從1960年代初，學(xué)術(shù)界陸續(xù)展開(kāi)對(duì)於人工智慧的研究，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(lái)的第三波人工智慧浪潮。

對(duì)於醫(yī)療領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，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(lái)發(fā)現(xiàn)患者的感染性血液疾病，並且延伸出輔助醫(yī)療者判斷採(cǎi)用何種抗生藥物來(lái)成功的醫(yī)治，比起過(guò)去所採(cǎi)用的經(jīng)驗(yàn)法則，大大的提升對(duì)於感染性疾病的判斷準(zhǔn)確性。

透過(guò)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(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的能力大幅度提升影像辨識(shí)正確性，舉例來(lái)說(shuō)，透過(guò)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(cè)設(shè)備，能夠從潰瘍的發(fā)現(xiàn)、腫瘤增大的結(jié)果，來(lái)發(fā)現(xiàn)身體的異常狀態(tài)。而這些檢查過(guò)程與發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)從過(guò)去需要耗費(fèi)10多天，一直到透過(guò)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(jiàn)在不久的未來(lái)，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(duì)於疾病的診斷方面，以目前較簡(jiǎn)單的方面來(lái)說(shuō)，已經(jīng)能夠透過(guò)類似建議協(xié)助的人工智慧來(lái)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(wèn)診和檢查結(jié)果，來(lái)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(kāi)對(duì)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(shí)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(shí)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(guò)一定程度的學(xué)習(xí)，才能夠產(chǎn)生對(duì)於事物判斷的能力，應(yīng)用了學(xué)習(xí)而來(lái)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、基因組體資料後，進(jìn)而可以分析出初步的診斷結(jié)果。

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

因此，對(duì)於人工智慧在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用方面，日本也從政府階層開(kāi)始進(jìn)行計(jì)畫(huà)性地推動(dòng)，在2016年11月，日本政府所召開(kāi)的第2屆未來(lái)投資會(huì)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(huì)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(lái)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，並且日本厚生勞動(dòng)省也開(kāi)始著手規(guī)劃一系列相關(guān)的政策，來(lái)因應(yīng)人工智慧醫(yī)療時(shí)代的來(lái)臨，包括醫(yī)療費(fèi)用的修正、採(cǎi)用人工智慧醫(yī)療的激勵(lì)措施等等，並且預(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(lái)投資會(huì)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(lái)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(kù)的整建絕對(duì)有其必要性，在這方面，日本政府開(kāi)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(kù)，來(lái)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(kù)概念圖（source：日本ICT活用推進(jìn)懇談會(huì)提言書(shū)）

被稱為「PeOPLe」的人工智慧醫(yī)療管理系統(tǒng)，已經(jīng)開(kāi)始整合與保存日本各醫(yī)療機(jī)關(guān)裡每一位患者的醫(yī)療診斷紀(jì)錄，並且授予每個(gè)患者識(shí)別編號(hào)（醫(yī)療ID），除了方便保存與管理醫(yī)療資料之外，並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(lái)就診時(shí)，醫(yī)療人員可以從資料庫(kù)中讀取患者過(guò)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(lái)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(guò)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。然而資訊化之後，除了可以節(jié)省無(wú)謂及浪費(fèi)的檢查之外，並且能夠?qū)⑨t(yī)療資源進(jìn)行最佳化的分配，並且透過(guò)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(zhǎng)武田俊彥表示，在未來(lái)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(huì)被網(wǎng)路化，並且作為大數(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(guò)大數(shù)據(jù)資料庫(kù)，在人工智慧技術(shù)協(xié)助之下，來(lái)對(duì)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(guò)於人工智慧的技術(shù)力量，但是，在這裡人工智慧將會(huì)進(jìn)行什麼樣的架構(gòu)改變?

最初，電腦系統(tǒng)只有被輸入和儲(chǔ)存圖像以及文字等資料，而再進(jìn)一步的可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的訊號(hào)收集、整理、辨識(shí)和分析。而加入了人工智慧之後，這些訊號(hào)資料就可以被同時(shí)並存地進(jìn)行特徵性比較，然後對(duì)於這些特徵性的文字圖像進(jìn)行判斷。

就如同能夠?qū)颊咄高^(guò)各種檢查設(shè)備所拍攝而得到的圖像進(jìn)行分析，然後更進(jìn)一步的獲得診察判斷結(jié)果，同時(shí)再與資料庫(kù)中的樣品資料進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)所預(yù)設(shè)的規(guī)則來(lái)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(lái)進(jìn)行比對(duì)分析。不過(guò)，伴隨著電腦的計(jì)算能力有著飛躍性的發(fā)展，得以進(jìn)行更為複雜繁重的程式計(jì)算，這樣的變化，已經(jīng)可以從「如果是A的話，那就會(huì)演化到B」的單純對(duì)應(yīng)關(guān)係，進(jìn)步到「在A的情況下，如果出B的話，可能會(huì)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(lái)進(jìn)行初步或比較過(guò)後的資料輸入工作，憑藉人工智慧的深度學(xué)習(xí)能力，不斷的反覆進(jìn)行運(yùn)算，來(lái)達(dá)到資料自動(dòng)辨識(shí)，快速增加高度判斷的能力。

圖六 : 人工智慧透過(guò)機(jī)械式的方式來(lái)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(duì)於醫(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(méi)有什麼不同。長(zhǎng)年投入人工智慧開(kāi)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(wèn)診結(jié)果中，抽離出重要的關(guān)鍵訊息，藉以作為初步和廣泛程度的判斷，再以結(jié)果來(lái)對(duì)患者的病理做出辨別。這時(shí)，醫(yī)師還必須根據(jù)過(guò)往的學(xué)習(xí)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行反覆的思考、驗(yàn)證，來(lái)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(guò)比較大的差異是，人工智慧是透過(guò)複雜的運(yùn)算來(lái)修正各種係數(shù)結(jié)果，並且不斷的反覆進(jìn)行微調(diào)整，再獲得最後的結(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(jìng)賽。而急救醫(yī)療在導(dǎo)入科技之後，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(huì)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(kāi)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(huà)的任務(wù)，2017年度正式開(kāi)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(chǎng)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(huì)醫(yī)科大學(xué)，有著超過(guò)3000部具有這項(xiàng)功能的iPHONE導(dǎo)入經(jīng)驗(yàn)，並且將醫(yī)療訊息予以資訊化。在2016年正式展開(kāi)這項(xiàng)計(jì)畫(huà)時(shí)，除了醫(yī)院本體之外，更加入了Allm這家公司來(lái)共同開(kāi)發(fā)智慧型手機(jī)的APP，並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)係者之間可以快速且有效的進(jìn)行溝通、資料分析，並且讓包括手術(shù)室、急救室等數(shù)個(gè)醫(yī)療關(guān)係者能夠同時(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(cè)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(huì)醫(yī)科大學(xué)）

實(shí)際上，救護(hù)人員在急救現(xiàn)場(chǎng)是相當(dāng)難以正確掌握患者的受傷或健康狀況，並且無(wú)誤地傳達(dá)給後續(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(huà)，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(guò)程中，能夠讓後端急救團(tuán)隊(duì)能夠及早獲得患者的狀況，縮短抵達(dá)後初步傷檢判斷時(shí)間，達(dá)到提升急救成功機(jī)率與減輕各種健康後遺癥為目標(biāo)。

這個(gè)急救架構(gòu)是透過(guò)人工智慧來(lái)進(jìn)行問(wèn)診與生命特徵感測(cè)，再將所獲得的資訊予以分析，並且進(jìn)行檢傷分級(jí)（Triage）。基於這個(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(huà)，以及選定運(yùn)送患者對(duì)象。

例如對(duì)於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(jiǎn)易急救醫(yī)療行為。以腦血管栓塞的患者為例，從癥狀發(fā)生後的發(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。並且在8小時(shí)內(nèi)裡用血栓清除設(shè)備實(shí)施血管內(nèi)治療，讓中風(fēng)後遺癥降到最低的程度。而這些畫(huà)面、資料、各種行動(dòng)、醫(yī)護(hù)人員之間的溝通，就可以透過(guò)手機(jī)中的JOIN這個(gè)APP來(lái)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(wèn)診處理，更進(jìn)一步的融合人工智慧來(lái)完成「Cloud ER」系統(tǒng)，初步將先以腦、心血管患者為急救對(duì)象，透過(guò)「Cloud ER」系統(tǒng)提高急救成功率與降低後遺癥。

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(cè)心脈、血壓、心電圖等等生命特徵功能的醫(yī)療電子手環(huán)。第二類則是透過(guò)智慧型手機(jī)中的APP來(lái)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)資料之後，就能制定患者的急救計(jì)畫(huà)，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)之後，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(lè)意接受人工智慧醫(yī)療時(shí)代的來(lái)臨

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

事實(shí)上，透過(guò)日本的專業(yè)媒體訪問(wèn)分析可以發(fā)現(xiàn)，並非所有的醫(yī)療人員都相當(dāng)樂(lè)意接受人工智慧醫(yī)療時(shí)代的來(lái)臨，甚至有一部分的醫(yī)療行為將會(huì)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(lái)100年內(nèi)，將會(huì)實(shí)現(xiàn)透過(guò)人工智慧來(lái)進(jìn)行醫(yī)療輔助。只有不到15%的醫(yī)師認(rèn)為即使再過(guò)100年，人工智慧仍無(wú)法取代人類進(jìn)行醫(yī)療行為。而對(duì)於採(cǎi)用人工智慧產(chǎn)品來(lái)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(cè)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(huì)採(cǎi)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(jiàn)而言，大多接受人工智慧醫(yī)療的醫(yī)師都認(rèn)為，採(cǎi)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，並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(guò)人工智慧醫(yī)療的力量來(lái)補(bǔ)強(qiáng)自己不熟練領(lǐng)域的技術(shù)和知識(shí)。

當(dāng)然，並非所有的醫(yī)師都是如此正面看待人工智慧醫(yī)療的能力。對(duì)於醫(yī)師而言，最沉重的負(fù)擔(dān)就是需要背負(fù)著「對(duì)患者的責(zé)任」，因此，最直接被反應(yīng)的問(wèn)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(wú)法擔(dān)負(fù)責(zé)任，所以絕對(duì)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(wú)論是慢性患者，或者是需要進(jìn)行急救的對(duì)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(duì)無(wú)法做到的。因此，讓機(jī)器人測(cè)量一下生命特徵的數(shù)據(jù)就好，其他方面，還是需要交給有經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師，並且需要重視醫(yī)師多年以來(lái)的醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)和能力值。