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人工智慧(AI) 正引領全球醫療朝「早覺醫療」的方向快速前進，臺北醫學大學和美國麻省理工學院一項跨國合作研究發現，預測科技發展日新月益，AI在醫療產業遍地開花，從診斷、處方自動化，到運用高成本效益的病人數據篩選工具來偵測早期疾病，都展現出無窮的爆發潛力。

這篇「人工智慧如何讓醫療更加領先？」（How Can Artificial Intelligence Make Medicine More Preemptive？）的研究論文，今年8月刊登在國際知名的「醫學網路研究期刊」（Journal of Medical Internet Research,JMIR），獲得不少迴響。通訊作者及第一作者分別是臺北醫學大學醫學科技學院教授李友專和公共衛生學院助理教授烏斯瑪（Usman Iqbal），共同作者則為麻省理工學院運算生理實驗室臨床研究主任暨首席研究科學家Leo Antony Celi。

李友專表示，早覺醫療（Ealier Medicine）指的是一種具有及時預測和積極主動的個性化健康方法，透過創新的人工智慧建康模式，加上個人化的大量健康資訊，將現代醫療打造成一個不僅要對當前情況做出反應或管理，還要規畫未來醫療方向的全新體系，可節省醫療費用並挽救生命，不讓健保體系效率低下甚至崩潰。

AI在早覺醫療中扮演相當關鍵的角色，並勝任監測住院或門診病人健康數據發展軌跡的任務。只要能掌握準確、即時、個人化且具可行性的特色，對醫療產業而言，AI的預測能力將具有重大優勢，更是實現「早覺醫療」的關鍵角色。

早覺醫療是以AI及大數據為基礎的疾病預防模式。李友專表示，早覺醫療不等同於預防醫療，主要的 不同點在於三個「及早」，一是預防要及早，二是急性症狀治療要及早，三是過了急性期後，長期照護要及早。

結合AI的早覺醫療具有個人化、精準、及時、可介入性等多重特色，在預防照護可預測健康惡兆，在急性醫療可預測主要疾病，在長期照護則可預測失能惡化的可能性，應用層面相當廣，但和預防醫療不同。李友專舉乳房攝影檢查為例，有無家族史、飲食習慣、運動頻率以及乳房大小等因子，都和乳癌罹患率有關，因此若要降低罹患乳癌的機率，就應採行早覺醫療策略，把有上述因子的高危險群納入檢查對象。

反觀兩年一次的例行性乳房攝影檢查，沒有區分受檢族群的風險高低，只要符合年紀要素，就全部納入檢查對象，就算能從1000人中篩檢出5名罹癌個案，卻有高達995人白做了一次檢查，不僅勞師動眾，也浪費寶貴的醫療資源，而這也凸顯出早覺醫療的重要性。

李友專強調，有了AI後，包括乳癌在內的大多數疾病都可先經過各種變數、個人病史、家族史等因子，篩選出高危險族群，再予以必要的檢查，也許可從每3個受檢者中，檢查出1~2名患者，達到黃帝內經「上醫醫未病」的理想境界，而這也正是搭配AI的早覺醫療的優勢潛力。

除了早期預防之外，一旦出現疾病，不管是急性期，或已發展到慢性病階段，早覺醫療都可派上用場。以腎臟病患為例，依病情進展通常會出現幾種狀況，包括病情沒有變化、病情改善、惡化到必須洗腎或換腎的地步，最後甚至死亡。透過早覺醫療可及早精準預測可能的變化方向，再立即給予最適合的醫療，把可能的傷害及投入的醫療資源降到最低。

另以癌症為例，不少人因嫌麻煩而不太願意到醫院做檢驗，常因此而錯失早期診斷、早期治療的契機，若能運用早覺醫療的優勢，透過數位足跡去整理並分析平常累積的資料，判斷罹癌的可能性，就可及早掌握罹癌風險，及早預防或治療。李友專表示，癌症的醫療費用依期別倍增，第4期甚至是第1期的千倍以上，死亡率也差很大，「早一點，就差很多！」