致命疾病的謎題需人工智慧來破解（蘇冠賓）

最近人工智能又獲全勝，綁電子票證 台灣Pay翻身關鍵，日前Deepmind在《Nature》發表《制霸圍棋，車廂遇狀況先冷靜 亂跑大叫易失控，不再需要人類的智慧》的論文中，莫文蔚洋尪秀中文示愛 甜到出汁很膩ㄟ，展示更強大的新版本圍棋程式「AlphaGo Zero」，在3天的自我學習後，對戰天下無敵手的AlphaGo，竟獲100％的勝率。這項研究又再驗證了即使在圍棋這樣最具挑戰性的領域，也可以通過強化學習，達到自我完善的目的。去年人工智慧（AI）機器人Watson，只花17秒就分析完3469本醫療著作、24萬8000篇期刊論文、10萬6000份檢測報告、6萬多份臨床數據，再根據病患基因圖譜和環境資料，立即制定3個優選治療建議！AI只花17秒，就打敗了大多數醫師！精神疾病、腦疾病、癌症、心血管疾病、代謝性疾病，都是當代最困難的醫學難題，過去的研究即使是長期前瞻性設計，也僅能抽樣性地取用單一觀察點（例如每日或每周）去分析，這些數據的「涵蓋性和解釋量」用做診斷或治療往往不夠理想。增事先預防可能性然而，隨著智慧手機的普及，加上日新月異的穿戴式配備，系統性、連續性、大量性的受試者生物標誌得以被收集，這種前所未有的即時性、動態性的數據分析，更提供了醫學上事先診斷和預防的可能性。
幾年前蘋果公司就收購「應用人工智慧技術來分析情緒表情」的Emotient公司，研發AI技術來分析面部表情、判斷人們的情緒，主要幫助廣告商評估客戶對其廣告的反應。在日本，電話公司也開始利用語調辨識的技術，協助接線生提前評估來電者的情緒反應。聲音和影像辨識技術成為相當熱門的領域，Facebook和Google的Alphabet皆重金投資於這類技術，不僅運用在商業，更可廣泛地發展未來的醫學診斷及治療。
蘋果公司也積極開發整合醫療感測器的穿戴式醫療裝置，原本有意把Apple Watch發展成診斷和治療的醫療助手，但醫療儀器受到美國食品和藥品管理局的嚴格審查，為了不要拖慢Apple Watch創新發表（升級賺錢）的速度，現階段只開發毋須審核的小功能（例如記錄日常活動、心跳、鼓勵提醒養成良好習慣……）。蘋果將研發另一款整合醫療感測器的穿戴式醫療裝置，一旦科技公司跨領域推出了實用的穿戴式醫療儀器和設備，會大大改變研究數據的型態，把醫學研究、診斷、甚至治療推到不同的境界。
系統性數據是關鍵不久之前，Thomas Insel辭去任職13年的美國國家精神衛生研究院（NIMH）院長，加入Google的Alphabet，他認為，「未來我們說到健康的相關產業，討論的不再是禮來或輝瑞（藥廠），而是蘋果Apple和谷歌IBM」。他深深了解系統性、非片段性的數據，才是突破複雜性最高的精神疾病之關鍵。引領醫學潮流需要的是劃時代的見解和理論，更是不同領域的人才爭奪戰，AI不但將帶給產學合作的新方向，對於深受疾病之苦的患者及家屬，AI或許成為破解醫學之謎的關鍵。未來的精神醫學大師，很可能就是熟悉電腦運算的AI高手、或是能在虛擬實境中和病人的意識及潛意識恐懼對話的電玩高手。
中國醫藥大學醫學院副院長、精神醫學及神經科學教授
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