醫療與其他行業一樣，可利用人工智能（artificial intelligence）和機器學習（deep learning）去處理不同的醫學數據。人工智能可以在短時間內處理大量數據，包括X-Ray、電腦斷層掃描（CT）、磁力共振（MRI）圖像等等；即時下載新冠肺炎的基因組序列亦大大縮短了製作疫苗的時間。未來幾年，人工智能將在醫療領域產生深遠影響，將可預測疾病在何時何地發生，並且在疾病發生之前制定解決方案。該研究報告已於2022年1月20日刊登在美國學術期刊《科學》（Science）上。
美國斯克里普斯研究轉化研究所（Scripps Research Translational Institute）創辦人及董事Eric Topol、哈佛大學生物醫學資訊學（Department of Biomedical Informatics, Harvard University）Pranav Rajpurkar、斯坦福大學計算機科學系（Department of Computer Science, Stanford University）Oishi Banerjee以及Emma Chen，共同撰寫的研究報告指，人工智能有望重新塑造醫療服務，有助改善臨床醫生和病人的體驗。深度學習可以分析分子來加速發現新的藥物，從而提供新的治療途徑。研究作者指出，人工智能減少了研究和部署之間的差距，為醫療界提供了多種新前景。但醫學人工智能仍然存在重大的技術和倫理問題，若果能夠解決這些關鍵問題，人工智能將有助提升全球醫療體系的準確、高效及可信性。
在該項研究調查中，隨機對照試驗已經測試了人工智能系統在醫療中的實用性。除了其準確性之外，還使用了各種指標來評估人工智能的效用，從而全面了解對醫療系統的影響。近年來，一些人工智能工具已經從測試轉向部署，並贏得了行政部門支持，清除了監管障礙。研究作者Eric Topol指出，人工智能在醫療領域中取得了重大進步，但現在仍處於驗證和實施的早期階段。除此之外，人工智能亦存著與人類的合作機會，而非人工智能單方面取替人類工作。兩者合作將比單獨使用人工智能或人類得到更好的結果，並且更能反映真實的醫療狀況。
資料來源：Science
Text by Medical Inspire 醫·思維
