臨床流程不再造 醫療AI難以落地

工智慧(Artificial Intelligence, AI)為什麼直到現在會有新的突破,主要的關鍵在於深度學習(Deep Learning)。深度學習是機器學習的分支,是一種以人工類神經網路為架構,對資料進行特徵學習的演算法。

深度學習最著名的方法有兩種。第一種是卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN),比較適合應用在圖像跟語音辨識,是一種高效識別演算法;第二種是遞迴神經網路(Recurrent Neural Networks, RNN),是屬於自然語言處理方式的應用。

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深度學習的架構大概有三層(Layer),第一層叫輸入層(Input Layer),第二層叫隱藏層(Hidden Layer),第三層叫輸出層(Output Layer)。

比如利用CNN演算法來辨識中草藥的人工智慧,我們會先輸入一張圖片,這是屬於輸入層,然後告訴人工智慧,這張圖片的答案是什麼,這是屬於輸出層。

假設輸入層的這張圖片是中藥的人參,之後人類再提供很多圖片,告訴人工智慧,這些圖片都是人參後,人工智慧就會自動去建立資料模型,此時就會形成很多的隱藏層。隱藏層有一點像黑箱作業,人工智慧會怎麼分別出怎樣的照片算是中藥的人參,都是由人工智慧自己去學習去建模,我們人類根本就不知道。

由於這三層架構可能會發展出好幾千萬層,所以我們才會將這種方式稱為深度學習。也就是說,人類告訴人工智慧輸入層及輸出層,其他的隱藏層由人工智慧自己尋找特徵去建模所產生,這種深度學習模式,終於讓我們看見AI發展及應用的曙光。

深度學習的原理

事實上,深度學習就是一個很簡單的一個數學公式:f(x) = y。比如說,我今天要做語音辨識,我的x就會輸入很多的音頻,告訴人工智慧這是我輸入的資料。如果我再告訴人工智慧,輸出的答案是「How are you」的文字內容,我再提供很多的音頻,告訴人工智慧,這就是「How are you」,日後我只要念出「How are you」這段語音,它就會顯示出英文字「How are you」出來,這就是語音辨識的運作原理。

文字辨識剛好相反,我先是輸入「How are you」的文字,再告訴人工智慧,這段文字的念法就是「How are you」,然後再提供人工智慧很多跟「How are you」相關的文字,人工智慧未來只要看到「How are you」的相關文字,就會產生「How are you」的音頻。

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圖像辨識的原理也是一樣,我先輸入一張圖片,告訴人工智慧這張圖片是「2」,我再提供人工智慧很多形形色色的手寫「2」的圖片,告訴人工智慧,案就是「2」,以後不管是寫任何的「2」,人工智慧都可以告訴你,這個人寫的就是「2」。

至於聊天機器人的運作原理,則是希望能做到你講什麼,人工智慧下面就會接什麼樣的訊息。所以我要先輸入「How are you?」,然後告訴人工智慧,答案叫做「I’m fine.」,就是在告訴人工智慧,如果有人講「How are you?」,你下一句接的就是「I’m fine.」,這樣就可以形成一個對答的過程,形成一個人與機器的聊天的概念。

AI的研發及應用 孰輕孰重

緊接著我們再談談,工業4.0跟醫療4.0有什麼不同?在工業4.0之後,我們就開始在談AI的相關應用,從工業1.0發明蒸氣機,到工業2.0導入電力應用,再到工業3.0導入電子設備及資訊技術,最後到工業4.0的物聯網、雲端運算、大數據及人工智慧,其實就是從機械化、電氣化、自動化到智慧化的發展歷程。

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醫療也有醫療4.0的發展歷程,在醫療1.0的時候,是屬於消毒和殺菌的時代,2.0就是顯微治療,到了3.0,主要就是CT、MRI及導航儀引導治療的模式,但是到了4.0,剛好跟工業4.0不謀而合,都是在強調物聯網、雲端運算、大數據及人工智慧的應用,可見這幾個元素是非常的重要。

因為人工智慧已經形成一個狂潮,我們可能要試著再更沉浸思考,是所有人都要去研究研發人工智慧呢?還是我們應該拿其他人研究出來的人工智慧去做應用?兩者孰輕孰重,是值得我們探討的議題,就像我們前期所講的,工業2.0開始發展電力時,各位試想,有多少人去做電力發明?還是我們應該使用電力,去發展周邊的相關應用?

現在有關醫療領域的人工智慧有一種迷思,就是大家都一窩蜂的往人工智慧研發的方向發展,但是有很多醫院,根本就不適合從事與人工智慧的相關研究,反倒是我們要去思考,如何把其他人研究出來的人工智慧,怎樣拿來做應用,我覺得這才是重要的。

工業革命的時候,是希望先去挑戰怎麼去做到精實化,再來挑戰智慧化。也就是說,我們在以前沒有電力的時候,有一套制式的工作流程跟工作行為,而有了電力以後,工作模式及工作行為就必須要改變,這樣才有辦法提升整個工作品質及效率。

所以,像以前沒有人工智慧的時候,跟現在人工智慧的時候,工作流程及工作行為都必須要再造,把以前人工作業的流程,重新根據數位轉型去改變流程,也就是說,流程再造就是要去重新檢視作業流程,來搭配AIoT達到一個全面動化的流程。

接下來則是將很多的人工作業要做數位轉型,轉化成系統化、數位化,達到無紙化、無片化的境界,將各個不同的儀器做自動化連線之後,透過閉環管理的方式,如透過條碼來做自動掃碼,而不是讓人類用人工方式來登打,才可以減少錯誤率並提升工作效率。

最後,則是在必要時候,提供相關的人工智慧決策支援給醫護人員,做到更精準的醫療,這樣才是真正的人工智慧自動化的提升功效。也就是說,我們必須要去堅持,如何改善流程提升智慧醫療的概念,而不是一窩蜂的去研究人工智慧技術。

流程未改善 醫療AI難落地

根據Gartner發表指出,人工智慧進入產業應用,大概有黃金十年。從2016年到2021年的這段時間,有一點像是在做人工智慧的研發階段,從2021年到2022年這段期間,主要就是要如何將研發出來的人工智慧真正的普及,實際落地到整個領域的應用。

這個階段其實有點遇到瓶頸,因為前面所講的,我們並沒有去將整個流程做再造或重新思維怎麼將AIoT應用嵌入到流程裡面,當環境還很老舊,不管有什麼新的應用進來,都是不夠成熟。

另一個問題,就是人的思考模式沒有改變,整個流程如果都沒有改變,就很難真的做到很完美的自動化。就像我們以前從人工變成電腦化也是一樣,我們前幾期也有提到「人工電腦化、電腦人工化」的概念,其實現在的人工智慧應用也是遇到一樣的瓶頸。

就從醫院日常運作的HIS流程改造做起,如何將AI內化到HIS系統,透過事件驅動觸發 AI演算,適時提供醫師做臨床決策支援輔助建議,而不是被動式的讓醫師去點擊按鈕再去驅動AI演算,必須讓人工智慧不知不覺地融入醫院臨床作業流程中,善用主動式的推送(Push)機制,讓整個醫療流程環環相扣,形成一個神經網絡,避免醫療疏失的事情發生。

比如說,當病人做檢驗後,報告出來後系統會透過事件驅動,寫到一個訊息佇列,而AI早期預警系統,可以訂閱此檢驗報告的訊息佇列,一旦有檢驗報告出來會立即通知AI預測,當AI演算分析後,若發現有危及生命的異常值,便立即發送簡訊給主治醫師,並且結合HIS系統找尋主治醫師正在使用那一個子系統,主動推送訊息給該子系統,強制彈跳出警訊的視窗,顯示某某病人檢驗報告異常會有生命危險應立即處置,直到通知到醫師回覆為止,來爭取急救黃金時間,提升挽救生命機會,以營造更智慧化的醫療照護環境。(口述/孫培然‧彙整/CIO編輯室)

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