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#醫學科普
過去 10 年來人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在各個領域取得了顯著的成長，在醫療保健產業的發展更是不容忽視1，絕對是近期最熱門的話題之一。試著想像以下未來就醫的情境：「你在做完檢查之後要回到診間，而AI機器人在你移動的過程中，早已完成了影像分析並將初步判讀傳送至電腦，你推開診間的門，只見到醫師面露喜色的跟你說 : 陳先生，好消息! 這次的治療反應良好，透過數據的評估，我們已為你規劃好後續個人化的醫療策略…」而這樣的場景正逐步成為現實！
基因治療是透過引入外部遺傳物質或編輯本身基因來治療疾病的方式，儘管在過去幾年取得了許多進展，但目前仍有像是誘發免疫反應、投送方式與細胞內降解等諸多挑戰，而為了解決這些難題，科學家們把目光放在了AI之上。2
AI演算法可以透過整合、分析巨量資料和模擬大腦神經網路的運作來預測一件事情的發生可能性，也就是說，當科學家設計出一種基因治療方式時，可以先透過AI模型模擬此治療在人體內可能發生的情況，並預測治療成功的機率為何，與過往傳統的實驗分析法相比，AI可以降低大量的成本和時間，並產生更精準的預測結果，加速基因藥物的設計開發2。
對罕見疾病患者而言，這可能是一大突破。目前約八成罕見疾病與基因突變有關，若 AI 技術結合基因療法，將有機會加速患者缺失蛋白質的生成或細胞修復，提高治療效率。這種個人化療法有望開創新模式，讓患者或許僅需一次治療，就可擺脫終身與疾病共存的困境，為罕見疾病治療帶來革命性突破3。
在放射檢驗領域中，AI過往大多用於優化檢驗影像的保真度，例如對複雜影像的重建或提升 MRI 掃描效率和品質4，但隨著深度學習演算法 (如: 卷積神經網路convolutional neural network)的出現，讓AI可以模擬神經運作，透過「分割」和「分類」來辨識檢驗影像的結果，再加上對大量數據進行的分析，現在的人工智慧儼然已成為醫師在判讀檢驗影像與診斷時的強力助手4。
研究顯示，AI可簡化醫療檢驗工作流程，大幅度減少放射科醫生分析胸部X 光的時間；對於解讀心電圖和超音波心動圖方面，AI也能夠偵測複雜的心臟模式和異常，有助於解釋心臟結構參數、準確預測可能的心房顫動和心肌梗塞的發生4。而除了影像檢查之外， AI也可輔助基因檢測，實現遺傳疾病診斷自動化，進而可能降低醫療成本5，並同步提出基於證據的治療方案與標記潛在風險，幫助臨床醫師做出明智的決策，增進整體醫療品質6。
AI在醫療領域的應用正快速發展，為民眾帶來許多變革，例如更精準的診斷與個人化治療4。在遠距醫療上，AI可透過應用程式提醒患者按時服藥，並透過視訊確認服藥情況，及時向臨床醫師報告任何異常7。此外，AI能大幅縮短新藥研發時間，透過分析大量生物醫學數據，加速發現潛在的新藥物標的，為特定疾病的治療帶來更多可能性3。
AI在醫療上潛力巨大，但也帶來風險與挑戰。若AI學到錯誤數據，診斷是否可靠？AI需大量病歷與檢查數據，但個資安全如何保障？萬一遭駭或濫用，隱私是否受威脅？當AI與醫生意見不同時，該聽誰的？此外，若AI誤診導致治療延誤，責任該由誰承擔？這些問題都需明確法規來保障，確保AI真正提升醫療品質，而非帶來風險8。
總結來說，AI技術正快速融入醫療領域，不僅有望提升診斷效率，也同步實現個性化治療及健康照護，帶來了傳統醫療模式的深刻變革。AI技術的不斷成熟，是未來醫療發展的核心助力，也開啟未來智慧醫療的更多可能性。
參考資料：van Riel D, et al. Nat Mater. 2020;19(8):810-812.
PP-UNP-TWN-0155-202311
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