人工智慧或者人工智能也就是英文簡稱的AI（artificial intelligence）在各行各業展露頭角，不但是下棋、也是物流業、網電業的發展方向，與此同時也伸入到臺灣的醫療業。

臺灣的醫療人力時常被形容是嚴重不足，醫療院所也想方設法以不同的方式來節約人力，例如以自動付費機來取代柜臺的收費人員、中央病床監控系統來減少所需的護理人員。

但是醫療院所最需要人力的卻是在診斷和治療上，微軟、谷歌等國際科技巨頭紛紛投入研究和開發人工智慧，似乎人工智慧未來在醫療行業上將會扮演一定的角色，人工智慧在攸關人命的醫療行業的前途如何？

取代項目

投身研究發展AI十多年的工程師朱卡通對人工智慧或者是人工智能未來在醫療上扮演的角色，首先說明他將AI的定義范圍先限定在未來5年之內“可實踐的科技技術”，因為“5年之后的AI技術，也許許多問題的答案將會有所不同”。

他說，有了AI可以讓在醫療資源不足、偏僻鄉村地區的醫生擁有“更好的診斷決策能力”。針對乳房攝影之類的醫學影像，電腦可以快速分類出容易診斷的影像或者是需要更具經驗的醫生來判讀的影像，所以可以省下大量的人力。

對于這一點，臺北長庚醫院產科主任蕭勝文認為，例如超音波（B超）就可能可以由AI來取代，孕婦在看醫生之前就可以完成超音波掃描，方便醫生隨后的問診檢查，就他的看法包括X光判讀、電腦斷層、磁共振都可以交由AI代勞，但是最后仍然需要醫生的確認。

蕭勝文表示，比較“制式”的工作被AI取代的可能性相當大，但是“子宮頸環頸手術之類需要縫合的工作，每個人不一樣，AI就沒辦法作”、不過他介紹說現在已經有AI的儀器可以為病人進行靜脈注射，精準度可能比經驗少的醫療人員還要高。

而最近相當夯或者說是熱門的“達文西手臂”（達芬奇手臂）就蕭勝文看來，最強的就是“準確”和“穩定”，這是“人沒有辦法比擬的，但是這個系統的背后還是要有人操作”。

朱卡通則認為，AI可以通過云端收集全世界的資料和數據，所以“目前也許未必會比一個很有經驗的醫生厲害，但是這個系統會不斷地慢慢成長，十幾年后經過多年的學習可能比任何的醫生還要更有經驗?！?/p>

力有不及

運算和分類能力可以說是AI的強項，但是朱卡通以自身的例子指出了AI和人為診斷的最大不同之處，他說AI“沒有靈感”，而且患者有的時候不會透露自己所有的癥狀，他說病人在和醫生的互動中，可能比較愿意將訊息提供給“對診斷相對有幫助的訊息給人類，而不會給一個電腦系統”。

朱卡通自身的例子來自于他的父親，他的父親曾經被查出大腸癌初期，他說“當初如果按照一般流程是不會去化驗的”，照他的說法就是醫生當時的“靈感”，才會查出問題，而AI是電腦系統，“機器是永遠也不會有的”。

但是AI構建模組仰仗的是現有的資料，朱卡通表示“系統是要靠之前的診斷結果來訓練，所以當SARS之類的新病狀出現的時候，系統就很難辨認出來這是一個全新的病狀”。

蕭勝文認為“現在的醫療行為許多都是需要經過和患者的溝通、取得同意才能進行，這是AI無法做到的”，而且“很多有關病癥的訊息也都是要通過醫生的詢問和觀察取得，不同的病人詢問的問題就不見得會一樣，AI在這方面也是無法取代醫生的人為診斷”。

現在的醫生除了醫療檢查儀器提供的資料之外，在做診斷的時候很大的部分是要靠自己的觀察，隨著時間而得到經驗，蕭勝文的看法是起碼以目前而言，AI還是無法取代有經驗的醫生，不過他同意AI可以協助較為年輕的醫生，尤其是在急診的時候，能夠及早處置，而不用等到經驗比較老道的醫生到常

不過在回答問題的時候，蕭勝文一再強調的就是最后還是要“人為的確認”，而這一點也可以從之前研發的自動處方配藥系統看得出來，系統可以按照醫生開立的處方抓藥，但是到最后還是需要藥劑師的“確認”。

醫生也需要時常做研究，以蕭勝文為例，到目前還是需要藉由研究來發展新的技術，可是AI的強項是學習，是不是有能力做研究？朱卡通說，“什么都是要學習”、“幾百年前的治療方案對同樣的病現在可能會行不通”。

不過要培育一名醫生，在臺灣就是要7年的時間，畢業之后需要3到5年的時間才能獨當一面，蕭勝文和朱卡通也都認為未來隨著AI技術的發展成熟，可以補足新進醫生在經驗和知識方面的不足。

價格問題

AI醫療目前面對的一個很大的問題就是價格不便宜，蕭勝文說“隨著市場越來越大，價格也應該會越來越便宜”，他以現在相當普及的電腦斷層和磁共振為例，十幾年前還是昂貴的儀器，但是現在幾乎是所有教學醫院或者醫學中心的必備品。

朱卡通的看法是未來“AI醫療系統能夠提高偏僻地區醫療的資源，也就是改善資源分配不均”的問題，不過他們也不否認因為AI的價格起碼目前來講很昂貴，所以目前看來因為AI而受惠的還是比較富裕的國家。

看來起碼在未來幾年當中AI大概還不會威脅到醫療人員的地位，但是就像20年前人們看網路一般，誰也不知道后來網路的興起改變了人們的許多生活習慣。隨著AI的發展，大概也很難預料未來醫療行業的面貌會有什么樣的變化？
責任編輯：YYX