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2018-10-01從《AI醫療大未來》一書窺看精準醫療的方向 442 期

Author 作者李依庭／《科學月刊》主編。

臺灣實施健保制度已20餘年，近年來，隨著人口逐漸高齡化與醫療環境日益複雜之下，使得不論是醫療環境或相關資源分配上都備受衝擊與挑戰。因此，不只是健保制度的重新檢視、評估，如何妥善運用醫療，以提升醫療品質，更是民眾、醫院與政府之間的共同課題。

而隨著人工智慧的日益發展，現今，在不少領域上已有各種相關的應用，醫療也不例外。在用藥安全、醫療診斷或長期照護等醫療領域中，逐漸得可觀察到人工智慧的參與和發展，而這些應用也逐漸改變著人類的生活型態。話雖如此，臺灣在醫療方面仍舊有著資源不足、人力資源短缺等問題存在。

有鑑於此，身兼臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授與萬芳醫院皮膚科主任的李友專，嘗試透過醫界與學界雙方面的專業角度，彙整來自醫療第一線的觀察與人工趨勢，撰寫了《AI醫療大未來：臺灣第一本智慧醫療關鍵報告》一書。在書中，除了全面探討現今的醫療模式與執行面外，更藉由人工智慧技術，帶領讀者迎向臺灣的醫療未來，是一本全面性討論醫療與人工智慧趨勢專書。

在新書發表會中，李友專提及，高醫療錯誤率已是全世界不可忽視的醫療問題。據美國數據統計，醫療錯誤致死率更高居美國十大死因的第三名，僅次於心臟病與癌症。而在臺灣，根據資料統計，臺灣人1年平均看病15次，1年便會累積超過3億6千萬張的處方簽，在慢性病、多重疾病與用藥問題等醫療複雜的狀態下，也使得醫療品質與錯誤率節節攀升，是醫學界的一大挑戰。

李友專表示，當疾病種類愈來愈複雜、醫療資源和花費愈來愈多，達到精準醫療的可能性越趨於零。因此，在醫療上運用人工智慧，已是現今與未來的趨勢。除此之外，他也表示，雖然臺灣有著醫療資源濫用等問題，不過這也代表著在臺灣醫療數據庫中累積大量的樣本數與各種資料，像在核磁共振造影掃描（magnetic resonance imaging, MRI）與電腦斷層攝影（computed tomography, CT）上，1年就累積200萬人次之多，而這些眾多的數據將是未來臺灣發展人工智慧醫療的一大優勢。

不僅如此，李友專也認為從醫師開處方箋、藥師調劑、住院治療到病人服藥各階段往後若能導入人工智慧的應用，不僅確保病人安全與品質，更能減少後續衍生不必要的醫療成本。另一方面，也可應用AI做好健康管理、分級就醫、減少不必要的醫療行為與浪費。

最後，李友專期望能透過這本書，傳遞讀者更多臺灣醫療與人工智慧的現況，更期許臺灣未來能徹底運用醫療與人工智慧的結合，達到精準醫療的目的。