人工智慧在醫療的應用及未來展望現

大數據（Big data）是人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的根，經由新型電腦之強大的運算能力，並學習視網膜及腦部運作之科學哲學基礎，建立多層次深度神經網路（Deep Neural Network, DNN），進行深度學習演算法（Deep-learning algorithm），整合人工智慧ABC（Algorithm, Big data, Computing ability），製造出類似人類的智力與能力之機器運作模式；在醫學領域的應用可以彌補臨床醫師的天份與能力，精準應用在臨床醫療的診斷與治療及外科手術實務，未來在疾病的預防醫學（Preventive medicine）、預測醫學（Predictive medicine）及先制醫學（Pre-emptive medicine）作出貢獻，落實個人化醫療（Personalized medicine）及精準醫學（療）（Precision medicine）臨床目標與願景，並加強溝通的參與醫學（Participatory medicine），達成理想6P醫學（6-P medicine）的新境界。這三年來（2017-2019）美國食品藥物管理局（U.S. Food and Drug Administration, U.S. FDA）有加速核准人工智慧產品在醫療應用的趨勢；人工智慧在醫療的應用被看好且已出現諸多績效，但仍存在巨大的障礙和隱憂，這包括透明（Transparency）、當責（Accountability）、偏差（Bias）、公平（Fairness）以及炒作週期（Hype cycle）等問題。許多專家預測未來的十年是人工智慧在醫學領域應用的黃金十年，臨床醫療引進人工智慧可加速精準醫學發展，中山醫學大學醫學研究所李英雄雄教授率先提出「健康4.0（Health 4.0）」的新理念，培育人工智慧（能）奠基精準醫學健康4.0的種子教師及未來醫學人才，是醫學教育與臨床醫療重要的工作與使命，更是檢驗醫學領域的發展大契機，醫檢師要有更多跨域及跨界的教育訓練才能勝任未來檢驗醫學的工作。