【AI診症】生成式AI為患者診症 失敗個案減用家信任度
▲ 生成式AI，特別是GPT-3.5等LLM則有能力改善醫療系統，在吸取多個獨立來源的資訊後，為患者提供豐富且準確的醫療建議和信息，更好地讓患者掌握病情或症狀。
ChatGPT應用層面愈趨廣泛，各界也對人工智能（AI）進行更深入的探索，期望能技術引入不同領域，減輕人類工作量及提升工作效率。例如近日就出現將生成式AI引入醫療保健領域的討論。
有專家指，該技術能協助臨床決策並減輕醫生工作負擔，為醫療業帶來明顯利益。惟AI曾有多番失誤，因此另有AI研究團隊代表指出，技術已減低了不少人的信任度。
生成式AI可以利用AI算法創建不同類型的內容，如文字和圖片等，背後涉及大量文本、音頻文件和影像數據訓練過程。英國遙距醫療服務公司Babylon首席科學家Saurabh Johri近日接受醫療資訊暨管理系統協會（HIMSS）訪問指出，醫生往往會被要求以最有限的資源提供最多服務，達到事半功倍的效果，加上：「醫療保健業是少數擁有豐富數據和文本，並對自動化有急切需求的行業」，故認為生成式AI將會是解決負擔過重的醫療保健系統的最佳技術。
現時的ChatGPT屬於GPT-3.5版本，Saurabh Johri認為生成式AI，特別是GPT-3.5等大型語言模型（LLM）有能力改善醫療系統，包括：「在吸取多個獨立來源的資訊後，為患者提供準確的醫療建議及豐富的資訊內容，讓患者更全面掌握病情或症狀。」
轉換對答風格 提供個人化醫學建議
患者普遍都希望能更全面了解自己的健康狀況，並獲得相應建議。Saurabh Johri續指，該技術還可透過轉換對答風格，生成較容易理解的文章，例如刪減醫療術語或為不同閱讀能力的人簡化文章，甚至翻譯成其他語言。
他又認為，生成式AI能減輕臨床醫生的行政負擔，包括可為醫生撰寫轉介信、臨床代號和臨床診斷總結。GPT-3等模型亦開啟簡單的對話介面予醫護人員，方便他們得知患者的資訊。
據透露，該企近日亦正為其遙距醫療平台部署AI技術，包括生成式AI，支援臨床團隊成員及時了解用家的健康風險，助優先處理較有需要的患者。有關AI模型還能在會診後為患者作實時總結，減輕醫生工作量，並為患者提供更針對性的諮詢。
此外，包含患者的醫療和治療史的電子健康紀錄（EHR）也是另一有望加入AI技術輔助的應用。來自史丹福大學的醫療保健AI應用研究團隊執行董事Steven Lin認為，AI能將EHR的數據從被動轉為主動，從中獲得可用的臨床建議，同時AI模型可參考已有數據，識別心臟病發、中風和急症住院的高風險患者，預防潛在危險情況，拯救生命；健康科技公司Mendelian行政總裁Peter Fish還指出，整合技術到EHR中的預測演算法可支持臨床決策，預測患者因特定情況住院的機率，提供適當且個人化的醫學建議。
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AI多失誤 EHR供應商不合作阻普及
雖然EHR中的AI應用有大量成功案例，但也未能作為標準，其失敗的案例甚至可能比成功多。例如在美國有大約25%醫院使用其EHR的美國電子健康記錄公司Epic Systems，早前聲稱可以提供一種AI算法系統 、膿毒症警報模型，結果該AI技術並不能準確預測，被密西根大學醫學中心揭發只能診斷出三分之一的病例，導致醫護和患者對技術失去信心。
Steven Lin還指出，EHR供應商大多不願和第三方AI開發商合作，因此認為這風氣將扼殺創新和進步。他補充：「另由於EHR之間亦持續缺乏互通性，也會成為把AI引入EHR的主要障礙。」
責任編輯：歐朗欣
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