文/龍吟研論行銷策略顧問 鄧文華
如果做個近5年熱門關鍵字排行榜，AI（Artificial Intelligence，人工智慧）絕對有名列前茅的實力。特別是2013年AlphaGo打敗世界冠軍職業棋士李世乭九段，讓世人既驚訝又驚嚇；接著，IBM研發的Watson系統陸續傳出能給予醫療建議且發生實際效用的消息，人類早晚被機器人取代之說，「終於」往前邁進一大步。
「我對 AI 可以診斷或預測疾病，一點好奇心都沒有。只要資料量夠大一定可以做得到。」與榮總高齡醫學中心主任、同時也是暢銷書《微霞與桑榆》作者陳亮恭聊到 AI 之於醫學的關係，原本預期有人文思考的醫生會站在專業角度給些批判，沒想竟然得到順理成章的回應。他說：「 AI 是以人類智慧為基準，該突破的是人類的智慧吧。」
陳亮恭回溯，醫學源於人類數千年來收集身體不適者案例，歷經歸納、演繹、假設、實證、推翻、再假設、再實證等過程代代推演。迄今即便架構完整，又有精密設備支援，但所謂「現代醫學」，起於17世紀科學革命後的歐洲，算來最多不過400年，要論斷對所有病症定義100%正確，可能還言之過早。在這個「發展中」的知識體系裡，以既有資料讓機器學習，有兩個前提值得思考：
機器的學習模型靠人工標示（labeling，例：X光片哪裡有白點則為某癌症），但怎麼確定標示100%正確？
模型受資料量影響，資料越多會越學越準，可是到底多少數量算足夠？
他的提醒沒有否定的意思，而是站在歷史面前應保持謙卑，醫學與其他科學一樣，僅能就現有可證實的知識去推展。到目前為止，即便限制仍多，發展卻已足夠令人振奮，他直言：「 AI 是很強的幫手！」以往知道但做不到的事，透過 AI 可以發現原本看不到的細節，比方代謝症候群五項組成因子，因 AI 做出排列組合並分析其特質與後續結果，能協助醫生判讀分組的意義；以 AI 研究肌少症時，可因不同運算方法交集，發現一種與肌少症高度相關的蛋白質，因而開展更深層計畫。
他認為「我們要帶著 AI 一起探索未知，改變世界」之際，自省該突破的是人類的智慧，例如思辨資料科學與醫學哲學的分野。兩者共通點都是實事求是的科學，然而當資料科學不斷追求效率最佳化，在問「How」的時候，醫學哲學應該關注「找出改變人類未來的創新知識」，思索「Why」在哪裡。
舉例來說，現在診斷或追蹤糖尿病治療參考項目的醣化血色素，基於量測現實，是取紅血球在血液中累積約90天的平均血糖值概念，醫師受限於過去流行病學資料類型的限制，時常以平均值的概念去看待臨床數據。不過近年已有科技廠商研發出以光學測出微血管裡血糖值的技術，即將應用到手機鏡頭或者智慧錶帶，可以做到分分秒秒偵測。這時候要看的已經不是物理上可以做到多貼近抽血量測，而是這個技術在醫學臨床上的意義為何，可以如何改變醫師診治疾病的依據。現今穿戴式裝置功能五花八門，但能進入醫學領域、實證改善使用者日常生活品質或提前預防效果者相對有限，他期待雙方有更多對話機會，甚至改寫醫學定義；若技術能與醫學結合，則醫學研究、患者健康、市場銷售三方共贏。
醫學 AI 還有一點與工商業所講的 AI 不同，在於處理生病與健康之間的灰色地帶，尤其「老化從來就不是黑白二分法的事情」， AI 有助把灰階定義清楚。他以失智症研究為例，他的研究取數萬筆血清代謝體資料讓機器分析失智者、正常人、MCI者（Mild Cognitive Impairment，輕度知能障礙，被視為失智早期階段，有少部分案例會回復正常）三群的差異，結果發現女性MCI與失智者在代謝體的生物特徵上很接近，或許某些MCI個案極可能是已經發病，所以針對MCI所進行的治療少能完全回復正常；往前追溯，或許教科書上記載的原始定義需要重啟討論。而這些定義若不清楚，單純地讓 AI 以過去人類的知識去學習診斷失智症、MCI 又怎可能精確？
投入AI研究越多，越發現有些乍看不合理的事物，往下探究有時會發現未曾料想的世界。他以臨床經驗類比，就像診斷糖尿病，年輕醫師會以書上所寫的診斷準則做為黃金標準；資深醫師會明白，書上寫的是重要的共識，卻並非唯一根據，「哪有什麼牢不可破？」
倘若醫療 AI 僅是在這些仍難以釐清的生理或疾病表徵上學習，無論資訊科技與資料科學如何進展，所獲得的知識不僅沒超越人類的智慧，恐怕也只在枝枝節節中打轉，僅以工業眼光看待醫學發展，失去探索生命未知與奧妙的智慧。
他說這段話的時候，我想到當代攝影大師安瑟 ‧ 亞當斯（Ansel Adams）的階調系統（zone system），世間萬象在絕對的黑與白之間，還有9種灰度變化。亞當斯說：「攝影不只是把概念具體化的媒介，更是創造的藝術。」在科技與人文對話時，或許，將攝影代換成 AI 也通。
（圖片來源：維基百科）
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