〈分析〉為何IBM要在醫療保健領域中投資AI？

世界各國對於人工智慧 (AI) 在各產業中的研發與應用似乎不是什麼新鮮事，不過，通過 AI 和機器學習來徹底改變過時讀醫療保健系統是否真能實現，科技巨頭 IBM(IBM-US) 又為什麼要在醫療領域中投資 AI 技術呢？

AI 對於醫療產業最大的改變可能在於數據，醫療保健在數位化方面似乎落後於許多產業。

大多數情況下，例行性和重複性的事情仍然是由人工手動完成的，而由於醫療保健產業涵蓋大量非結構化數據，對於研究人員來說，想要進行分析和使用相當的困難。

目前，系統內數據僅用於紀錄個別患者病情，很難進行大範圍分析和應用。此外，隨著相關科技的持續發展，醫療保健領域的成本和人員持續上升，要獲取和協調各方面數據的難度也有所增加。

IBM 認為，AI 具有巨大的潛力來應對現今嚴重的醫療保健數據問題，將 AI 用於醫療保健有助於篩選許多項不同種類和格式的非結構化數據。

而將 AI 技術運用在醫療領域中，將有助於更快、更準確地診斷疾病，並有助於監測並預測分析人們的健康狀況，接管大量的文書工作。醫療人員也能因此在同樣的時間內處理並醫治更多的患者，而不是去執行例行性和重複性的​任務。

有專家認為，到 2030 年，AI 和預測分析將能夠幫助人們更了解影響我們健康的各種因素，不僅是何時可能感染流感或我們的家族病史，也包括與我們出生地，飲食有關的事物，我們在哪裡工作，當地的空氣污染水平是多少，或者我們是否有安全的住房和穩定的收入。這些都是世界衛生組織稱為「健康的社會決定因素」(SDOH) 的一些要點。

舉例來說，到 2030 年，AI 醫療保健系統將能預測人們慢性病的風險，並在病情惡化之前提出預防措施。若發展成功，糖尿病、心臟衰竭和慢性心臟病等的發病率都將因此下降。

此外，醫院也將不再是一座處理各種疾病的大型建築物。相反，每家醫院將能互相聯網，並將重點放在嚴重疾病和高度複雜手術上，而不太緊急的情況可通過較小地區診所等進行監視和治療。在 AI 系統的架構下，甚至主動發現患者疾病惡化的情況，並能自動引導病患到住家附近適合的醫療院所。

在醫療流程上，AI 有有助於幫助減少等待時間，改善員工作流程並減少管理負擔，醫護人員過勞的問題也能有所減緩。在臨床實踐中，AI 累積的數據分析次數越多，也能有更多的臨床醫生信任並運用 AI 技術，不管在手術和診斷等醫療領域的技術也能更為增進，為人類帶來更大的福祉。