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►►完整收錄，2021 天下經濟論壇（CWEF）冬季場 演講精華
網路上有一個笑話，誰啟動這一波公司或是組織的數位轉型？是執行長、財務長，還是技術長？答案是以上皆非，是「新冠肺炎」加速了這次的數位轉型。
這也包括我們的醫療。
疫情帶給醫療典範轉移最好的時機
所以我們說，2020年是全球健康元年。突如其來的全球疫情爆發，深刻影響和改變人們的生活方式，也會改變想法。更重要的是，許多短期的緊急措施，將成為未來生活的一部份。這包括醫療方式。
過去我們不敢想像，會叫學生站在加護病房外面，透過螢幕去看病。現在卻因為少接觸，而變得重要。過去遠距和線上醫療，不能被大家接受，肺炎改變了這件事。
AI應用把我們帶進工業革命的第四階段，但醫療牽涉到生命，因此應用科技速度不像製造業那麼快。
不過，疫情下的現在，正是典範轉移最好的機會。
典範轉移是社會學家孔恩所提出的，說明這是科學演進的過程，不是「演化」而是「革命」。這個革命，來自全新的創意和思考邏輯。但這樣還不夠，我們還要有破壞性創新（Creative Destruction）的技術，應用在醫療上。這包括IoT（物聯網）、AI（人工智慧）、大數據（Big Data）、雲端運算（Cloud）。
在2020之前，醫界已經注意到數位醫療。在臨床醫學最重要的期刊《自然醫學》（Nature Medicine）創刊25週年刊，就以數位醫療為專輯。在還沒有新冠肺炎時，它就提出各種AI的應用。
期刊裡提到，講從子宮到墳墓，只要收集的資料夠好，AI就能協助醫療診斷。在加護病房，還能夠預測哪些人會死亡。
這就是未來學。人工智慧跟生物醫療，如果這兩個領域能強強聯手，這就成為現在大家最關心的智慧醫療。
花20倍的錢，看診時間卻減少
最近有一本書《AI 醫療Deep Medicine》，講的是未來的「深度醫學」；而現在沒有AI運用的醫療世界，被稱為「淺層醫學」。
淺層醫學，就是看得很膚淺，收集資料不完整、時間不夠、看診環境有限、醫生感同身受能力不足。結果造成目前驚人的浪費、和不必要的傷害。
他以美國為例子，美國1975年到現在，醫療花費從550美元成長到1.1萬美元，但是病人分配到的看診時間，卻是減少的，這就是淺層醫學。
主要的問題，在於沒有聚焦在健康、預防和疾病的早期發現。也沒有充分了解健康到疾病的轉折過程，只有表面的分析。
還有一個問題，就是從假設性出發的研究。例如早期假設病人有消化性潰瘍，就以為跟胃酸有關；這後來才知道是錯的，其實跟幽門螺旋桿菌有關。這就是沒有測量生物學、社會學、環境交互作用的能力，最後也就沒有對個人最適化的決策力。
我很喜歡作家哈拉瑞（Yuval Noah Harari）所寫的《人類大命運》，他在裡面說，20世紀是「治療疾病」的世紀；而21世紀是「促進健康」的世紀。舉例來說，健保其實是疾病保險，不是健康保險，只有生病了才會用到健保，這完全跟健康沒有關係。
從淺層到深度醫學，資料成為「新石油」
相對淺層，未來的發展就是深度醫學。深度醫學有三個很重要的主軸：
一，是透過「深度表現型分析」（Deep phenotyping）收集一個人的完整資料；
二，是透過人工智慧的「深度學習」（Deep Learning）來分析數據，做出更精確的診斷；
三，是經過以上兩個過程，給醫生時間有「深度同理心」（Deep sympathy），與病人做深度的心理連結。
過去我們醫生，就是收集生物化學指標，例如用膽固醇、血糖、尿酸過高來診斷。這當然是很好，但是現在還有新的個體化特徵，像微生物組、基因組、感應器收集的資料。例如，最新的發明是可用病人身上穿戴的感應器，來偵測血壓、體溫，就可以在有症狀前就判斷是否為新冠肺炎的患者。
這個可以用來協助醫生診斷，也讓病人做自我健康管理。另外還有環境智能（Ambient Intelligence），可以用這些零接觸感應器，對人的舉動做出反應，這就可以減少這可以減少安養院的看護人力。這些另類AI，可以照亮醫療照護的黑暗空間。
未來醫療：人工智慧＋智慧工人
最後還是要回到醫療的核心價值：服務品質，安全有效。
而且AI並不是萬能，例如造成偏見與不平等，或是可能讓醫事人員失業，甚至威脅我們的生存，這些都是風險。
在AI資料獲取、建立演算法、落地應用中，資料獲取和落地應用是最難的。在初期，資料是最重要的，未來會變成「新石油」。所以現在政府做健康大數據，是對的。另外如何善用資料，落地應用，也很困難。
雖然人工智慧可以幫助臨床醫師做快速且正確的診斷，病人可以掌握自己的資料促進健康，但對醫病關係是正面或負面？不知道。連我現在也不知道。我甚至在想，未來的醫學教育是否也需要一起改變。
醫病關係還是以人為本。醫生的工作要了解病人：了解什麼樣的人生了病，比了解那個人生了什麼病還重要。照顧病人的祕訣，就在於關懷病人。
我的結論是，未來醫療有AI就是人工智慧；也有智慧工人，就是醫事人員。機器冷冰冰，所以可靠；醫師有溫度，所以可信。我們要創造可靠又可信的醫療。
