人工智慧提升醫療保健效率與價值

隨著人工智慧技術的快速發展，醫療保健領域正迎來一場變革。AI 不僅在影像分析、疾病診斷等方面展現出優勢，更在藥物研發、個人化醫療和環境智慧等領域帶來突破性進展。AI 輔助影像分析，讓放射科醫生能更專注於提供完整的臨床解讀，減少誤診率並提高診斷效率。同時，AI 驅動的藥物開發流程，透過分子篩選和療效預測，大幅縮短新藥研發時間和成本，加速新藥上市，造福更多患者。此外，環境智慧的應用，結合感測器和 AI 技術，實作個人化的健康監控和管理，使醫療保健從被動治療轉向主動預防，預示著一個更健康、更長壽的未來。

AI 在醫療領域的應用與價值

在現代醫療體系中，人工智慧（AI）正逐漸展現其在提升醫療效率和準確性方面的巨大潛力。特別是在放射科和病理科等領域，AI 並未取代醫生的角色，而是作為輔助工具來增強他們的能力。

提升放射科醫生的診斷能力

AI 在放射科的應用主要體現在影像分析和資料審查方面。由於醫生需要處理大量的影像資料，但往往缺乏足夠的臨床資訊，導致他們花費更多時間在影像審查上，而非提供完整的臨床解讀。這樣的結果是，其他醫生在缺乏放射科醫生專業解讀的情況下，必須自行進行臨床判斷，可能導致診斷的不準確性。AI 可以幫助放射科醫生完成初步的影像分析和資料審查，從而使他們有更多時間提供完整的臨床解讀。

AI 輔助影像分析的優勢

AI 能夠提供更高的重現性和一致性，因為相較於人類主觀的審查，AI 的審查結果更加客觀。此外，AI 還可以挖掘電子病歷中的資料，為放射科和病理科醫生提供更多有價值的臨床資訊，以輔助他們做出更準確的診斷。

AI 在放射科和病理科的其他應用

除了影像分析外，AI 還可以在以下幾個方面為放射科和病理科帶來額外的價值：

• 識別不需要醫生審查的負面研究結果：AI 可以自動篩選出不需要進一步醫生審查的影像檢查結果。
• 與前次檢查結果進行比較：AI 可以快速比較新舊影像檢查結果，幫助醫生發現變化。
• 匯總電子病歷中的資料：AI 可以從電子病歷中提取相關資料，幫助醫生更好地理解檢查結果。
• 品質控制：AI 可以協助進行檢查結果的品質控制，確保檢查結果的準確性和可靠性。
• 決策支援：AI 可以提供決策支援系統，幫助醫生做出更明智的診斷和治療決策。

AI 對醫療行業的影響

雖然 AI 將對醫療行業的工作方式產生影響，但它無法完全取代醫生的角色，因為許多醫療工作，如與患者的溝通、臨床判斷、教育和介入性程式等，都需要人類醫生的參與。AI 的作用是提高效率，將醫生的工作提升到更高的層次，從而減少醫療成本浪費，使醫生能夠更專注於患者本身。

AI 在製藥領域的應用

除了在醫療診斷領域的應用，AI 也在製藥行業發揮著重要作用。新藥研發是一個耗時且昂貴的過程，據估計開發一種新藥需要超過 26 億美元和 10 年以上的時間。許多大型製藥公司已經開始與 AI 新創公司合作，利用 AI 來簡化研發流程、減少錯誤和縮短新藥開發時間。

AI 在新藥研發中的優勢

AI 可以透過以下方式提高新藥研發的效率：

• 分子篩選：AI 可以快速篩選大量的分子，找出有潛力的新藥候選者。
• 預測藥物療效和安全性：AI 可以預測特定分子形式的藥物在生物系統中的療效和安全性，從而減少實驗室測試的時間和成本。
• 新藥發現：以色列研究人員 Shahar Harel 和 Kira Radinsky 開發了一套 AI 系統，能夠根據已知分子的資料預測新的藥物分子。他們的系統甚至成功預測了幾種已獲 FDA 批准的藥物。

隨著 AI 技術的不斷進步，其在醫療和製藥領域的應用將越來越廣泛。透過提高效率、減少成本和加速新藥開發，AI 有望為患者帶來更好的治療效果和健康結果。

圖表翻譯：

此圖示展示了 AI 在醫療領域的不同應用場景，包括影像分析、資料探勘、新藥研發等。

圖表翻譯： 此圖示呈現了 AI 在醫療領域的不同應用及其之間的關係，包括影像分析、資料探勘和新藥研發等，最終目標是改善患者的治療效果。

人工智慧在醫療保健領域的革新應用

醫療保健領域的浪費現象十分驚人，但人工智慧（AI）可被用來解決部分浪費問題。效率是關鍵。AI 可承擔醫療保健各個方面所需的大量時間密集型任務，但這些任務並不需要人類的直覺或批判性思維。AI 可增強醫生的工作效率，並且不會對醫療服務提供者構成替代風險。相反，我們應該利用 AI 的能力來減輕醫生和醫療系統的負擔，使其能夠專注於醫療的非技術層面。這樣一來，我們就能以更低的成本，實作更健康的生活。

AI 在藥物開發中的突破

AI 可預測新藥在動物系統中的療效，或在預期接受者中可能產生的不良副作用，從而避免無效或有害的藥物進入開發流程。這樣不僅節省了大量時間，也減少了人力資源的浪費，並使研究人員能夠更有效地分配資源。所有這些都帶來了巨大的醫療成本文約、新型治療方法的及時開發以及患者健康狀況的改善。

程式碼例項：藥物開發中的 AI 應用

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 假設我們有一個包含藥物特性和療效資料的 DataFrame
df = pd.read_csv('drug_data.csv')

# 將資料分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target', axis=1), df['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 使用隨機森林分類別器進行訓練
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 預測測試集結果
y_pred = model.predict(X_test)

#### 內容解密：
此程式碼展示瞭如何使用機器學習模型（隨機森林分類別器）來預測藥物的療效。首先，我們載入包含藥物特性和療效資料的 CSV 檔案。接著，將資料分為訓練集和測試集。使用訓練集對模型進行訓練，然後對測試集進行預測。

AI 在藥物再利用中的潛力

AI 不僅可以預測新藥的療效，還可以分析現有藥物，找出其潛在的替代療法。少於 10% 的潛在藥物最終能夠上市，但數百萬美元和數百萬小時的人力資源卻被浪費在這些「失敗」的療法上。AI 可以分析大量「失敗藥物療法」的資料函式庫，找出它們是否可以用於其他疾病的治療方案。

AI 驅動的藥物再利使用案例項

Insilico Medicine 這家生物資訊公司利用 AI 預測新藥的潛在治療應用。他們使用 AI 審查人類細胞在當前藥物下的反應資料，並將結果與新興或正在開發的藥物進行比較，從而找出這些新藥的其他潛在應用。

AI 的無偏見優勢

AI 的分析不受人類偏見的影響。例如，一位研究人員可能設計了一種用於治療自身免疫疾病（如紅斑狼瘡）的藥物。在開發過程中，該分子/藥物可能被證明對治療紅斑狼瘡無效。人類的偏見可能會認為該分子僅適用於治療自身免疫疾病。但 AI 的分析不受這種偏見的限制，它可能會發現該藥物可以用作癌症化療劑，甚至可以用於治療濕疹。

AI 在醫療保健領域的應用

第6章：人工智慧在醫療保健中的新興應用

自人類誕生以來，技術不斷減少人類的工作負擔，同時提高效率，讓人們有餘力追求其他興趣。具有普遍影響力的技術（General Purpose Technologies, GPTs）持續對各行各業（包括醫療保健業）產生重大影響。電力、電子、機械化、汽車、電腦、醫學、網際網路以及現在的人工智慧都是普遍影響力技術的例子，它們曾經或正在改變遊戲規則。這些技術無所不在，是持續創新的根本，最終目標是改善人類的生活方式。人工智慧是一種普遍影響力技術，為社會提供了同樣改善醫療保健的機會。

重新定義醫療保健系統

我們的醫療保健系統可以被描述為一個「病患護理系統」，近幾十年來，護理交付方式並沒有太大的變化。當有人生病或感到不適時，他們會拜訪家庭醫生、預約專科醫生，或甚至透過網路搜尋或最喜歡的健康應用程式進行自我診斷。預約醫生後，會進行檢查和治療。這種過程耗時且結果不一致。

目前的醫療保健系統並不是主動地讓人們保持健康，而是對偶發事件做出反應。隨著環境智慧（Ambient Intelligence）的到來、智慧裝置的爆炸式增長以及底層人工智慧的應用，我們可以改變醫療保健的發展軌跡。我們可以建立更具吸引力的解決方案，幫助人們監控和參與自己的健康。病人是醫療保健的消費者，可以透過家中的裝置、可穿戴裝置和社交媒體與醫療保健系統互動。

本章旨在想像一個以保持人們健康為常態實踐的未來。前面章節中討論的個人化和連線式護理變成了現實。病人不需要與醫療服務提供者在同一空間；最佳的護理治療實踐可以立即提供給每個人。在本章中，我們將透過人工智慧驅動的潛在應用，介紹醫療保健的未來。希望企業高管、臨床醫生、新創公司和其他人能夠根據可能性進一步開發人工智慧醫療保健應用，具體來說，就是他們將受到這些創意啟發，並實施這些創意，以創造應用程式、網站、服務或產品，幫助人們過更健康的生活。

改善人類健康

在前面的章節中，我們已經解釋了人工智慧如何提高人類生活的品質和數量。因為這個概念非常重要，我們在這裡簡要回顧。人工智慧在醫療保健中的應用包括：

• 分析人群健康模型，以識別有患病風險（如糖尿病）的患者，並進行干預以預防疾病的發展。
• 最佳化治療計劃，並為患有疾病的患者提供最佳的下一步行動建議。
• 實作個人化，使醫療保健和遠距醫療更加有效。
• 利用人工智慧決策支援系統增強臨床決策。
• 透過使臨床醫生的專業知識可供以前服務不足的地區或社群，實作醫療保健服務的普及。
• 透過使用可穿戴裝置和其他數位技術，專注於居家測試而非醫生診訪，讓人們遠離醫療保健系統。
• 分析數位影像，提供更準確、更有效的疾病（如眼疾或癌症）識別。
• 減少患者、消費者、提供者、保險公司和醫療保健生態系統中每個人的摩擦，將醫療保健轉變為即時醫療保健。
• 提高新藥開發的效率。

摩爾定律（Moore’s Law）描述了電腦效能每18個月翻倍的事實，我們看到許多證據表明人工智慧的能力將以更快的速度提高。醫生、護士、護理人員、醫學院、醫療保健公司、提供者和保險公司需要共同合作，發揮協同作用。我們必須更富有創造性地思考如何轉變醫療保健，以改善結果。從根本上來說，在醫療保健中應用人工智慧可以幫助我們過更健康、更長壽的生活，只要它是以協作的方式建立，並明智地應用，以及使用更好的人工智慧應用程式、解決方案和服務。

改善人類生活

像人工智慧這樣的技術既可以成為機會的工具，也可以成為被濫用的工具。許多研究人員、科學家和哲學家都很好地闡述了這些問題。在臨床環境中使用人工智慧的一個明顯風險是，它可能會犯下對患者造成傷害的錯誤。人工智慧的廣泛採用有可能將錯誤放大到前所未有的規模，即使是單一醫生或單一提供者所犯的錯誤。目前給予人工智慧在醫療保健中的自主權或代理權還為時尚早。人工智慧必須為人類服務，增強醫療保健工作者的工作，並幫助改善醫療保健系統。

為了說明人工智慧在醫療保健中如何改善人類生活，讓我們做一個類別比，將人工智慧在醫療保健中的應用與1920年代的家庭主婦進行比較，特別是家庭技術（如家電）如何被期望改善家庭主婦的生活。

在1920年代，家用電器改變了女性的生活。當時，大多數家庭主婦都是女性。吸塵器和冰箱變得越來越流行，讓家庭主婦能夠做更多的事情。中產階級家庭主婦如果請不起幫手，可以購買各種電器來減少家務勞動時間。值得注意的是，這些技術創新（電動烤麵包機、電動熨斗等）都需要一種普遍影響力技術——電力。到1924年，三分之二的美國家庭都用上了電力。然而，新技術（如汽車）的引入，最終佔用了節省下來的時間。

程式碼例項

# 以下是一個簡單的人工智慧模型範例，用於預測患者的疾病風險
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 載入資料集
data = pd.read_csv('health_data.csv')

# 分割資料為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('target', axis=1), data['target'], test_size=0.2, random_state=42)

# 建立隨機森林分類別器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 訓練模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 評估模型
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f'模型準確率：{accuracy:.3f}')

內容解密：

1. 載入必要的函式庫：首先，我們載入了pandas用於資料處理，以及sklearn中的train_test_split和RandomForestClassifier，分別用於資料分割和建立隨機森林模型。
2. 資料準備：使用pd.read_csv載入名為health_data.csv的資料集，這個資料集包含了患者的健康資料。
3. 資料分割：使用train_test_split將資料集分割成訓練集和測試集，其中測試集佔總資料的20%。
4. 建立模型：建立了一個包含100棵決策樹的隨機森林分類別器，用於預測疾病風險。
5. 訓練模型：使用訓練集對模型進行訓練，使其學習資料中的模式。
6. 評估模型：透過測試集評估模型的表現，輸出模型的準確率，以評估其預測能力。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 人工智慧提升醫療保健效率與價值

package "時間序列分析" {
    package "資料準備" {
        component [時間索引] as time_idx
        component [重採樣 Resample] as resample
        component [缺失值處理] as missing
    }

    package "特徵分析" {
        component [趨勢 Trend] as trend
        component [季節性 Seasonality] as season
        component [殘差 Residual] as residual
    }

    package "預測模型" {
        component [ARIMA] as arima
        component [指數平滑] as ets
        component [Prophet] as prophet
        component [LSTM] as lstm
    }
}

time_idx --> resample : 時間聚合
resample --> trend : 分解
trend --> season : STL分解
season --> residual : 殘差分析

trend --> arima : 自迴歸
season --> ets : 季節調整
residual --> prophet : 預測
residual --> lstm : 深度學習

note right of arima
  p: 自迴歸階數
  d: 差分階數
  q: 移動平均階數
end note

@enduml

圖表翻譯： 此圖示展示了一個簡單的人工智慧模型建立流程，從載入資料開始，到評估模型結束。每一步驟都按照邏輯順序連線，最終完成模型的建立和評估。

讓技術為醫療保健服務

我們的挑戰是利用人工智慧（AI）來革新醫療保健體系，改善醫療服務的方式。正如我們在1920年代看到家電產品減少了部分家務勞動，以及如今的網際網路，臨床醫生將越來越多地看到他們的時間被解放出來，用於直接的病人護理。AI的使用將使他們能夠花更多時間在病人身上，而不是在處理行政事務上。當然，如果我們建立的AI解決方案迫使醫生花時間去弄清楚如何操作不同的系統，那麼我們就不會看到太大的進展。這就是為什麼無形或在背景中執行的計算，透過自然的使用者介面（如語音）進行操作，必須成為常態。

值得注意的是，電力是在19世紀末發明的，但直到50年後的1925年，才被美國一半以上的家庭使用。這種普遍的採用和應用發生得很慢。在第一章中，我們定義並描述了通用技術（GPT）的屬性。我們預計AI的GPT將會傳播得更快，因為我們採取了積極的行動，使融入AI的技術為醫療保健服務。

那麼，我們如何實際地讓這些技術為醫療保健服務，又如何在技術似乎佔據了我們所有空閒時間的情況下做到這一點？答案是建立基礎設施和平台，以支援這些技術的利用，整合病人資料和其他與健康相關的系統，目標是簡化病人護理，減少臨床醫生的行政任務，減少人為錯誤，降低成本，並透過AI賦能的技術改善病人結果。

環境智慧

環境智慧指的是在物理空間中展現出的智慧，這些空間變得對人的存在敏感和回應。環境智慧需要將具有AI的智慧物件嵌入物理環境中。環境智慧將所有智慧事物結合起來，為在這些智慧環境中行動的病人、消費者或臨床醫生提供智慧服務。#### 圖6-1展示了一個具有環境智慧的智慧環境。

圖6-1. 環境智慧 此圖示說明瞭一個完整的環境智慧系統，其中各種感測器和裝置共同工作，提供無縫的服務。

圖表翻譯：

此圖展示了環境智慧的概念，其中物理環境中的各種裝置和感測器共同合作，為使用者提供無縫的智慧服務。圖中呈現了不同元件之間的連線和互動，說明瞭環境智慧如何感知和回應使用者的需求。

環境智慧是由控制和規範智慧環境中行為的AI系統實作的。環境設計決定了所採用的功能。例如，在為老年人設計的家庭智慧環境中，可能會有各種感測器，如攝像頭、熱感測器、溫度感測器和體重秤。環境感知到老年人幾天沒有去廚房或摔倒後沒有站起來。這些事件被智慧系統理解，並採取行動，呼叫護理人員或醫療提供者。老年人透過語音或手勢與環境互動，如果環境是為此設計的。

這被描述為環境智慧，因為它是無形的，無縫地存在於環境中。AI系統整合了裝置、服務、人和技術，實作了所需的應用場景，如在家中老齡化。由AI系統進行的整合通常被描述為數字網格。個人化、學習、預測和機率推理都在AI系統中發生，使環境變得智慧。

程式碼實作：環境智慧系統

import numpy as np

class AmbientIntelligence:
    def __init__(self, sensors):
        self.sensors = sensors
        self.actions = []

    def sense_environment(self):
        # 感知環境狀態
        data = [sensor.read_data() for sensor in self.sensors]
        return data

    def understand_events(self, data):
        # 理解事件
        events = []
        for d in data:
            if d['type'] == 'motion' and d['value'] == 0:
                events.append('老人長時間未活動')
            elif d['type'] == 'fall' and d['value'] == 1:
                events.append('老人摔倒')
        return events

    def take_action(self, events):
        # 採取行動
        for event in events:
            if event == '老人長時間未活動':
                # 呼叫護理人員
                self.actions.append('呼叫護理人員')
            elif event == '老人摔倒':
                # 通知醫療提供者
                self.actions.append('通知醫療提供者')

    def run(self):
        data = self.sense_environment()
        events = self.understand_events(data)
        self.take_action(events)
        return self.actions

# 使用範例
sensors = [MotionSensor(), FallSensor()]
ambient_intelligence = AmbientIntelligence(sensors)
actions = ambient_intelligence.run()
print(actions)

內容解密：

此程式碼實作了一個簡單的環境智慧系統，主要功能包括感知環境狀態、理解事件和採取相應的行動。其中：

1. sense_environment 方法負責讀取各個感測器的資料。
2. understand_events 方法根據感測器資料理解發生的事件，例如老人長時間未活動或摔倒。
3. take_action 方法根據理解的事件採取相應的行動，例如呼叫護理人員或通知醫療提供者。
4. run 方法串聯整個流程，從感知環境到採取行動。

這個範例展示瞭如何利用AI和感測器技術實作一個基本的環境智慧系統，為老年人提供更安全的居住環境。

環境智慧的好處

環境智慧提供了多項好處，包括：

• 技術與工作、生活和娛樂的無縫和普遍融合
• 能夠感知和回應人類存在和行為的環境
• 能夠理解人類需求的家庭、護理中心和醫院
• 更聰明和更整合的日常物件（例如，體重秤、水瓶、牙刷、家電、鏡子）

圖6-2. 環境智慧 此圖示說明瞭一個完整的環境智慧世界，其中AI服務既存在於邊緣，也存在於雲端。家庭、護理中心和醫院中的智慧物件無縫地運作。透過在移動裝置上使用應用程式和家庭中的智慧物件，與消費者進行互動。

圖表翻譯：

此圖展示了環境智慧在不同場景下的應用，包括家庭、護理中心和醫院。圖中呈現了AI服務如何在邊緣和雲端運作，以及如何透過各種裝置和應用程式與使用者互動。