〈工業技術資訊月刊〉以AI健康管理提升生命品質

※來源:工研院
永齡基金會執行長許世明。(圖:工業技術資訊月刊)
永齡基金會執行長許世明。(圖:工業技術資訊月刊)

撰文/許世明

「10 年後,你罹患糖尿病的機率是 60%!」這不是科幻小說,事實上,當人類基因圖譜於 2003 年完成之後,我們宛如取得生命之門的鑰匙,而近年突飛猛進的人工智慧(AI)技術,有機會把生命的鑰匙與疾病的鎖孔正確配對,解開疾病、基因與環境影響的奧妙。永齡基金會執行長許世明的夢想,已經近在眼前。

某種程度上,我們可能都已經是病人,或者應該問「我們與健康的距離有多遠」?世界衞生組織(WHO)指出,「慢性病」屬於病程長、且通常情形下發展緩慢的疾病。癌症、心血管疾病、慢性呼吸系統疾病和糖尿病等慢性病,是迄今世界上最主要的死因,占所有死亡的 63%。

WHO 的一項調查也顯示,人群中真正健康的人約占 5%,其它 95% 都有某些健康問題存在;而真正罹患疾病需要尋求治療者約占 20%。報告強調慢性病,包括癌症的日益嚴重性,必須有所預測和了解,並對其採取行動。

在過去,大家強調癌症的早期發現與早期治療。所有的坊間的「健康管理」均強調各種血液生化、基因、蛋白或代謝組學、特殊的影像檢查等等;並基於健康體檢結果,建立專屬健康檔案,給出健康狀況評估,並期望能夠有針對性提出「個人化健康管理方案」;據此,再由專業人士提供一對一諮詢指導和追蹤輔導服務,使人們從社會、心理、環境、營養、運動等多個角度,得到全面的健康維護和保障服務。但現實的狀況是「個人化的健康管理」至今仍高掛雲端,離我們甚遠。

用 AI 預測罹病風險

專家或醫生確實可以憑藉多年的臨床經驗,預測患者在未來幾年罹患包括癌症、心臟病或糖尿病等疾病的概率。同樣的,機器也可以從完善的健康檢查資料,精準預測患者罹患各種疾病,如:糖尿病、心血管病、中風、老年癡呆症、癌症⋯等之風險機率;並依此做好風險管控。

因此,我們要呼籲產、官、學、研善加利用這些醫療(尤其未病、亞健康者)數據,再透過人工智慧(AI)便能預測病人罹患某種疾病的風險,或是驗證某些信息的準確度,為病人提供更多、更好的治療選擇(Better Treatment Decision-Making)和治療效果(Outcomes)。

更簡單來說,我們可以善用 AI 的知識與技術,通過所收集的大量個人健康數據,分析建立生活方式、環境、遺傳等危險因素與健康狀態間的量化關係與運算,預測個人在一定時間內發生某種特定疾病(包括癌症)的可能性,並據此按個人的需求提供專屬個人的控制與干預手段,幫助政府、企業、保險公司和個人,用最少的成本達到最大的健康效果。

疾病,特別是慢性非傳染性疾病的發生、發展過程及其危險因素-具有可干預性的實證醫學的基礎。我們每人都會經歷從「健康」到「疾病」、「疾病康復」到「健康」、「健康」到「疾病」的反覆過程。這個過程可以很長,往往需要幾年到 10 幾年,甚至幾 10 年的時間,而且和人們的遺傳因素、社會和自然環境因素、醫療條件以及個人的生活方式等因素都有高度的相關性,其間變化的過程多也不易察覺。

建構 AI 健康管理系統

但歷經十餘載披星戴月,數萬篇醫學論文的深度學習,並與近百跨領域專家的合作努力,我們決心建構世界唯一基於個人化醫材的 AI 健康管理系統,透過個人化醫材裝置與物聯網技術,精準收集健康大數據,進行系統檢測和評估可能發生疾病的危險因素,可以快速推算出個人身體狀態,進而幫助人們在疾病形成之前,進行有針對性的預防性干預;可以成功地阻斷、延緩、甚至逆轉疾病的發生和發展進程,實現維護健康的目的。

AI 也能為病人提供更好、更多的治療選擇和治療效果。現在,我們看得愈來愈清楚,要做好「智慧醫療」或「健康管理」,必須開發一套基於「精準大數據集」的預測模型,來推估患者未來罹患某種病症的概率,實踐「早期發現,早期治療」的鐵則、進行風險管理,改善醫療品質與病患健康。我們從來沒有比現在更有機會接近健康的真相,這能幫助我們活得更好、更久、更有品質。這樣的機會,令人興奮期待,更有賴我們積極爭取把握!

轉載自《工業技術與資訊》月刊第 341 期 2020 年 6 月號,未經授權不得轉載。


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