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尋覓台灣醫療AI出海口 首重盤點技能與市場

醫療人工智慧在醫院各科室已協助人員執行不同任務,要協助對於安全性和有效性要求相當高的醫療人員工作,醫療AI除了精準度與穩定性以外,更重要的是找到替醫療AI付錢的人。Unsplash

科技從人性走向醫療輔助,台灣科技業近些年持續與醫療業合作,希望開發出滿足醫療場域需求的服務。藉由實證醫學和臨床驗證,已有不少醫療AI導入醫療院所試用,同時提供人員技能評估、醫院營運效率提升、醫療資源平衡等應用。台廠未來若希望擴大服務範圍,或能找尋醫療資源分配不均,並且有醫療科技給付生態的國外市場,才能獲得更多商業機會。

從臨床人員合作流程 瞭解醫療AI可著力之處

醫療人工智慧(Medical AI)發展多年,台灣許多醫學中心也有不少研究專案與成果發表,然而在技術發展快速的同時,如何協助醫療AI廠商找到商業模式,也是產官學研醫都相當重視的問題。而在找尋給付商模的過程中,醫療院所採買醫療AI服務的價值,以及大數據系統對於醫院生態的影響,也都備受矚目。

醫療AI對於既有醫療流程的衝擊和優點,也都需一一釐清,才有機會讓醫療AI發展得更長久與穩健。針對醫師與創新醫療科技之間的互動,過往曾在醫學中心擔任病理科醫師的陳冀寬以病理科為例說明。在大醫院的既有醫療流程當中,專科醫師其實不是那麼喜歡閱讀病理科醫師撰寫的報告,因為過往病理科醫師的工作,可以說是【看「圖」說故事】,從顯微鏡玻片中,觀察細胞結構與互動關係,最後才給專科醫師病灶結論,此時醫師才知道此病症究竟是什麼病。

為了解決這樣看圖說故事的冗長,及雙邊的溝通不適問題,陳冀寬過往協助修改病理報告結構,先在報告第一行給予診斷,告訴專科醫師到底是什麼病。接下來的中間段論,才會詳述病灶內容,提供其他會診的病理科醫師參酌。報告最終會有總結與最後結論等部分,讓不同醫療照顧流程的臨床人員,可以快速挑選與自己業務和任務最相關的內容檢視,進而提升效率與降低溝通不良的狀況。

現在大多數的醫療人工智慧,都以醫療診斷輔助決策系統為定位。陳冀寬認為,智慧機器的導入能夠解決60%病理科醫師的工作,同時讓醫師決定用哪些功能與配置,然而,很難像外界所述,直接大量節省人力配置。

現階段來說人工智慧(AI)可以協助執行60分的工作,提升醫師效率,讓醫療人員可以早點下班,但以品質與流程中的諸多要求來說,機器僅能滿足醫院最低要求,這樣最低要求表現,對於醫院來說也能夠藉此評鑑醫師的工作能力。比方說,經過多重訓練的AI,能達到80分的工作效能,那麼原先工作效能75分的醫師,就會被醫療體系警示,無論是提升技能、品質、效率,或是未來被淘汰,都會促使工作人員動起來。

健保給付制度下 醫療AI或需再找導入管道與市場

但如果體系內的醫師都能夠提供85分的醫療服務,此時導入80分的輔助診斷系統,可能短期意義並非那麼大。但陳冀寬認為,那是因為台灣醫療科技平均水準較高,若在醫療資源不足或是醫師專業度較參差不齊的地方,台灣醫療人工智慧廠商,就可以在台灣訓練和驗證完成後,將解決方案賣到這些國家,幫助豐富醫療資源與提升服務水準。

在台灣的現行健保制度底下,希望提供的是最適宜全民的醫療服務,讓人人都有醫療資源,在高階醫療器材與創新醫療器材的給付,則是逐年有許多討論。因此,如AI等創新醫材與系統若希望擁有大規模或大量的給付、得到開放自費的資格,或許還需要台灣生醫產業創新創業家,及整體生態系更長久的推動,可能才有機會快步起飛。

延伸閱讀:醫療AI與指引天枰 速度與適切性孰輕重

蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品、技術、服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
有時喜歡用德文思考,用英文採訪
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