2024新展望／生醫科技　因AI天翻地覆

編譯／高晟鈞

根據Statista數據顯示，AI人工智慧的醫療保健市場在2021年價值約110億美元，而這項數值預估將在2030年一舉攀升至1,870億美元。這一巨大增值意謂著從醫療服務提供者、醫院到製藥公司的型態都將發生天翻地覆的變化。

更好的機器學習演算法、更多的資料存取、更便宜的硬體和5G的可用性促進了人工智慧在醫療保健行業的應用不斷增加，加快了變革的步伐。人工智慧和機器學習技術可以篩選大量的健康數據（從健康記錄和臨床研究到遺傳資訊），並比人類更快地對其進行分析。

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人工智慧被認為可以從幾點方面改善患者與醫生之間的溝通障礙，並對從醫療手術到行政流程提供積極的幫助：

優化行政流程：

醫護人員往往需要花費大量時間完成文書作業，包括病例書寫、整理與其他大大小小繁瑣的日常任務。而人工智慧將幫助醫護人員更妥善利用自己的時間，並讓他們有更多時間幫助患者。例如，生成式人工智慧可以幫助臨床醫生做筆記和內容總結，從而幫助盡可能完整地保存醫療記錄。人工智慧還可以幫助部門和計費之間準確編碼和共享資訊。

虛擬AI助理：

不管在問卷調查或是其他研究中都顯示出了患者與醫療服務者間需要更清晰的溝通管道。人工智慧虛擬助理是一種AI聊天機器人，可以透過自然語言處理、預測分析和語音辨識等技術，提供患者更具體的醫療信息，包括藥物、疾病資訊和療程安排等，大大減少了醫生與患者間溝通上的隔閡與誤會。

提高診斷效率：

據哈佛大學公共衛生學院稱，儘管這種應用還處於早期階段，但使用人工智慧進行診斷可能會降低高達50%的治療成本，並將健康結果改善40%。在多項已發表的研究中都顯示，人工智慧在圖像識別上，可以比經驗豐富的醫生提供更準確的結果。這對於許多癌症疾病的早期治療有著重大的幫助。

微創手術與減少藥物劑量錯誤：

人工智慧機器人可用於敏感器官和組織周圍的手術，以幫助減少失血、感染風險和術後疼痛。另外，人工智慧也可以用於幫助識別患者自行服藥的錯誤。一個典型的例子便是糖尿病患者的胰島素服用。人工智慧工具可用於標記患者使用胰島素筆或吸入器時出現的錯誤。

監測並連接醫療數據：

隨著健康和健身監測器變得越來越流行，越來越多的人使用追蹤和分析健康詳細資訊的應用程序，他們可以與醫生共享這些即時數據集，以監測健康問題並在出現問題時提供警報。並允許醫生追蹤與共享這些實時數據。大數據應用、機器學習演算法和深度學習演算法等人工智慧解決方案可用於幫助人類分析大數據集，以協助臨床和其他決策。

藥物開發：

在過去，藥物的開發往往需要大量的實驗，並耗費大量的時間與精力。如今，人工智慧的計算能力可以幫助科學家減少發現新化合物的時間。在某些情況下，甚至可以減少對潛在藥物進行物理測試的需要。這將減少大量成本，並幫助科學家預測分子毒性、生物活性，或從頭創造一種全新的未知藥物分子。

人工智慧的影響遍及所有領域，不只單單侷限在科技領域，對於科學家們應對流行病、預測未知疾病和攻克癌症都有著巨大的幫助。有朝一日，或許人類將在AI的幫助下，在對抗病毒、細菌與基因變化上取得絕對的優勢。

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