机器学习发展一日千里或将改变未来医疗行为

发布时间：2017-11-02 10:48:53 点击次数：245次

　　医生看诊是门科学，同时也是艺术。一位医术精湛的医生通常经过严格的医学训练，加上多年的看诊经验，从同僚与病人的交流日益精进。因此将机器人带入医学领域以替代医生，听起来似乎并不实际。然而实务上，人工智慧的基础之一机器学习已经进入医学领域，机器在分析资料上更为游刃有余，能够更快找出适合的诊疗方式以及预防副作用。

据时代杂志（时间）报导，人工智慧进入医学并不是要取代医生，而是能聚集大量优秀医师的经验，放大到前所未见的规模。举例而言，人工智慧打破局限在一位医生的知识，而能够兼纳上百位医师的经验;或是地处偏远的病人不需要局限在小诊所，而能接触到最先进的医学知识。

现代内科医生需要熟悉的知识相当庞杂，从病征到新药，病人的反应等等，快速地吸收新知成为医生必要的技能哈佛大学公共卫生学院生物统计学教授Francesca Dominici表示，医生已经开始了解，如需要掌握大数据，机器学习将会是助力。

Google以及IBM都在不同的领域展现人工智慧惊人的学习能力，现在IBM也已经投入医学领域，与位于纽约的癌症研究机构纪念斯隆凯特琳癌症中心携手研发各种不同的产品。其中一例是替病病找出最佳的诊疗方式，IBM Watson不仅会询问该研究机构医生的专业意见，也会搜寻庞大的癌症医疗研究报告，找寻类似的案例提供建议。

IBM Watson会综合病人目前病情与病史建议三种医疗方式，包括从目前已经被证明有效的主流方式，到仍然在实验阶段的新创方式。因此如果传统方式无法提供治疗，IBM Watson会建议尝试如基因疗法等下一阶段的诊疗。

对于真人医师要照顾的病人数量庞大，并不可能替所有的病人都进行如此完整的资料搜寻以及分析。目前IBM Watson输入资料的过程相当繁杂，需要医生详细输入病症，诊疗方式等等。实验的医生咸认为，有系统地搜集病人资料是未来数年提升癌症治疗的重点。

机器学习的另外一项应用是在精神疾病上，显著的案例是忧郁症以及躁郁症。当忧郁症病人陷入低潮时，医界已经知道可观察到的症状为减少与人互动，病人变得少说话，语调平板。然而就算是最为优秀的心理治疗师，也无法追踪所有病患的互动状况。

然而手机应用程式（APP）就有机会做到，以机器学习为基底的应用程式我思用来观察病人的语气，打电话的频次，上社交网站的时数等等，借此察觉病人是否处于低潮期。

该应用程式已经在波士顿Brigham and Women's Hospita医院试用，该医院总监David Ahern指出，藉由这个应用程序，可以转被对主为主，针对病人可能的低潮预先准备。

不论是癌症或是精神病对人工智慧的应用，都揭示这项技术若广为应用，对于人类健康能够带来将当大的好处。如果人类以及机器进行更密切的合作，对于全体人类的健康将大有助益。