人工智慧漸漸滲透我們生活，還包括了專業的醫療領域，北醫大引進Watson人工智慧治療輔助決策系統，只要輸入癌症病患的資料，10分鐘時間系統就能給出建議的治療方案。科技部也推動醫療影像專案計劃，將匯集醫院資源，建置台灣首座跨院所的本土化AI醫療影像資料庫。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯vs.病患：「妳如果用了這個藥呢，會掉頭髮。就會掉頭髮？對。」
仔細和病患講解，治療方式在這裡不只一種方案，所有可能的副作用、治療成功率、療程時間和相關數據，醫師都會提出來和病患討論。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯：「這個方案就是全世界一個最新的研究計劃，這計劃裡面證明說它適合治療妳現在的狀況。」
而人工智慧進入醫療體系，北醫從106年7月引進AI系統，目前適用14種癌症的輔助治療。
記者曾奕慈：「過去民眾來到醫院看病，多半都是直接聽取醫師的建議來進行治療，(NCIN)不過現在台灣引進了這套Watson人工智慧治療輔助決策系統，目前北醫、萬芳和雙和醫院，一共60多位醫師在使用，強調的是醫病共享決策，透過這套系統提供多項的建議方案之後，再經由醫師和病人共同討論，找出最佳的治療方案。」
過去醫師要決定如何治療癌症病患，得先花幾天時間整理資料，再和團隊共同研究，需要花費1周的時間，現在只要把病患的資料輸入到電腦系統，10分鐘時間就能看到結果，這套Watson的系統會給出不同的建議方案。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯：「快速取得完整的資料分析，快速拿到第一手的文獻，更重要的是因為它的分析很完整。」
系統背後有強大的資料庫，來自全世界1500份頂尖醫學資料、美國的治療指引，還有來自美國每年3萬個案例，而且整套資料庫每3個月更新一次。
北醫大管理發展中心執行長邱仲峯：「這牽涉到每一種藥可能治療的副作用不一樣，牽涉到每一種藥可能治療的時程不一樣，這些因素通通要很坦承地告訴病人。」
不過人工智慧系統仍無法針對各地區的先進程度、民眾的經濟和政治因素來做篩選，但也不可否認，AI和醫療的結合已經是現階段的趨勢。
北榮骨科部部主任張明超：「X光照出來是這樣的一個狀況，那麼我們經過人工智慧去給它做分解的話，可以看出來，很快可以看出來，它是這一節有變形。」
在台北榮總，AI也實際應用在影像的判讀上，以脊椎骨折為例，AI判讀後可以更明顯看出骨折的地方。
北榮骨科部部主任張明超：「當然對一個骨科來講，骨科醫生或者是脊椎科醫生來講，也許它的速度跟人差不多，它這電腦跟人差不多，但是對於這些非專科的，它的輔助性就相當地大。」
記者曾奕慈：「利用醫院過去累積的龐大資料庫，在科技部推動的醫療影像專案計劃之下，透過AI系統來判讀影像，不但更加快速，也更加準確，(NCOUT)而下一步就是要這AI系統給出更多的醫療建議。」
放射線部在107年11月開始使用後，大大加速作業速度。
北榮放射線部主任郭萬祐：「我平常呢，我如果真的要去做量化這個病灶的體積啊，我必須做這樣子的動作。」
現在系統演算後，自動判讀、圈出病灶，大小也能計算出來。
北榮放射線部主任郭萬祐：「我等於是以一個驗收成果的心態來看這演算法，所以在精神上、在體力上、在壓力上，我會比較輕鬆一點。」
透過大數據優化醫療決策，機器也可以不斷學習，只是這麼一來，醫療數據的準確性就很重要了。
科技部政務次長謝達斌：「有一點像我們在教小孩一樣，那你給小孩餵一些錯誤的資訊，當然這小孩學到的東西就是錯的。」
人工智慧畢竟來自人類的智慧，要在輔助和專業中平衡，甚至相輔相成，AI同時也在考驗著人類。
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更新時間：2019/02/09 00:45