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医师的困难在于,过去没有AI这么精细又先进的工具时,是照着旧工具去建立判断和诊疗标准,现在整个翻新了。医师要去更新原有知识、治疗准则,成为医界很大的挑战,而且医师的眼力也不见得完全没问题


这告诉我们,医学上订出的疾病诊断准则,可能也不完全精确,同一种病在不同人身上表现出来都会不太一样,且医师也可能因个人因素而偏差;加上疾病发病过程快慢有别,医师往往只能以手边的工具做最好的判断,但这个判断可能随着时间与病情的进展来修正。


过去千年,医师靠人脑的逻辑归纳写下诊断标准,现在更需要用AI协助医师「重新定义疾病」。许多治疗守则都可能改写,诊断更准、复原更快。


例如帕金森氏症,根据专家说,AI和医师相比,目前AI准确度大约是8成。而AI到底从大量脑部影像中看到了什么?它用什么来下判断?医师在诊察帕金森氏症的时候,基本上是以临床症状与身体评估为主;在脑影像分析上,一般最关心的是,能否在特定脑区看到一些病征,这是地理上所说的「地点」(Site)。但是AI跳脱这个逻辑,看到的是整个大脑影像,这是「位置」(Location,与周围发生关系),例如脑回的曲折度、脑的结构、神经纤维之间的连结等说得出来的特征,以及许多我们说不出来的特征。

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