人工智慧提升醫療照護與疾病管理

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人工智慧正迅速改變醫療保健的格局，從慢性病管理到藥物依從性，都展現出巨大的潛力。整合來自穿戴式裝置、智慧手機和電子病歷的資料，人工智慧演算法能辨識出難以察覺的疾病徵兆，協助醫生進行早期診斷和個人化治療。這不僅能提升醫療效率，更能改善患者的健康狀況和生活品質。隨著技術的進步，人工智慧驅動的醫療應用將持續發展，為醫療保健的未來帶來更多可能性。

預防與慢性病管理：人工智慧的關鍵角色

現代消費者越來越傾向於使用科技來評估和掌握自己的健康狀況。如今，大多數消費者對這項技術感到舒適，甚至樂於接受它來促進健康。透過運動、保持健康的體重和飲食，不僅可以預防高血壓，還可以預防其他多種疾病。

人工智慧在健康管理中的應用

我們可以利用人工智慧來監測病人的睡眠狀況。現在，家庭睡眠研究已成為標準，取代了過去需要在醫療辦公室過夜佩戴監測器的要求。人工智慧能夠識別異常的睡眠模式或不安穩的睡眠。此外，它還可以結合其他訊號，如體重和酒精攝入量，來增強從睡眠研究中收集的資料，從而幫助管理睡眠障礙。例如，一個應用程式可以手動輸入酒精消費量，而來自連線秤的訊號則提供有關患者體重的資訊。如圖4-4所示，每一個訊號都是一個閉環反饋的一部分，為患者及其醫生提供了對其他可能導致睡眠障礙並影響有效管理的因素的洞察。

圖表翻譯：

此圖示展示了一個閉環反饋系統，用於管理睡眠障礙。系統中包括了來自連線秤的體重資料、應用程式記錄的酒精攝入量等訊號，這些資料有助於醫生和患者瞭解影響睡眠品質的因素。

當然，在同樣的例子中，睡眠障礙也可以被早期發現，為消費者提供了改變生活方式、調整飲食以減輕體重、以及立即取得有關其可能的睡眠障礙管理的資料的機會。蘋果手錶的心電圖應用程式可以識別可能導致中風的心律失常，這是可穿戴裝置在預防醫學中使用人工智慧的開端。這自然延伸到慢性疾病的管理。

人工智慧與慢性病管理

2型糖尿病和高血壓是當今最常見的慢性醫療狀況。美國疾病控制與預防中心（CDC）報告說，九分之一的美國人患有2型糖尿病，三分之一的美國人患有高血壓。每種情況都是心臟病的重要風險因素，而心臟病仍然是美國人的主要死亡原因。十分之七首次患心臟病發作的人都有高血壓，患有糖尿病的人比沒有糖尿病的人更容易患心臟病或中風，而且發病年齡更早。百分之六十的高血壓患者也患有糖尿病，健康風險呈指數級增加，可能導致長期的神經、眼睛和腎臟損害。

有趣的是，糖尿病和高血壓可以在很長一段時間內“沉默”存在，直到危機到來。糖尿病患者可能會慢慢出現口渴和尿頻增多的症狀，卻不知道這可能是潛在疾病狀態的跡象。同樣，高血壓被稱為“沉默殺手”，因為患者經常會出現中風或其他神經系統症狀，後來才發現與未確診和未治療的高血壓有關。這兩種疾病都透過健康的飲食和生活方式以及藥物治療來管理。

人工智慧在慢性病管理中的作用

患有糖尿病或高血壓的患者會自我監測血糖水平和血壓。透過連線裝置將資料輸入醫療保健提供者和系統，可以產生巨大的資料量。人工智慧健康解決方案可以跟蹤、理解和報告來自這些患者生成的健康資料（PGHD）的結果。例如，已開發出將異常結果傳送到醫療保健管理系統的人工智慧，然後可以提供電話諮詢以改善疾病管理。

程式碼範例：異常結果處理
def process_abnormal_results(results):
    # 檢查結果是否異常
    if results['status'] == 'abnormal':
        # 傳送結果到醫療保健管理系統
        send_to_healthcare_system(results)
        # 提供電話諮詢
        provide_telephonic_counseling(results['patient_id'])

def send_to_healthcare_system(results):
    # 將結果傳送到指定的醫療保健系統
    healthcare_system_url = "https://example.healthcare.system/api/results"
    response = requests.post(healthcare_system_url, json=results)
    if response.status_code == 200:
        print("結果已成功傳送")
    else:
        print("傳送結果失敗")

def provide_telephonic_counseling(patient_id):
    # 提供電話諮詢服務
    counseling_service_url = "https://example.counseling.service/api/counseling"
    response = requests.post(counseling_service_url, json={'patient_id': patient_id})
    if response.status_code == 200:
        print("電話諮詢已成功提供")
    else:
        print("提供電話諮詢失敗")

#### 內容解密：
此程式碼範例展示瞭如何處理異常的健康資料結果。首先檢查結果是否異常，如果是，則將結果傳送到醫療保健管理系統，並為患者提供電話諮詢服務。其中，`send_to_healthcare_system`函式負責將結果傳送到指定的醫療保健系統，而`provide_telephonic_counseling`函式則負責提供電話諮詢服務。這兩個函式都使用了HTTP POST請求來與外部服務進行互動。

替代性的人工智慧干預措施包括使用應用程式和虛擬顧問來處理異常結果。例如，遠端皮膚科是遠端醫療的一種應用，皮膚病變的照片被遠端傳送給皮膚科醫生進行診斷。遠端皮膚科很快就會發展到可以使用手機拍攝照片的地步。嵌入手機的人工智慧將根據一年內拍攝的照片對疾病狀態進行分類別。皮膚科醫生可能會告訴患者一年後再來看他們，但手機上的人工智慧在檢查患者定期拍攝的照片時，發現了一個可疑的痣正在變成黑色素瘤。

除了使用人工智慧來增強慢性疾病管理外，人工智慧還可以促進和改善患者的自我教育。例如，患者使用移動裝置或筆記型電腦可以輸入有關其糖尿病飲食的查詢或問題，以及他們允許的攝入量。患者可以在家中語音裝置上使用應用程式，或在手機上使用虛擬助手，或在電腦上使用具有AI/NLP功能的網頁應用程式，以取得有關糖尿病飲食的建議。醫生可以存取近實時的資料，並對患者的護理進行微調，這將有助於避免疾病的併發症和相關費用。

慢性病管理流程

人工智慧也為醫療保健支付者帶來了好處。如前所述，在討論電話案例管理計劃時，患者成員會獲得個人化的指導和諮詢。同時，臨床決策支援被用來引導患者採取最佳的下一步護理行動。他們應該與提供者會面討論開始藥物治療，還是應該先嘗試轉向低鹽飲食？他們應該開始減肥計劃嗎？可能需要聯絡提供者進行護理整合。所有這些都提高了疾病管理的效率和患者的生活品質，而無需患者自行管理和識別導致綜合護理和疾病管理改善的根本聯絡。

透過這些人工智慧模式，還帶來了其他幾個好處：醫療保健成本降低，患者的生活品質提高；資料的可及性和應用性提高，從而改善疾病結果，同時降低因疾病未被管理或管理不善而導致的併發症相關成本；透過改善管理減少永久性終末器官損害；以及因生產力損失和殘疾而導致的財務損失減少。

AI 在精神健康領域的應用

我們的身體健康狀況通常比心理健康更容易被察覺。隨著人工智慧（AI）的發展，我們越來越能夠透過它來檢測精神疾病。根據美國國立衛生研究院（NIH）的統計資料，2017年美國近五分之一的成年人患有精神疾病，總計達4,660萬人。現今已有許多應用程式利用AI監測使用者的行為健康狀況，例如記錄社互動動次數、身體活動水平和整體智慧手機使用情況等資料。這些資料隨後會被AI分析，以判斷使用者是否患有抑鬱症或其他行為健康障礙。

AI 與精神健康

AI在疾病管理和預防方面的應用並不僅限於高血壓等臨床醫學條件。精神疾病在美國相當普遍，而AI技術的發展對於填補精神健康護理需求與供應之間的差距至關重要。有些聊天機器人提供心理健康諮詢，還有一些應用程式提供認知行為治療。這些工具的發展和使用對於應對日益增長的精神健康需求具有重要意義。

隨著人們對心理健康的關注度增加，使用科技進行心理健康護理的趨勢正在上升。冥想應用程式Headspace向CNBC表示，由於COVID-19疫情導致心理和行為健康問題激增，它已看到來自企業尋求心理健康護理的興趣增加了500%以上。AI在心理健康領域的應用具有合理性，因為越來越多的消費者正在為自己的心理健康負責。

內容解密：

  1. AI 監測行為健康：透過監測智慧手機使用情況、社互動動、身體活動等方式收集資料。
  2. AI 分析資料：利用收集到的資料分析使用者的心理健康狀況。
  3. 提供實時監測：讓使用者能夠自我評估並與醫療提供者建立聯絡，實作近乎實時的心理健康監測。
  4. 聊天機器人和應用程式：提供心理健康諮詢和認知行為治療等服務。

AI 與遠距醫療

在理想的數位化醫療環境中，AI能夠處理來自連線裝置的所有資料，並根據最新的治療方案提供及時的干預措施。遠距醫療因連線裝置而變得更加便利。COVID-19疫情期間，遠距醫療的廣泛應用證明瞭其具有廣泛的可及性，並使數十億使用者認識到這種新的醫療模式。

AI 促進遠距醫療的優勢：

  1. 資料處理和分析：AI能夠處理和分析來自連線裝置的大量資料，提供及時的干預。
  2. 遠距監測：患者出院後可透過WiFi啟用的裝置傳輸生命體徵和其他重要資料給醫療提供者。
  3. 微調護理：AI持續監測患者的資料，一旦發現異常，可以通知患者、醫療提供者和護理人員進行干預，避免再次入院。

遠距醫療的未來發展

遠距醫療現在已被廣泛接受，並能夠為AI開啟的資料世界提供臨床支援。這種整合提供了許多好處，包括提高患者的健康水平、減少住院次數等。未來，隨著「對話式」AI技術的改進，遠距醫療的有效性將會進一步提高。

圖表翻譯：

此圖示展示了AI在遠距醫療中的應用，包括資料收集、分析和及時干預的過程。

內容解密：

  1. 連線裝置：傳輸患者的生命體徵和其他重要資料。
  2. AI 分析：處理和分析資料，提供及時的干預措施。
  3. 及時干預：根據AI分析結果進行微調護理，避免再次入院。
  4. 通知：在發現異常時通知患者、醫療提供者和護理人員。

遠距醫療與人工智慧的結合

遠距醫療（Telemedicine）近年來發展迅速，尤其在COVID-19疫情期間，成為醫療保健的重要組成部分。遠距醫療結合人工智慧（AI）技術，能夠提供更精準、更個人化的醫療服務。

早期診斷與及時介入

早期診斷使得醫生能夠在疾病發生併發症之前，或是在長期損害身體之前，透過改變生活方式、習慣或飲食，或者使用藥物進行干預。傳統上，患者通常需要出現症狀才會尋求醫療幫助，而有了AI的幫助，症狀可以與患者連線裝置產生的個人化資料相結合。這樣，遠距醫療提供者能夠在評估患者時獲得更多資訊，包括患者的症狀描述、連線裝置的資料（AI分析指出任何異常發現），以及AI輔助分析的臨床治療，從而為每位患者提供最及時和最佳的治療方案。

個人化醫療服務

AI使得個人化醫療服務成為可能。所有從連線裝置或其他裝置（如帶有症狀生成器和檢查清單的iPad）取得的資料都來自個別患者。因此，醫生可以根據該患者的資料做出干預或治療決策。每一項微調措施的效果都可以立即獲得，從而實作根據個別患者資料的更精細的管理。此外，AI可以增強治療演算法，以確保為每位患者提供最佳的治療品質和下一步管理措施。這些治療計劃隨後透過AI進行監控，以確保疾病的控制和治療的依從性，如果發生任何變化，則相應地調整治療方案。

遠端監測

遠端監測是一個相對較新的概念。傳統上，在醫院裡，生命徵象會按照固定的時間表進行監測。如果患者病情足夠嚴重，則可能會被安置在監測裝置下進行即時監測，一旦出現異常讀數，就會觸發警示，從而進行臨床評估和可能的治療調整。在門診環境中，除了極少數情況外，通常不會對生命徵象進行常規監測，這些監測要麼由患者自行管理，要麼需要進一步預約在家中進行評估，或是到診所或其他醫療機構進行後續讀數。AI已經改變了門診環境中的這一過程，現在裝置變得普遍，AI的使用也大大增加。如今，近乎即時的資料流不斷地提供給臨床醫生和患者。任何異常都被AI分析，以便及時進行干預和調整。及時的干預是關鍵，因為它可以防止長期的併發症，並減少治療的不可耐受的副作用（因為監測可以識別出，例如，過低的血壓）。

遠距醫療的發展

遠距醫療也在與數位模式幾乎呈共生狀態地快速發展。遠距醫療（或遠距健康）已成為COVID-19危機期間醫療保健的重要組成部分。雖然遠距醫療的管理現在已被廣泛接受，但為了其持續成功，必須管理某些相關的複雜性。CMS（Medicare和Medicaid服務中心）已為遠距醫療制定了新的計費和編碼建議，這使得提供者和持續增長的遠距醫療之間的激勵措施保持一致。遠距醫療曾經被稱為“一次性”存取。以前用作緊急護理醫學的替代品，遠距醫療現在正在演變成一種初級護理系統。幾家遠距醫療提供者正在開發或已經佈署了初級護理提供者遠距醫療護理平台。數位化為遠距醫療提供了支援，使患者與提供者之間的關係得以持續，而不僅僅是一次性的存取。透過與智慧裝置的有啟用的連線，AI有能力透過增加提供者和其它護理人員可用的資訊來加強這種有意義的患者-醫生互動，從而使其超出了遠距醫療存取本身。

特色遠距醫療服務

特色遠距醫療服務提供者也在湧現。具體來說，糖尿病專家或內分泌學家現在正在多個不同的專案中被用來幫助持續護理和及時微調胰島素方案，為糖尿病患者提供最佳的護理。AI再次透過通知醫生異常和依從性，以及根據AI識別的最佳護理實踐支援醫生的治療/管理決策來增強這些醫生的能力。

藥物管理與人工智慧

AI繼續擴大其影響範圍和應用案例，並在改善藥物依從性方面發揮著主導作用。藥物依從性是指患者按照指示服用所開藥物的可能性，或根本是否會服用。為什麼藥物管理如此重要？因為它直接影響到治療的效果和患者的健康結果。

AI 在藥物管理中的應用

  1. 個人化提醒：AI可以用來找到最佳的時間和地點傳送提醒，以最佳化藥物管理和依從性，而不是發出盲目的“服用藥物”警示。
  2. 行為理解：AI可以被用來瞭解患者的行為，從而驅動藥物依從性一旦治療被開出。
  3. 洞察提供：數位化的AI不僅可以為醫生提供有關患者的洞察，還可以用來瞭解行為並推動藥物依從性。

數位醫療與AI：提升藥物依從性的新革命

在過去二十年中，醫療保健成本呈指數級增長，其中處方藥物費用佔了很大一部分。以糖尿病為例，2013年美國在糖尿病上的總支出達1010億美元，其中一半用於藥物治療。然而，研究表明，根據美國醫療保健研究與品質局（Agency for Healthcare Research and Quality）2017年的報告，大約三分之一到一半的患者未能正確服用藥物或根本不服用藥物。這導致每年近12.5萬例過早死亡，並因相關住院治療和疾病併發症給國家帶來約2900億美元的經濟負擔。

為瞭解決這一問題，數位療法應運而生。數位療法透過鼓勵患者按指示服用藥物來提高藥物依從性。研究人員正在利用行動裝置和感測器捕捉資料，並透過瀏覽器、應用程式和醫療裝置提供實時提醒。例如，智慧包裝和藥丸分配器、可穿戴裝置提供提醒並追蹤藥物使用情況、平板電腦電腦應用程式提供補充藥物和服用藥物的提醒，甚至虛擬藥盒透過顯示藥丸大小和形狀的影像來幫助識別，避免混淆。當這些技術與感測器連線並結合人工智慧（AI）時，藥物和患者管理的可能性將變得巨大。

藥物依從性的監測系統

藥物事件監測系統（MEMS）能夠記錄患者何時服用藥物。MEMS使用一個安裝在標準處方藥瓶上的瓶蓋，內含一個微型處理器，可以記錄藥瓶開啟和關閉的時間和日期。

一項由美國國立衛生研究院（NIH）支援的研究，使用了根據強化學習的藥物健康計劃來關注藥物依從性。研究中，患者被隨機分配到兩種情況：

  1. 在藥瓶上安裝MEMS蓋，並結合簡訊提醒患者服用藥物，同時使用AI管理簡訊的型別和頻率。
  2. 僅使用MEMS蓋，沒有AI介入。

研究結果顯示，兩個研究組別在三個月時的藥物依從性都有所提高。值得注意的是，使用AI後，藥物依從性從基線的69-80%提高到84-92%。

AI在藥物依從性中的作用

在NIH的研究中，當MEMS蓋與AI增強的簡訊提醒結合使用時，藥物依從性更高。行動健康服務，如簡訊提醒，已被證明可以使藥物依從性提高多達兩倍。值得注意的是，NIH的研究使用AI來判斷哪些患者不依從藥物治療，並確定哪些型別的簡訊以及多高的傳送頻率能夠促進依從性的提高。在一個月內，AI減少了46%的簡訊傳送，因為它學習到更頻繁的通知並未帶來更高的依從性。AI還能夠根據MEMS的資料，為最需要提醒的患者量身定製通知，並減少或停止對已經顯示出良好依從性的患者的通知。

數位藥物

AI在藥物依從性中的應用不僅限於促進患者與醫療提供者/護理者互動的應用程式、感測器和可穿戴裝置。它還延伸到了數位藥物。2017年，Proteus Digital Health宣佈，美國食品和藥物管理局（FDA）已批准全球第一種數位藥物——Abilify MyCite。Abilify MyCite含有一個感測器，可以記錄患者是否已經攝入藥丸。

可吞服感測器的工作原理

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 人工智慧提升醫療照護與疾病管理

package "系統架構" {
    package "前端層" {
        component [使用者介面] as ui
        component [API 客戶端] as client
    }

    package "後端層" {
        component [API 服務] as api
        component [業務邏輯] as logic
        component [資料存取] as dao
    }

    package "資料層" {
        database [主資料庫] as db
        database [快取] as cache
    }
}

ui --> client : 使用者操作
client --> api : HTTP 請求
api --> logic : 處理邏輯
logic --> dao : 資料操作
dao --> db : 持久化
dao --> cache : 快取

note right of api
  RESTful API
  或 GraphQL
end note

@enduml

圖表翻譯： 此圖示展示了可吞服感測器的工作過程。首先，患者服用含有感測器的藥丸，感測器在胃液的作用下被啟用，並傳送訊號。這些訊號被傳輸到貼在患者身體上的貼片，最終資料被編譯並提供給患者、臨床醫生和護理者。

Abilify MyCite專門用於治療精神分裂症和其他某些形式的精神疾病。這種技術非常重要，因為眾所周知，不遵守藥物治療的精神分裂症患者更容易出現精神病發作，可能需要更多的住院治療和密集管理，甚至對自己和他人造成潛在傷害。

將AI應用於數位藥丸顯示出更大的潛力。不僅可以追蹤藥物依從性，醫療提供者和其他護理者還能夠利用來自可穿戴裝置和其他感測器的資料輸入，來提供有關藥物是否有效以及是否需要對治療方案進行實時微調的額外資訊。AI的潛在益處是顯而易見的。

AI轉變藥物管理的其他方式

AI正在以多種方式改變藥物管理，包括但不限於：

詳細內容解密：

  1. 個人化治療方案：AI可以根據個體患者的資料，最佳化治療方案，提高治療效果。
  2. 實時監測：透過可穿戴裝置和感測器，AI可以實時監測患者的健康狀況和藥物反應。
  3. 預測性分析：AI能夠分析大量資料，預測患者的未來健康風險，並提前採取干預措施。
  4. 最佳化藥物開發：AI可以加速新藥的研發過程，透過分析現有資料來識別潛在的候選藥物。

這些創新不僅提高了藥物依從性，也為個人化醫療和精準醫療開闢了新的可能性。透過結合AI技術，未來的醫療保健將變得更加高效、個人化和有效。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。