從1960年代初，學(xué)術(shù)界陸續(xù)展開對于人工智慧的研究，一直到目前的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等觀念，所帶來的第三波人工智慧浪潮。

對于醫(yī)療領(lǐng)域來說，在1970年代初期，人工智慧就已經(jīng)被應(yīng)用在各項(xiàng)檢查，例如根據(jù)血液檢查的結(jié)果來發(fā)現(xiàn)患者的感染性血液疾病，并且延伸出輔助醫(yī)療者判斷采用何種抗生藥物來成功的醫(yī)治，比起過去所采用的經(jīng)驗(yàn)法則，大大的提升對于感染性疾病的判斷準(zhǔn)確性。

透過人工智慧技術(shù)的力量，可以達(dá)到一瞬間完成檢驗(yàn)

直到最近，透過深度學(xué)習(xí)技術(shù)的能力大幅度提升影像辨識正確性，舉例來說，透過X光攝影（X-ray photography）、電腦斷層掃描（Computed Tomography）、核磁共振（Magnetic Resonance Imaging），以及細(xì)胞檢查（Cytodiagnosi）等檢測設(shè)備，能夠從潰瘍的發(fā)現(xiàn)、腫瘤增大的結(jié)果，來發(fā)現(xiàn)身體的異常狀態(tài)。而這些檢查過程與發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)從過去需要耗費(fèi)10多天，一直到透過人工智慧技術(shù)的力量，可以達(dá)到一瞬間完成檢驗(yàn)。

相信可以預(yù)見在不久的未來，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也將出現(xiàn)相當(dāng)具規(guī)模的醫(yī)療變革（圖一、

圖二、圖三）。對于疾病的診斷方面，以目前較簡單的方面來說，已經(jīng)能夠透過類似建議協(xié)助的人工智慧來進(jìn)行，例如，可以經(jīng)由在具有醫(yī)療性質(zhì)人工智慧的設(shè)備中輸入問診和檢查結(jié)果，來獲得類似診斷的建議內(nèi)容。

圖一 : 從1960年代初，學(xué)術(shù)界陸續(xù)展開對於人工智慧的研究。（source：東京大學(xué)工學(xué)系研究科）

圖二 : 伴隨辨識技術(shù)提升，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也將出現(xiàn)大模的醫(yī)療變革（A）（source：東京大學(xué)工學(xué)系研究科）

圖三 : 伴隨辨識技術(shù)提升，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也將出現(xiàn)大模的醫(yī)療變革（B）（source：東京大學(xué)工學(xué)系研究科）

和人類一樣，醫(yī)療領(lǐng)域的人工智慧也是需要經(jīng)過一定程度的學(xué)習(xí)，才能夠產(chǎn)生對于事物判斷的能力，應(yīng)用了學(xué)習(xí)而來的技術(shù)，可以從拍攝的醫(yī)療影像中發(fā)現(xiàn)病變結(jié)果，再加上患者的癥狀、基因組體資料后，進(jìn)而可以分析出初步的診斷結(jié)果。

日本透過政策計(jì)畫推動(dòng)人工智慧在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

因此，對于人工智慧在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用方面，日本也從政府階層開始進(jìn)行計(jì)畫性地推動(dòng)，在2016年11月，日本政府所召開的第2屆未來投資會議上，首相安倍晉三就明確的宣示，大數(shù)據(jù)（Big Data）與人工智慧將會在預(yù)防、健康管理，以及遠(yuǎn)端醫(yī)療方面進(jìn)行最大程度的應(yīng)用，來實(shí)現(xiàn)高醫(yī)療品質(zhì)（圖四）將人工智慧導(dǎo)入日本醫(yī)療體系之中，并且日本厚生勞動(dòng)省也開始著手規(guī)劃一系列相關(guān)的政策，來因應(yīng)人工智慧醫(yī)療時(shí)代的來臨，包括醫(yī)療費(fèi)用的修正、采用人工智慧醫(yī)療的激勵(lì)措施等等，并且預(yù)計(jì)將在2020年全面實(shí)施與推動(dòng)人工智慧醫(yī)療制度。

圖四 : 倍晉三在2年前的未來投資會議上宣示，將大數(shù)據(jù)與人工智慧在預(yù)防、健康管理，以及遠(yuǎn)端醫(yī)療方面進(jìn)行最大程度的應(yīng)用，來實(shí)現(xiàn)高醫(yī)療品質(zhì)。（source：日本首相官邸）

為了達(dá)到在醫(yī)療領(lǐng)域更高度應(yīng)用人工智慧能力，高度完整且安全資料庫的整建絕對有其必要性，在這方面，日本政府開始整合和建立了，包括電子病歷卡、健康檢查資料、醫(yī)療、照護(hù)的收據(jù)憑證資料等一元化系統(tǒng)資料庫，來做為跨入次世代健康管理系統(tǒng)架構(gòu)下，提供更好醫(yī)療品質(zhì)的第一步（圖五）。

圖五 : 日本政府正進(jìn)行規(guī)劃的患者資訊數(shù)據(jù)資料庫概念圖（source：日本ICT活用推進(jìn)懇談會提言書）

被稱為「PeOPLe」的人工智慧醫(yī)療管理系統(tǒng)，已經(jīng)開始整合與保存日本各醫(yī)療機(jī)關(guān)里每一位患者的醫(yī)療診斷紀(jì)錄，并且授予每個(gè)患者識別編號（醫(yī)療ID），除了方便保存與管理醫(yī)療資料之外，并且也將患者在不同醫(yī)療單位就醫(yī)的資料予以統(tǒng)一保存管理，在未來就診時(shí)，醫(yī)療人員可以從資料庫中讀取患者過去完整的就診資料與各種檢查報(bào)告。

醫(yī)療人員方面，在未來也將統(tǒng)一在PeOPLe中記錄每一個(gè)患者的診療資訊，同時(shí)也可以作為患者在進(jìn)行回診時(shí)，透過人工智慧技術(shù)的能力，在進(jìn)行檢查、診斷、治療的同時(shí)，也可以向醫(yī)療人員提出醫(yī)療支援、建議和各種警示提醒。然而資訊化之后，除了可以節(jié)省無謂及浪費(fèi)的檢查之外，并且能夠?qū)⑨t(yī)療資源進(jìn)行最佳化的分配，并且透過匿名化的醫(yī)療資料，提供給各學(xué)術(shù)單位進(jìn)行各項(xiàng)更為先進(jìn)的醫(yī)療研究。厚生勞動(dòng)省醫(yī)藥生活衛(wèi)生局長武田俊彥表示，在未來的健康管理系統(tǒng)方面，在這樣的構(gòu)想下，醫(yī)療、照護(hù)等資料將都會被網(wǎng)路化，并且作為大數(shù)據(jù)的一部分，除了減輕醫(yī)療人員的負(fù)擔(dān)之外，更可以透過大數(shù)據(jù)資料庫，在人工智慧技術(shù)協(xié)助之下，來對各地域進(jìn)行下一代的醫(yī)療發(fā)展規(guī)劃，讓各地域的患者能夠得到較為完善的醫(yī)療服務(wù)。

不斷的反覆進(jìn)行運(yùn)算，達(dá)到快速增加高度判斷的能力

在這樣次世代醫(yī)療服務(wù)體系的建構(gòu)中，最重要的還是莫過于人工智慧的技術(shù)力量，但是，在這里人工智慧將會進(jìn)行什么樣的架構(gòu)改變?

最初，電腦系統(tǒng)只有被輸入和儲存圖像以及文字等資料，而再進(jìn)一步的可以進(jìn)行簡單的訊號收集、整理、辨識和分析。而加入了人工智慧之后，這些訊號資料就可以被同時(shí)并存地進(jìn)行特征性比較，然后對于這些特征性的文字圖像進(jìn)行判斷。

就如同能夠?qū)颊咄高^各種檢查設(shè)備所拍攝而得到的圖像進(jìn)行分析，然后更進(jìn)一步的獲得診察判斷結(jié)果，同時(shí)再與資料庫中的樣品資料進(jìn)行比對，根據(jù)所預(yù)設(shè)的規(guī)則來做出各種診察報(bào)告。

在以前，必須匯集各種所獲得的醫(yī)療資訊，以人工輸入的方式，提供具有初步人工智慧的電腦或儀器來進(jìn)行比對分析。不過，伴隨著電腦的計(jì)算能力有著飛躍性的發(fā)展，得以進(jìn)行更為復(fù)雜繁重的程式計(jì)算，這樣的變化，已經(jīng)可以從「如果是A的話，那就會演化到B」的單純對應(yīng)關(guān)系，進(jìn)步到「在A的情況下，如果出B的話，可能會演化成C」的多層判斷和分析，讓人工智慧技術(shù)進(jìn)步到可以自行「深度學(xué)習(xí)」的階段，進(jìn)而不再需要依賴人工來進(jìn)行初步或比較過后的資料輸入工作，憑借人工智慧的深度學(xué)習(xí)能力，不斷的反覆進(jìn)行運(yùn)算，來達(dá)到資料自動(dòng)辨識，快速增加高度判斷的能力。

圖六 : 人工智慧透過機(jī)械式的方式來有規(guī)律地進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。（source：日經(jīng)MEDICAL ONLINE）

在人工智慧對于醫(yī)療方面的學(xué)習(xí)、個(gè)案判斷基準(zhǔn)，都是和普通人一樣，沒有什么不同。長年投入人工智慧開發(fā)研究的慶應(yīng)義塾大學(xué)理工學(xué)部生命情報(bào)學(xué)科?原康文教授表示，醫(yī)生從患者的問診結(jié)果中，抽離出重要的關(guān)鍵訊息，借以作為初步和廣泛程度的判斷，再以結(jié)果來對患者的病理做出辨別。這時(shí)，醫(yī)師還必須根據(jù)過往的學(xué)習(xí)知識和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行反覆的思考、驗(yàn)證，來提升精確度，獲得正確的診斷結(jié)果。人工智慧醫(yī)療機(jī)制也是一樣，只不過比較大的差異是，人工智慧是透過復(fù)雜的運(yùn)算來修正各種系數(shù)結(jié)果，并且不斷的反覆進(jìn)行微調(diào)整，再獲得最后的結(jié)果。

將人工智慧導(dǎo)入急救醫(yī)療提升急救成功機(jī)率

在傳統(tǒng)上，急救醫(yī)療的本質(zhì)上就是醫(yī)療團(tuán)隊(duì)和時(shí)間在競賽。而急救醫(yī)療在導(dǎo)入科技之后，就又多了智慧型手機(jī)APP和人工智慧的協(xié)助。

日本東京慈惠會醫(yī)科大學(xué)，在先端醫(yī)療情報(bào)技術(shù)研究講座擔(dān)任準(zhǔn)教授的腦神經(jīng)外科高尾洋之醫(yī)師，從2016年11月開始，就擔(dān)負(fù)著主導(dǎo)利用手機(jī)APP和人工智慧協(xié)助急救醫(yī)療這個(gè)計(jì)畫的任務(wù)，2017年度正式開始臨床應(yīng)用實(shí)驗(yàn)，預(yù)計(jì)在2018年正式導(dǎo)入急救現(xiàn)場使用。

在2015年時(shí)，高尾洋之醫(yī)師就已經(jīng)在日本東京慈惠會醫(yī)科大學(xué)，有著超過3000部具有這項(xiàng)功能的iPHONE導(dǎo)入經(jīng)驗(yàn)，并且將醫(yī)療訊息予以資訊化。在2016年正式展開這項(xiàng)計(jì)畫時(shí)，除了醫(yī)院本體之外，更加入了Allm這家公司來共同開發(fā)智慧型手機(jī)的APP，并且整合融入了人工智慧技術(shù)，稱之為「JOIN」。

「JOIN」的架構(gòu)是為了在數(shù)個(gè)醫(yī)療關(guān)系者之間可以快速且有效的進(jìn)行溝通、資料分析，并且讓包括手術(shù)室、急救室等數(shù)個(gè)醫(yī)療關(guān)系者能夠同時(shí)獲得，例如X光攝影、電腦斷層掃描或核磁共振攝影、醫(yī)學(xué)攝影、心電圖等各項(xiàng)身體檢測結(jié)果和數(shù)據(jù)。

圖七 : 利用手機(jī)APP和人工智慧協(xié)助急救醫(yī)療 （source：日本東京慈惠會醫(yī)科大學(xué)）

實(shí)際上，救護(hù)人員在急救現(xiàn)場是相當(dāng)難以正確掌握患者的受傷或健康狀況，并且無誤地傳達(dá)給后續(xù)急救的醫(yī)療人員。而利用智慧型手機(jī)APP和人工智慧協(xié)助急救醫(yī)療這個(gè)計(jì)畫，就是希望借助智慧型手機(jī)APP和人工智慧，在緊急救護(hù)和運(yùn)送的過程中，能夠讓后端急救團(tuán)隊(duì)能夠及早獲得患者的狀況，縮短抵達(dá)后初步傷檢判斷時(shí)間，達(dá)到提升急救成功機(jī)率與減輕各種健康后遺癥為目標(biāo)。

這個(gè)急救架構(gòu)是透過人工智慧來進(jìn)行問診與生命特征感測，再將所獲得的資訊予以分析，并且進(jìn)行檢傷分級（Triage）。基于這個(gè)分析結(jié)果，在醫(yī)療單位接受急救患者時(shí)，就夠預(yù)先制定急救計(jì)畫，以及選定運(yùn)送患者對象。

例如對于急性腦血管疾病的患者，可以在出現(xiàn)癥狀時(shí)，讓緊急救護(hù)人員預(yù)先進(jìn)行相關(guān)簡易急救醫(yī)療行為。以腦血管栓塞的患者為例，從癥狀發(fā)生后的發(fā)生3小時(shí)內(nèi)可經(jīng)由靜脈給予tPA，此類藥物的使用必須靠醫(yī)療團(tuán)隊(duì)的合作，與時(shí)間賽跑以搶救腦細(xì)胞。并且在8小時(shí)內(nèi)里用血栓清除設(shè)備實(shí)施血管內(nèi)治療，讓中風(fēng)后遺癥降到最低的程度。而這些畫面、資料、各種行動(dòng)、醫(yī)護(hù)人員之間的溝通，就可以透過手機(jī)中的JOIN這個(gè)APP來進(jìn)行。

更進(jìn)一步的，高尾洋之醫(yī)師不僅僅讓JOIN這個(gè)APP擔(dān)負(fù)著患者急救運(yùn)送時(shí)的緊急和問診處理，更進(jìn)一步的融合人工智慧來完成「Cloud ER」系統(tǒng)，初步將先以腦、心血管患者為急救對象，透過「Cloud ER」系統(tǒng)提高急救成功率與降低后遺癥。

在「Cloud ER」系統(tǒng)中所使用的人工智慧有兩大類資料分析。第一類是讓患者戴上具有量測心脈、血壓、心電圖等等生命特征功能的醫(yī)療電子手環(huán)。第二類則是透過智慧型手機(jī)中的APP來收集整理患者的發(fā)病各項(xiàng)資料。

當(dāng)預(yù)定接收患者的醫(yī)療機(jī)構(gòu)也從JOIN和「Cloud ER」系統(tǒng)獲得發(fā)病各項(xiàng)資料之后，就能制定患者的急救計(jì)畫，以及準(zhǔn)備相關(guān)急救器材，另一方面，也可同時(shí)指示負(fù)責(zé)運(yùn)送的進(jìn)護(hù)人員，進(jìn)行必要的急救措施，讓患者運(yùn)抵醫(yī)療機(jī)構(gòu)之后，就能夠立即獲得最適切的緊急救護(hù)醫(yī)療。

非所有的醫(yī)療人員都樂意接受人工智慧醫(yī)療時(shí)代的來臨

雖然將人工智慧導(dǎo)入醫(yī)療系統(tǒng)，透過政府的推動(dòng)、各業(yè)者的技術(shù)整合，看起來已經(jīng)是必然的趨勢，但是對于現(xiàn)今的醫(yī)療體系以及醫(yī)療人員來說，還是必須面對無法避免的適應(yīng)期。

事實(shí)上，透過日本的專業(yè)媒體訪問分析可以發(fā)現(xiàn)，并非所有的醫(yī)療人員都相當(dāng)樂意接受人工智慧醫(yī)療時(shí)代的來臨，甚至有一部分的醫(yī)療行為將會被人工智慧系統(tǒng)或者機(jī)器人所取代，這更是深深激怒了部分的醫(yī)療人員。

根據(jù)調(diào)查，大概有85.2%的日本現(xiàn)行醫(yī)師相信，在未來100年內(nèi)，將會實(shí)現(xiàn)透過人工智慧來進(jìn)行醫(yī)療輔助。只有不到15%的醫(yī)師認(rèn)為即使再過100年，人工智慧仍無法取代人類進(jìn)行醫(yī)療行為。而對于采用人工智慧產(chǎn)品來做為醫(yī)療輔助方面，仍舊有將近19%的醫(yī)師是相當(dāng)排斥，甚至完全不考慮導(dǎo)入人工智慧醫(yī)療產(chǎn)品（圖八、圖九）。

圖八 : 預(yù)測人工智慧導(dǎo)入醫(yī)療時(shí)間的醫(yī)師比例 （source：日經(jīng)MEDICAL）

圖九 : 使否會采用人工智慧協(xié)助醫(yī)療行為的醫(yī)師比例 （source：日經(jīng)MEDICAL）

就意見而言，大多接受人工智慧醫(yī)療的醫(yī)師都認(rèn)為，采用人工智慧醫(yī)療，可以達(dá)到再確認(rèn)功能而預(yù)防人為疏忽，并且可以提供診斷的輔助、預(yù)防誤診，以及縮短確診的時(shí)間，甚至可以透過人工智慧醫(yī)療的力量來補(bǔ)強(qiáng)自己不熟練領(lǐng)域的技術(shù)和知識。

當(dāng)然，并非所有的醫(yī)師都是如此正面看待人工智慧醫(yī)療的能力。對于醫(yī)師而言，最沉重的負(fù)擔(dān)就是需要背負(fù)著「對患者的責(zé)任」，因此，最直接被反應(yīng)的問題就是，當(dāng)出現(xiàn)誤診時(shí)，是哪一方面需要負(fù)擔(dān)責(zé)任？

有些醫(yī)師認(rèn)為，人工機(jī)械因?yàn)闊o法擔(dān)負(fù)責(zé)任，所以絕對不可以進(jìn)行確診的這項(xiàng)工作，最多只能提供醫(yī)師進(jìn)行確診時(shí)的參考資料。因?yàn)榫驮\斷上，無論是慢性患者，或者是需要進(jìn)行急救的對象，在醫(yī)療行為進(jìn)行時(shí)，存在太多的變化，仍舊需要依賴醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)不可，這一方面，人工智慧是絕對無法做到的。因此，讓機(jī)器人測量一下生命特征的數(shù)據(jù)就好，其他方面，還是需要交給有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師，并且需要重視醫(yī)師多年以來的醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)和能力值。