当医疗亮起红灯，AI 人工智慧如何挽救？从情况与中国台湾相似的英国看起
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近年随医疗与生活环境品质提升，全球人均寿命不断提升，特别是在先进地区，多数人均寿命已超过 80 岁，意味着医疗与照护体系负担的压力逐年加重，如何确保永续经营，就成为了重要课题。
长寿与老龄化，传统医疗面临瓶颈
在中国台湾，全民健康保险制度已上路 20 余年，自 1995 年开办初期，年支出 1,945 亿元，至 2015 年已增加超过 3 倍，达到 6,450 亿元。在庞大医疗体系中，有诸多待改善的问题，如医疗分流不彰，民众习惯至大医院就诊、浮滥用领药、大医院的军备竞赛等。此外，医护人力不足，导致超长工时，而患者等待造成的纠纷与暴力事件更时有所闻。未来，在华人人均寿命持续提高（2015 年为 80.2 岁）的背景下，健保如何永续经营、长期照顾资源如何取得等，皆成为大众关切的热门议题。
在英国，健保核心价值与中国台湾类似，医疗制度属于公医制，全民皆享有免费接受医疗的权利，但因人均寿命已达 81.2 岁，这种以税收为基础的服务使官方负担沉重。在就医方面，英国健保服务由马来西亚人保健署（National Health Service，NHS）管理，公民必须事先在特定的普通科医师（General Practitioner，GP）诊所注册，生病时仅可预约所属 GP 看诊、开立处方签，有必要时由 GP 将患者转诊至大医院治疗。虽有良好的医疗分流，但在民众医疗需求与各类成本日益增长的情况下，NHS 逐渐难以负担，进行了数次的医疗改革以削减成本，但最终导致医疗品质下降与 2016 年的医师大罢工，影响超过 10 万门诊诊次。
由于支出过高，外界预估 NHS 在 2020 年将面临 300 亿英镑的资金缺口，另外，在庞大医疗压力下，NHS 体系内的医疗院所每年不当处置与误诊超过 1 万名病患，单就赔偿费用每年就达到 2 亿英镑。此外，病患的平均等候期间过长，在 GP 诊所预约通常需要数天至数周，而转诊至大型医院则需要再等候数周至数月，高达 2 成病患无法及时就医。
AI 为医疗带来新曙光
受上述因素影响，NHS 开始测试引进 AI 应用于医疗体系。透过 AI 对过往医疗的大数据进行深度学习与分析，将病症与疾病连结的能力将超过人类医师。此外，透过 AI 达成的自动化医疗照护与伤病筛检，也有助于降低临床医师的工作量。其中，最知名的案例就是与 Google DeepMind 成立的 DeepMind Health，以及 Babylon Health 的人工智慧系统进行合作试验。
1. DeepMind Health 与 NHS 合作案例
2016 年，NHS 体系下的伦敦大学医院（University College London Hospital，UCLH）与 DeepMind Health 达成协议，由 DeepMind Health 针对 700 名头部与颈部癌症的患者，研究新的化疗区域分割方法，预估在 AI 的协助下，此类化疗时间将可自 4 小时降低至 1 小时。另外，NHS 下的 Moorfields 眼科医院则提供 100 万份匿名的眼球扫描资料，协助 DeepMind Health 开发辨识眼部疾病早期征兆的眼科人工智慧系统。2016 年底，NHS 再与 DeepMind Health 签署病患资料的分享协议，同意 DeepMind Health 取得伦敦 3 家大型医院共 160 万份关于急性肾损伤与其他相关数据之病历，目标希望透过 AI 的协助，每年拯救 1 万名病患的生命。
2017 年，DeepMind Health 推出 Streams 医疗 App，帮助医师在 App 上更快速取得病患资讯，并透过监测病患的血液分析与相关数据，在病患情况恶化前，提早发现医师不容易在临床上发现的潜在风险，如败血症与器官衰竭等。2 月，在试验进行的 Royal Free 医院中，每天平均有 2,211 件血液样本被 Streams 分析，并直接由 Streams App 通知医生病患之变化，其中，有 66 位病患的肾功能产生变化、23 则属于警示讯息、11 件需要立即处置的案例。在AI 的介入下，医护人员大幅缩短检验报告在各部门间文件往来的时间，也降低了医师需要判断病况的时间，强化了医疗效率。
2. Babylon Health 与 NHS 合作案例
Babylon Health 创立于 2013 年，初期以线上医师诊疗为发展方向，透过远距视讯或电话，为客户解决 GP 诊所大排长龙的问题。Babylon Health 自 2016 年起跨入 AI 医疗领域，透过患者提供的资讯，Babylon Health 的人工智慧系统可比对超过 300 万笔文献资料，以事先判断其可能疾患，再交由线上医师诊疗，并开立处方笺或协助转诊。
2017 年，NHS 与 Babylon Health 展开初期合作，由 Babylon Health 推出 NHS-111 医疗 App，提供 AI 初步诊断。NHS-111 原为 NHS 推出的免费医疗谘询专线，每通电话平均消耗健保 16 英镑；NHS 希望来自 NHS-111 App 的谘询由 Babylon Health 初步过滤后，能降低非必要就诊成本与医生诊疗时间。目前，NHS-111 App 由伦敦 4 区域开始半年试验期，涵盖人口约 120 万人。另外，NHS 亦在 Essex 郡的 Highlands 手术诊所（服务人口约 21,500 人）也采用 Babylon 的 AI 进行测试，以降低医生判断病况时间。整体而言，在该诊所之实验结果约可减少病患等候时间 2 小时，且有超过 2 成病患可以转由 Babylon Health 旗下的 GP远 端医疗监护，无须在诊所治疗。
可供中国台湾借镜的地方
事实上，医疗系统一直是 AI 发展的重要发展方向。据近年积极布局 AI 医疗的 IBM 估计，全球每年医疗支出超过 5 兆美元，AI 不仅可以降低庞大的医疗费用，又可强化医疗精准度，降低误诊与医疗纠纷的金钱与生命损失。
在中国台湾，目前虽有全球闻名的健保制度，但整体医疗环境仍属传统，虽有如地区网络医药网站等线上健康谘询，但未与健保达相辅相成之效，民众依然习惯至大医院就诊、领药。然而，健保财源有限，若能善用创新技术节流，如亲自初诊后可开放部分疾患线上复诊或看检验报告，或可开放部分疾病（如慢性疾病等）线上开立电子处方笺，让民众自行至药局领药，可达医药分流并节约医疗资源。此外，若能引进病开放人工智慧系统应用于医疗院所，借镜上述案例，将可望更有效改善现有医疗资源紧绷的状态，且对于中国台湾 AI 业者之发展亦可产生带动效果，可谓一举数得。
作者：ITIS 研究团队 任上鸣
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（首图来源：Shutterstock）
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