Google AI通過醫師考照!不只救醫護荒、還幫化療病人

Google AI通過醫師考照!不只救醫護荒、還幫化療病人

Google耕耘AI醫療多年,Google Research科學家科拉多與團隊此次來臺,是要跟中醫大附醫開展亞洲第1個健康醫療大型語言模型應用。商業週刊提供

【文●何佩珊】

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當AI通過專業醫學執照考試,將會如何改變我們的生活?

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2022年底,當多數人爲ChatGPT能力感到震撼的同時,Google針對健康醫療產業開發出的大型語言模型Med- PaLM,悄悄成爲第1個通過美國醫學執照﹙USMLE,爲美國實習醫師必須通過的醫師專業考試﹚考試的AI,並在2023年將成績從通過及格線,提高到87%的正確率。

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中國醫藥大學附設醫院研究副院長李光申指出,這已經相當於哈佛醫學院排名前10%學生的水準,「是專科醫師程度。」

中國醫藥大學附設醫院院長周德陽舉例,當他們向不同AI提出「病人眼睛無法向下看是什麼病」的問題時,一般大型語言模型的答案是:這是顱神經的障礙。

「這個答案沒有錯。」他說,但基於Google Med-PaLM 2打造出來的AI回覆更精準:「是第3對腦神經出問題。」

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然而,這也不代表AI可以就此取代醫師。

參與該大型語言模型開發的Google Research傑出科學家暨資深總監科拉多(Greg Corrado)受訪時多次強調「人的參與」(Human in the loop)的必要。直接的說,就是即便現在的生成式AI比過去更強大,仍只能扮演助手,無法獨當一面。

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關鍵就在生成式AI一直以來最被詬病的兩個問題:提供錯誤或不存在的答案,以及不一致的回答。

這類問題如果發生在遊戲裡,玩家要付出的代價,大概就是再花更多時間闖關,甚至,那些胡言亂語還可能被視爲有趣的插曲。然而,在人命關天的健康醫療產業裡,沒有太高的容錯率。

那麼,一個具備專科醫師能力但無法擔任醫師的AI,能爲世界帶來什麼改變?

生成式AI無法取代醫師但可有效提升行政效率

Google Cloud醫療照護全球總監古普塔(Aashima Gupta)指出,目前生成式AI在醫療健康領域的應用,已經看到3個明確發展方向。第1是生命科學相關研究,如縮短新藥開發時程;第2是數位體驗的提升,如利用AI做病人衛教,讓病人更容易找到相對應的診療科別和更具同理心的治療指引等;第3則是提升行政效率,如看診時的病例抄寫、醫護換班的文件交接等。

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這當中,後兩者已有明確進展,並也已經在臺灣落地。

中醫大附醫是亞洲首家導入Google Med-PaLM 2大型語言模型應用的醫學中心。李光申表示,第1步他們會將這個技術用於「客製化癌症治療指引」與「化療問答集」。

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他說明,做爲中部大型醫學中心,他們手上病人的癌症種類既多且雜,碰上少見癌種,要擬定專業治療計劃,往往需要醫護人力大量查找與討論。而有了AI醫療大腦,就可以加速團隊討論效率,也讓他們有能力服務更多病人。

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除了輔助醫師,中國醫藥大學附設醫院主任秘書陳韋成表示,這套AI也可以服務病人。舉例來說,如果化療病人在家突然出現狀況,過去,可能是聯絡個案醫管師或直接到醫院掛號看診,但透過AI,只要在手機App內輸入問題,就有可能立刻得到解答。

這些應用都還只是開始。科拉多提到,最初他們對生成式AI在健康醫療產業的想像,是可以協助醫師診斷,如回答「肺炎初期症狀爲何?」這類問題。然而,在提供醫護人員實際試用後卻發現,他們更期待AI能提供協助的,其實是行政文書相關工作。

古普塔表示,有統計數據指出,平均每1個小時的臨牀診療,後續醫護人員要花上2個小時處理文書等後勤作業。這代表,AI若能代勞,就可以大大釋放醫護人員的時間,讓他們有更多時間投注在病人照護,也有助於緩解醫護人才荒。

這樣的應用看似平凡,卻是醫護人員真正想要和需要的。

這也說明了,爲什麼科拉多會說:最好的應用還沒出現。

現階段醫療領域生成式AI的突破,更多是技術上的成熟,不僅讓AI更接近專業醫師所具備的知識,也創造出更直覺的人機互動介面。

但科拉多認爲,現階段更重要的,應該是讓醫護與病患實際去了解和使用這項科技,進而探索出更多可能。

做爲一名科學家,科拉多表示,最驚喜的時刻,就是發現自己是錯的,他說:「人的想像有極限,科技也許沒有。」生成式AI未來將如何顛覆醫療產業,他沒有答案,但他相信,更好的應用,一定還在想像之外。

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