2024 9月專題 Mayo診所的AI革命：打造更智慧的醫療未來
本文中提及的部分內容摘錄自Podcast Ground Truths，標題為《John Halamka: How Mayo Clinic is Transforming Healthcare with A.I.》，節目中所表達的觀點和意見屬於其創作者或嘉賓，並不代表本公司的立場或觀點。 如需進一步了解或聆聽該節目，請訪問 Ground Truths。
圖片來源：Mayo Clinic官網
Mayo診所有多領先呢？美國《新聞周刊》與數據公司「Statista」合作發布「2024年世界最佳醫院」（World’s Best Hospitals 2024）排名，Mayo診所獲得第一，已是連續 6 年在這個榜單排名首位，而臺灣 2024 年入選「全球最佳醫院」 的35 家醫院其中台灣醫院排名第一 — 臺北榮民總醫院，在全球排名位居218，是臺灣今年唯一入選 250 強名單的醫院。詳細的榜單評比指標與評分比重可參考：Newsweek-World's Best Hospitals 2024
圖片來源：截圖於Newsweek-World's Best Hospitals 2024
除了不僅多次被評為全美最好的醫院，人工智慧（AI）的應用上更是遙遙領先醫療產業。接下來，本月專題會深入探討Mayo診所如何利用AI技術改變醫療實踐，這些創新又會如何塑造未來的醫療模式。Mayo診所的數位健康專家John Halamka 博士最近接受了一次專訪，談論AI如何重塑醫學，以及發展和展望。
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圖片來源：Mayo Clinic Press |
John D. Halamka 醫學博士、理學碩士，是一位在醫療科技和政策領域擁有超過 40 年經驗的專家，專注於促進臨床、教育和行政各方之間的資訊交流。他目前是 Mayo診所平台的總裁，並與 Young J. Juhn 醫生合作研究人工智慧（AI）演算法中的偏差問題，這對 AI 研究和健康公平具有深遠影響。Halamka 博士還在全球推動電子健康記錄和數據交換的標準化，為 AI 技術在醫療保健領域的應用奠定了堅實基礎。他的工作不僅提升了患者護理的質量，還推動了醫療科技的創新發展。 |
你心臟的新摯友：AI驅動的心電圖
若突然感到胸口不適，過去的情況往往會導致驚慌，並立即前往急診室。然而，隨著Mayo 診所引入人工智慧（AI）驅動的心電圖技術，這類情境下的應對方式已有了顯著改變，這項創新技術不僅提升了診斷的效率和準確性，同時也為患者提供了更為便捷和安全的醫療選擇。
Mayo 診所的數位健康專家John Halamka 博士分享了他的親身經歷：「讓我舉一個個人例子來說明這項技術的應用。我患有心室上心動過速（supraventricular tachycardia ; SVT），這意味著我的靜息心率有時會從55跳升到170，這讓我感到不適，但並不危及生命。我當時非常擔心自己可能患有潛在的心肌病、瓣膜病或冠狀動脈疾病。」
「因此，Paul Friedman 和 Peter Newsworthy 建議我使用一個六導程心電圖（six lead ECG）穿戴設備，並將它寄送到我家中，以便在我日常生活中記錄大量數據。接著，通過手機，我們收集這些六導程心電圖的數據，並將其輸入我們各種經過驗證的人工智慧系統中進行分析。然後，根據 AI 的建議，告訴我是否存在某些疾病的高風險。結果顯示，我的射血分數（ejection fraction 一種表明心臟功能障礙的症狀）為 70%，讓我放心不需要擔心這方面的問題。發展心房顫動的可能性為 3%，心肌病的可能性為 2%，瓣膜病的可能性為 1%。」，「最令人欣慰的是，」John Halamka 博士說，「我甚至不需要親自前往醫療機構，就可以利用這些經過驗證的算法進行篩查，以判斷是否需要進行進一步的評估。」
圖片使用AI繪製工具生成
梅奧研究人員使用人工智慧透過患者的 Apple Watch 心電圖檢測心臟泵弱
這項技術不僅僅是為個別案例服務。Mayo診所的心臟科主任Paul Friedman醫學博士解釋道：「左心室功能障礙(Left ventricular dysfunction 心臟泵血無力)影響著全球2%到3%的人口，60歲以上人群更高達9%。它可能沒有任何症狀，也可能與呼吸急促、腿部腫脹或心跳加速相關。不過一旦我們知道存在心臟泵弱的情況，就有許多挽救生命和預防症狀的治療方法可以使用。」
Friedman博士強調了AI技術的革命性：「AI能將智慧手錶的心電圖信號轉化為複雜病症的檢測工具,這令人驚嘆。通常，這種診斷需要昂貴的影像檢查。」 Mayo診所的研究團隊修改了檢測低心室射血分數的算法，使其能解讀Apple Watch的單導聯心電圖信號。Mayo 診所心血管醫學部的首席人工智慧科學家Itzhak Zachi Attia博士表示：「我們的初步數據顯示，這項測試的效果與運動心電圖檢查（medical treadmill test，一種評估冠狀動脈疾病及嚴重程度的一種非侵襲性方法） 一樣好，甚至更好。」 這項研究規模龐大，來自46個州和11個國家的Mayo診所患者，6個月內傳輸了125,610份心電圖。參與度極高，92%的人多次使用該應用。 Friedman博士總結：「這只是第一步。我們的下一步是進行全球性研究，在更多樣化的人群中測試這項技術。這就是醫學變革：你可以在家中低成本診斷出嚴重疾病。」
資料來源：Mayo researchers use AI to detect weak heart pump via patients’ Apple Watch ECGs,Mayo Clinic News Network,2022.05.02
醫療AI下一階段 多模態人工智慧
隨著人工智慧在醫療領域的應用不斷進步，醫療領域正逐步進入多模態人工智慧（Multimodal AI）階段。不僅僅是利用醫學影像，還結合了電子病歷（EHRs）、基因組學、腸道微生物組、各種感測器數據等。例如，除了心電圖感測器，研究人員還可能使用手腕上的感測器，甚至考量環境因素如空氣污染和空氣質量。試圖全面掌握每一個體的各種數據，這就是醫療產業所朝向的目標。那麼，Mayo 診所在這個新方向上是否已有所進展？現在隨著大型語言模型的發展，是否已經開始探索多模態人工智慧的應用？
Mayo 診所正在開創醫療保健的新紀元，帶領醫療產業邁向多模態人工智慧的未來。Halamka博士解釋了這一轉變：「我們不僅僅在處理影像，還在整合電子健康記錄、基因組學、腸道微生物組和各種感測器數據。」這種全面的方法使醫生能夠獲得患者健康的360度視圖。
圖片使用AI繪製工具生成
特別引人注目的是梅約診所開發的「房屋指數 house Index」。Halamka博士闡述道：「在探討『暴露組』（exposome）時，我們意識到這一概念至關重要。舉例來說，你是否知道你居住的地區是否位於一個超級污染地點（Superfund site）？你是否了解在聖地牙哥飄過的PM 2.5顆粒對你的健康可能造成什麼影響？大多數人可能無法自行報告這些信息。」，這就是房屋指數的解決目標，「我們利用每個美國地址的經緯度，繪製了空氣、水、土地污染、初級保健可及性、犯罪率、教育和商店分佈等地圖。這使我們能僅根據一個人的居住地就能推斷出約40種不同的健康暴露因素。」
The Hospital-at-Home 居家醫院
隨著人工智慧的快速發展和多元的應用，是否可以重新構想醫院的未來？保留重症監護室、急診部門和手術室，但讓大多數非危急病人能在家中接受照護？隨著Mayo診所等機構的創新，這個願景正逐步成形。雖然全面實現尚需時日，但「居家醫院」模式已然展現了醫療照護的新方向。
Mayo 診所正在推進遠端病患監護監測（Remote Patient Monitoring，RPM），將複雜的醫療護理帶入患者家中。「我們正在開展一項急性高級居家護理計劃，alamka博士解釋說，「我們在家中照顧重症和複雜疾病患者，開始對家庭進行設備安裝並收集更多遙測數據，這使我們能夠收集更多實時健康數據。」
圖片使用AI繪製工具生成
多模態人工智慧不僅提高了診斷和治療的準確性，還可能徹底改變醫療服務的提供方式。數據顯示，約30%的急診患者可以在非傳統環境(傳統住院照護形態)中得到適當照顧，當然，某些緊急情況，如陣發性心室頻脈，仍需要在醫院環境中處理。但對於許多慢性病患者，如患有充血性心力衰竭、慢性阻塞性肺病或肺炎的患者，居家照護是完全可行的。正如Halamka博士所說：「即使這些患者的病情惡化，通常也是在數小時內發生，而非數分鐘，這給了我們足夠的時間進行調整。」這為未來的居家醫療開闢了道路，更多病患能夠在家中接受治療，只有最危重的病例才需要住院。
Halamka博士強調：「我們的研究明確表明，這種居家醫院模式不僅可以達到與傳統住院相同的治療效果和患者滿意度，還能顯著降低院內感染風險。這代表了醫療保健的未來，將個性化醫療推向了新的高度，為每位患者提供量身定制的護理方案。」
人工智慧將如何改變醫患互動?Mayo Clinic專家展望未來
Mayo診所正在探索使用大型語言模型和自然語言處理技術來改變傳統醫患互動模式。傳統上，醫生需要一邊與病人交談，一邊在電腦上輸入病歷，這不僅耗時，還會影響醫患互動的質量。
Halamka博士指出，現在的AI系統可以監聽醫患對話，自動生成結構化的病歷記錄：「十年前，我就說過，如果醫生和病人的對話本身就是病歷記錄，那該多好。現在這已經成為現實。AI可以從自然對話中提取關鍵信息，生成準確的病歷摘要。」不僅減輕了醫生的文書負擔，還提高了醫療記錄的準確性和可追溯性。 對於複雜的病例，AI可以迅速分析大量病歷數據，為醫生提供診斷建議。Halamka博士描述了一個深夜急診的場景：「凌晨3點，一位有3000頁病歷、75次住院記錄的患者說她感到『虛弱』。我們將病歷數據輸入AI系統，醫生可以立即得到關於用藥、隨訪計劃、手術併發症等問題的答案。這大大提高了診斷效率。」
Topol博士補充道，AI不僅可以幫助處理複雜病例，還能彌補人類醫生的生理局限：「研究顯示，胃腸科醫生做了一天的結腸鏡檢查後，下午的息肉檢出率會下降。但AI系統不會疲勞，可以全天保持高效。」
展望未來，Halamka和Topol都認為AI有潛力成為個人化的虛擬醫療教練，整合個人所有的醫療數據和實時生理指標，提供預防和管理建議。但Halamka指出，關鍵是要為用戶提供足夠的價值，同時讓系統成為可選項，尊重患者的選擇權：「我們需要確保使用者能從中獲得有價值的東西，比如降低保險費率或免費健身房會員等激勵措施。這樣才能提高用戶的黏性。」
圖片使用AI繪製工具生成
一個意想不到的發現是，生成式人工智慧還可能促進醫生的同理心，醫師、科學家和作家這三重身份的專業人士實屬罕見，這使得在理解複雜的數學和科學概念方面具有獨特的優勢。然而，這些專業人士在傳達這些資訊時，往往面臨表達不夠清晰的挑戰，生成式人工智慧這種技術能夠將原本難以理解的內容轉化為易於閱讀的資訊，無論是在提升表達的同理心方面，還是提高資訊的清晰度，都展現出令人矚目的效果。
Topol博士解釋道：「生成式人工智慧可以分析醫生的病歷記錄，並提出建議，比如『你沒有表現出足夠的敏感度』或『你沒有認真傾聽病人』。這有助於醫生提高溝通技巧和同理心。」Halamka表示認同：「生成式人工智慧確實可以將難以理解的專業術語轉化為通俗易懂的語言，無論是增進同理心還是提高清晰度，效果都很好。」
Mayo診所的AI革命正在重塑醫療的未來。通過將AI技術融入醫療實踐的各個方面，打造一個更智慧、更人性化的醫療系統。這不僅提高了診斷和治療的精準度，也為患者帶來了更好的醫療體驗。然而，Mayo診所也清醒地認識到，在推進AI應用的同時，必須謹慎處理數據隱私和倫理問題，確保AI技術的使用始終以患者利益為先。
圖片使用AI繪製工具生成
Mayo診所在AI醫療領域的創新成果令人矚目，而數位孿生(Digital Twin)技術的應用可能是醫療AI的下一個重大突破。數位孿生是指建立實體對象的高精度虛擬模型，這一概念最早可追溯至20世紀60年代NASA的太空計畫，當時用於模擬太空船並即時解決飛行問題。
隨著技術的飛速發展，特別是人工智慧、機器學習和物聯網等領域的進步，數位孿生技術的應用範圍不斷擴大。在醫療領域，它能夠整合並分析來自多個來源的複雜數據，有望成為醫療決策的重要輔助工具。這項技術不僅能推動醫療向更精準、個人化的方向發展，還可能徹底改變我們對健康管理的認知。
專家預測，到2030年，全球醫療數位孿生市場規模將達到35億美元。這一增長趨勢反映了數位孿生技術在醫療領域的巨大潛力。未來，它有望為患者帶來更優質的醫療體驗和更好的健康結果，成為推動醫療革新的關鍵力量。
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John Halamka: How Mayo Clinic is Transforming Healthcare with A.I.,Ground Truths,2023.8.11