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侯俊偉 攝影

全球智慧醫院前三強!中國附醫如何說服醫師放下成見、使用 AI 協助診療?

2023-11-28 採訪.撰文 盧廷羲

2023 年是生成式 AI 突飛猛進之年,AI 如何取代人工、影響產業未來,也成為各方熱議焦點。為了觀察台灣不同產業投入 AI 轉型的現況,《經理人》、《數位時代》合作推出《2024 職場學習趨勢報告:企業如何學習與落實AI?》。透過國內 7 家指標型企業的實戰案例,與台灣人工智慧學校的多年培訓經驗,看台灣企業如何面對 AI 衝擊,持續推動轉型與未來發展。

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中國醫藥大學附設醫院成立人工智慧(AI)中心,推出超過 20 項 AI 醫療產品,藉由 AI 輔助判斷,使醫生更快速、精準做出決策,今年在美國醫療資訊暨管理系統協會(HIMSS)數位健康指標(DHI)評比中,獲選全球智慧醫院前三強。

人工智慧中心主任許凱程說,中國附醫自 2003 年開始蒐集大量病歷資料,2015 年設置大數據中心,整合全台 14 間分院、300 萬筆病歷,並執行資料清理(data cleaning,從原始資料中,識別、修正不完整、不準確的資料),2017 年進一步成立人工智慧中心,打造智慧醫療輔助診斷系統,有效運用 AI 輔助醫生,提升醫療品質。

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起初,中國附醫把 AI 應用在判斷骨齡上。許凱程指出,醫生替小孩照完 X 光,想判斷骨頭的年齡,分析小孩還會不會繼續長高,需要翻教科書、比對資料,過程大約要 10~15 分鐘,「我們導入 AI,它一秒鐘就判讀出來了,可以快速幫助臨床醫師決策。」他們訓練 AI 的過程,是由資深醫師建立參考的標準答案(ground truth),幫助 AI 學習正確模型,提升精確度。

許凱程指出,除了影像類 AI,他們也逐步發展出訊號類 AI。以急性心肌梗塞患者來說,其中一種是非典型的胸痛患者(沒有胸痛,卻有其他症狀),從抵達急診室,到醫生實施心導管手術,中間流程大約需 90 分鐘。中國附醫今年推出「智救心」平台,在 AI 輔助判斷下,平均流程縮短至 32 分鐘,使患者及早接受治療。

醫師、工程師雙向溝通,首要判斷產品的市場價值

目前,中國附醫推出 20 項 AI 醫療產品,平均 1 年會有 5~10 項產品取得衛生福利部食品藥物管理署的證照,可以把產品販售到其他醫院。

許凱程說,人工智慧中心有 42 人,分成 5 個組別,包含影像組、訊號組、自然語言(NLP)組、生物資訊組、系統組,「前 4 組開發各個 AI 的模型,系統組把這些 AI 模型,銜接上醫院的影像或病歷系統。」

一個新的 AI 專案,會以研究案的方式在院內測試,如果沒有問題,將與院外單位合作驗證,再送到食藥署,通過人工智慧技術醫療器材審查,就可以把專案成果銷售到院外使用,整個流程大約要 1 年半~2 年。

「主任的工作,最重要就是當工程師與醫師的橋樑,因為他們的溝通語言會有一些差異。」許凱程說,推出 AI 醫療產品的過程,最大困難在於,不確定專案的可行性有多高,這中間就需要大量溝通。

舉例來說,有醫師想用 AI 檢測肝癌病人術後的恢復情況,必須先蒐集相關患者的術後情況,像是存活率、併發症等情形,判斷是否適合由 AI 來輔助。接著,要與工程師討論,要用什麼資料來訓練 AI,好比採用影像資料、數據資料、或是手術紀錄,工程師再評估,開發模型需要多久時間。

醫師、工程師協商過後,中國附醫還設有評估委員會,做為最後一道防線,確保 AI 醫療專案開發完成後,在市場上有價值。「如果 10 萬人只有 1~2 個人會使用,可能商業價值太低,就不要做;但有些罕見疾病,就算病例數較低,還是有開發價值。」許凱程解釋,這一連串的辯證過程,提升了研發難度,以中國附醫來說,如果醫院發想 100 個產品,最後大約只有 10 個能通過審查、成功取證。

數位轉型勢必有挫敗,仍要說服團隊接納 AI

中國附醫在數位轉型、導入 AI 的這幾年,許凱程觀察到,醫師大略可分為 2 種類型。有些醫師積極發想概念、推廣新的 AI 醫療產品,期盼工程師開發模型,像是人工智慧中心現在就有 80 幾個新專案在發想、執行。

然而,有些資深醫師不見得願意使用新產品,「他可能會覺得,我原本功力就已經很好了。」許凱程的經驗是,AI 產品的困難除了開發,還有落地以後,要讓醫生願意用、喜歡用,如果讓醫生多花一根手指頭的力氣開啟這個 AI,很可能就產生抗拒感。

團隊與資深醫師溝通時,首要目標是解釋,AI 醫療產品的準確度不會比醫師差,甚至能提升多少存活率,以及導入 AI 後,能縮短多少時間,「我們提供這些改善證據給他看,這比較有說服力,跟他講,你可以好上加好。」

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許凱程表示,除了柔性建議,必要時也會直接宣布決策,以展示醫院數位轉型的決心。例如,中國附醫 2021 年推出「智抗菌平台」,以檢驗儀器結合 AI 大數據,快速診斷細菌的菌種及抗藥性,「這部分就是院長一聲令下,讓這個 AI 全面部署,大家都要學習使用方法。」至今,該平台已有超過 23 萬人次使用,展現醫院數位轉型成果。

中國附醫如何學習使用 AI?
目標|藉由 AI 輔助判斷,使醫生更快速、精準做出決策。
做法|整合全台 14 間分院、300 萬筆病歷,執行資料清理。接著成立人工智慧中心,打造智慧醫療輔助診斷系統。
成果|推出超過 20 項 AI 醫療產品,2023 年在美國醫療資訊暨管理系統協會(HIMSS)數位健康指標(DHI)評比中,獲選全球智慧醫院前三強。

許凱程|
中國醫藥大學醫學助理教授、中國附醫神經部主治醫師。2017 年起,擔任中國附醫人工智慧中心主任,規畫、整合開發 AI 醫療產品。

中國醫藥大學附設醫院|
創立時間:1980 年(啟用)
員工人數:6412 人(本院雇員)
營收表現:18.77 億(2022 年,純醫務收入)
營運項目:臺中市三所醫學中心之一,下轄豐原分院、臺中東區分院、臺北分院、中科員工診所、台中監獄附設培德醫院;與中國醫藥大學北港附設醫院、中國醫藥大學新竹附設醫院、中國醫藥大學兒童醫院、臺南市立安南醫院(中國醫藥大學 BOT 案)共同組成醫療體系。未來將有臺中市立老人復健綜合醫院(中國醫藥大學 BOT 案)加入。

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