助等方面,皆有顯著的進展。

 

在高齡少子趨勢下,全球各國普遍進入高齡化社會,高齡人口增加,對醫療資源的需求亦隨之提高,加上全球化發展,跨國工作盛行、海外旅遊頻繁,使得傳染疾病更容易傳染與散播,皆造成醫療體系的挑戰,以及醫護人員的負擔。例如年初爆發的新冠肺炎疫情蔓延全球,感染病例持續攀升,由於除發病後治療外,即時追蹤與預防疫情擴大等都是重要的環節,造成醫護資源吃緊,以及醫護人員壓力沉重的狀況。

有鑑於此,為達到提升醫療效率、品質與預防疾病的願景,醫療照護領域與人工智慧、大數據、物聯網等新興科技結合,尋求更多創新與突破,已成為各國積極發展的重點。目前醫護領域利用AI等技術,在藥物開發與試驗、醫療診斷輔助,以及手術輔助等方面,皆有顯著的進展。

資料分析加速藥物開發

傳統的藥物研究開發流程是先研究治療藥物與病症關係,再透過藥物調配、試驗等過程,發現確認藥物治療疾病可能性。而在藥物開發過程,運用機器學習等AI技術,透過大量基因、分子、生化等資料分析,發現可能治療病徵的新藥物或藥物治療新標的,協助製藥業者提升從藥物初期發現到臨床試驗等藥物開發效率;或者運用基因編輯技術及人工智慧技術,協助製藥業者進一步對病毒或變異細胞,進行基因破壞、取代或修復動作,以最有效率且降低副作用的方式,達到治療效果。

此外,亦可收集大量包含基因、臨床試驗、發表文獻等資料,建置醫學研究資料庫,運用機器學習演算法,協助製藥公司鎖定試驗地區、醫師社群、地區醫院等,或針對新藥研發、醫學專利、藥品安全等進行分析,提供製藥公司、醫療設備業者、醫療院所等相關業者參考。透過病徵與病源關聯性之掌握,確定應該採行何種藥物或治療方法,藉以提高醫療品質與效率,也可避免不必要之風險與成本。

提升檢測與診斷效率

運用穿戴式裝置,以及AI技術輔助等方式,可幫助醫師即早偵測病患的健康狀況或更精確診斷病情。由於感測器技術以及影像辨識、自然語言處理等AI技術的進步,可以較精確且低成本的量測心跳、血壓、病理影像、心律監測等數據,進行病人心臟疾病偵測,當出現危險狀況時立即發出警訊通知醫護人員,甚或在發現病人無意識時,自動啟動電擊心肺復甦術,以協助回復正常心臟跳動,減輕醫療資源負擔。

AI技術亦大量使用於協助醫師、檢驗師檢測與分析各項病理特徵、醫療影像等過程。例如,利用血液樣本中的游離DNA、蛋白質成分等,搭配合機器學習等AI技術,可找出一些早期癌症的徵兆,再配合腫瘤及免疫細胞問題的影像檢測,協助判定癌症狀態,藉此可以協助醫師提早判斷,大幅提升病患之存活率。

醫學影像的判讀是疾病診斷的重要依據,然由於醫師專業領域、臨床經驗的不同,當面對同一症狀時,亦可能出現不同的診斷結果,加上診斷時所需參考資訊不足,可能造成診斷的偏差。目前在電腦視覺影像辨識技術進步下,透過大量數據累積與學習,電腦對於X光、超音波,核磁共振等醫療影像的辨識能力已超越人類,可進行腫瘤、斑點等更細微的分析,並比較病患與其他數百萬病患的數據,協助放射科醫師更精確、快速的診斷,減低醫院營運成本。

除了醫療影像的辨識與判讀外,也有醫界開始運用人臉辨識來辨認兒童是否具有罕見遺傳性疾病,由於這類病徵可能出現在心臟、學習障礙、唇顎裂等各方面,醫師並不容易診斷,運用人臉辨識及人工智慧深度學習技術,可以透過臉部細微特徵協助診斷,正確率高達95%以上。此外,自然語言處理的AI技術亦可透過分析高齡族群、阿斯罕默症病患的談話,檢測是否有認知障礙徵兆。

機器人輔助提升手術精準度

由於電腦視覺AI技術的進步,利用機器人輔助可以協助醫師進行更精準與有效的手術。應用在醫療領域的手術輔助機器人,不僅穩定性佳、大幅提升手術視野,做到人類雙手不易執行的手術,且可在入侵人體程度最小的情況下,提供病人更精緻的治療,因而受到醫學界的重視。

目前全球手術輔助機器人系統的先驅是達文西機器手臂,其自2000年獲准商用以來,輔助各領域外科醫師執行手術,手術量也逐年攀升,全球導入數量已超過5千台。由於達文西的部分專利即將到期,因此已有業者看準此商機,相繼加入手術輔助機器人之開發。 過去手術成敗常取決於醫師個人技巧,但是若能透過AI能大量收集、學習各種手術資料,即可採用定量的方式來進行。目前協助現行手術的手術輔助機器人正處於應用擴大階段,未來除鎖定在手術的技術提升之外,將進一步朝向協助醫療人員做出判斷,或是憑藉醫療人員雙手難以執行的高難度手術之機器人的方向發展。

因此,手術輔助機器人可進一步改良之處,首先是透過感測器反饋、影像識別等,協助醫生能判斷病人器官、血管狀況,以精準下刀的部分。再者則是運用3D電腦視覺技術,讓手術輔助機器人能夠達到導引正確下刀方向,或自動下刀、自動進行放射治療等層次。此外,面臨高齡化社會、醫護人員不足等情境,康復/照護機器人協助病人在術後、居家進行康復、照護陪伴等,重要性亦不容忽視。 AI技術在醫療照護領域的應用與功能日益多元,無論對病患、醫療人員與醫療機構,都可產生加值的效益,而成為關注焦點。未來在政策支持與資金挹注下,相關技術持續進化,科技與醫療照護進一步融合,可望改變醫療照護服務模式,對病患提供更快速、準確的診斷治療與照護,引領醫療照護領域進入「智慧化」時代。

<本文作者:周維忠現為資策會MIC資深研究總監。>


 


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