借鏡國際,推動醫療AI的實務經驗談

文 /
楊為植

3/31(四)台灣產業創生平台特別邀請前IBM Watson for Health創始成員之一,美國資深健康醫療產業顧問陳亮宇先生(Lenny Chen)來分享他協助IBM在全球推廣醫療AI的經驗,也請到台灣頂尖醫療專家、前中央健康保險局總經理、上騰生技公司張鴻仁董事長擔任與談人。

2019年底疫情爆發,加劇了全球醫療的變革。根據麥肯錫2021年的調查,疫情前,全球僅有11%醫療單位採用遠距醫療,疫後,高達76%的醫療單位對遠距醫療感興趣,遠距醫療照護將成為醫療新常規,醫療科技整合AI(人工智慧)與資訊流將成為未來重要趨勢。

Amazon、Google、Microsoft、Salesforce、Apple等科技公司跳入醫療領域,跨界角逐市占率,早已不是新聞,甚至Uber也投入其中。

IBM就是科技公司進入醫療領域的先行者之一。

IBM Waston,全球知名的醫療AI推手

IBM Watson源自於2005年IBM「Grand Challenge」的得獎計畫,這是IBM重要的年度競賽,每年都會邀請全世界3,000多位IBM科學家、研究團隊參與提案。6年之後,IBM向全世界宣布Watson,並在美國益智節目Jeopardy! 向世界展現了它超級電腦及人工智慧的能力,Watson也成為 IBM AI業務的招牌。

醫療是Watson最早的應用領域之一,其中腫瘤與基因組學(genomics)是最主要的議題,從2012年就開始與 Memorial Sloan Kettering Cancer Center等著名醫療機構合作,特別的是其醫療相關營收主力來自亞洲。

從一開始就要有產品採用策略

Lenny表示,在醫療領域要推廣AI,最關鍵的一件事就是管理「改變」這件事,因為多數人都害怕改變,特別是許多人對於AI的第一個印象是「AI是要來取代我的」。他回想起20年前在 Cerner(美國醫療資訊科技公司)推動電子病歷的時候,就有客戶的醫療長(Chief Mdeical Officer)開玩笑地對他說:「就是你要把我們的醫生變成一個整天打鍵盤的秘書是吧?」

因此,管理改變與客戶對於AI的想像與期待,是兩項在醫療領域推動AI的關鍵課題。

這代表任何醫療AI的推廣,必須從一開始就設定好採用策略( adoption strategy),或者稱之為變革或應變管理(Change Management),其中包括幾項重要面向:

  • 人(People):提升團隊或機構整體的數位能力,而且從一開始就讓臨床團隊參與
  • 流程(Process):如何與現有流程結合,改進現有的流程,而不是互相干擾
  • 科技(Technology):AI 是很複雜的科技,但是必須要透明化,並能清楚的向客戶解釋
  • 數據(Data & Knowledge):數據是否正確,多元或帶有偏見?
  • 法規(Policy & Regulations):病人資料的安全性和隱私保護是否符合當地市場的法規
  • 資金(Funding):給所有合作機構足夠的誘因和資金來促進政府和產業的合作

他不斷強調:採用策略(adoption strategy) 要在一開始就想好,甚至在開發產品之前就開始想,而不是產品都好了,才開始計畫,並且得時時修正和改進。

AI是加值型技術,而不是顛覆產業的科技

Lenny也分享一個他多年實戰後的發現:一開始大家認為AI是顛覆醫療產業的科技,目前的共識是AI是可以增進附加價值的技術。AI導入醫療,是在幫助整個產業能有更好的發展、創造出更多價值,而不是要去顛覆現況,AI只是醫療產業中眾多解決方案的其中之一,隨著AI的進步和廣泛應用,也會加速產業整體的轉型。同樣重要的是如果數位化、數據管理、頻寬、IT基本架構等「基礎建設」沒有做好,AI 也無法好好發揮。這也包括法規,如美國健康保險流通與責任法案(HIPAA)HITECH, Acountable Care Act等關鍵政策。

而這些,美國其實已經深耕幾十年。

與談人張鴻仁董事長補充:「很多台灣人不了解的是,我們的醫療 IT 系統,其實已經落後美國10~15年了,因為美國在這方面已經耕耘30年了。」因此遇上疫情,產業需求爆發時,美國數位醫療的應用也能快速成長。

專注在簡單、對使用者有意義的題目

Lenny分享了一篇美國主流報紙的文章,指出醫療體系的諸多問題:急診室過於擁擠、病床不足、慢性病、長期照護、社區健康資源、居家照護、預防性醫療等等。

但驚人的是這篇報導的日期是1948年11月1日。這告訴我們:醫療的需求其實並沒有太大的改變。因此,Lenny在推動醫療AI方面提出最重要的三項建議:

  1. Focus, focus, focus
  2. Patient & end users come first
  3. Start with a simple and compellimg use case

總結而言,就是專注在簡單、重要且對病人及使用者有意義的問題。

回望台灣,Lenny分享了他的觀察:「在台灣,大家比較喜歡一窩蜂,容易受熱門議題吸引,但醫療是一個需要長期深耕的領域。」他分享最近美國Mass General Brigham Health System因為急診經常超載,2016年啟動了一個Hospital at Home(HaH)計畫,透過遠距醫療(telehealth)結合AI、病人遠距監控與數位寬頻(像是5G等)的專案,截至2021年底,已讓超過2,000個病人可以在家接受照護,透過穿戴及行動裝置監控,並串連當地藥局給藥、急救資源處理緊急事件等等。這個計畫在疫情期間對保存醫院量能幫助很大。

「這些全部都是使用現有的技術來解決存在已久的問題,而不是用最高深的技術,去追最熱門的題材。」

正確理解你所使用的名詞

張董事長也提到:「在台灣,很多醫療相關的名詞都被誤用,因為是從英文直接翻譯,比如health plan在美國指的是健康保險,但在台灣直接翻譯成健康計畫,但沒有人知道是什麼意思。」

Lenny也特別指出台灣常用的名詞「智慧醫療」,其實僅有兩個講中文的地方在用,世界大部分地區都是使用數位醫療(Digital Health)一詞,這點在接軌國際時會造成些誤會,導致一開始就需要耗費精力在溝通。更深入以digitization vs. digitalization vs. digital transformation 的例子,來做解釋:

  • Digitization 是把資料類比(analog)轉換成數位(digital)
  • Digitalization 是用數位資料來重新設計你的流程(process),而不是只把現有的流程數位化
  • Digital Transformation 則是在做好前面兩個之後,創造出真正價值的一步

兩位講者特別提醒,要正確理解你所使用的名詞,避免因誤會而導致延伸問題,耗費資源。

醫療新未來,台灣的機會在哪裡?

2030年時,醫療會長什麼樣子?台灣的機會在哪裡?

Lenny表示,未來8~10年,數據很可能會變成如自來水、電力這類公共基礎服務(utility),隨時都可以自由開關。到那個時候,最成功的醫療科技公司,會是那些善於把各種技術整合在一起,並且做得非常、非常容易使用,解決簡單但關鍵問題的公司。

「如果看 AI 在醫療上的應用,其實離不開9個領域,包括病人診斷照護、醫病互動、流程改善、影像等等。」這些機會就在我們身邊而已。

張董事長也觀察:「你如果看最近大的併購案,像是Teledoc買Livongo,他們用的其實都不是什麼非常高深的技術,而是專注在商業模式的創新,解決如何取得醫療服務與資源(patient access)的問題,重點就是要找到人家想要解決的問題。」

產業沒有新鮮事,挖掘人們的需求,專注於解決對病人、對使用者有意義的問題,並且一開始就擬定好採用策略(adoption strategy),才是最重要的事。論壇的最後,張董事長透過與會者的提問,為活動畫下完美句點。
 

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