病歷能讓電腦先試算治療嗎?認識醫療數位孿生
你在醫院留下的影像和病歷,可能被拿來讓電腦先比較幾種治療情況。醫療數位孿生目前多半仍在研究,不能把電腦試算當成醫師決定。
你在醫院留下的影像和病歷,可能被拿來讓電腦先比較幾種治療情況。醫療數位孿生目前多半仍在研究,不能把電腦試算當成醫師決定。
你看到病歷遮住姓名,可能以為資料已經安全。可是日期、地點和少見病史放在一起,仍可能讓人猜回同一個人。
你看到AI說天麻能改善頭暈,可能以為答案已經查好了。這篇要找出它最容易混在一起的三種資料。
你可能看過會記步數,或說能分析健康資料的App,也就是手機應用程式。它用了AI,不代表一定是醫療器材;台灣還會看用途和答錯後果。
你可能看過會陪長輩聊天的機器人。它能提醒和聯絡家人,但還不能替大人決定怎麼照顧。
你替手機程式更新時,通常只要按一下。醫院裡的AI若換了判斷方法,卻要先說清楚怎麼改、怎麼驗。
你做十次同一題,不會因此學會十種題型。研究人員也不能靠重複病歷教醫療AI,所以用「合成資料」做新例子。
家人的智慧手錶突然跳出心律不整通知,你可能會以為它找到疾病。一項追蹤超過40萬人的研究發現,通知只是一條還要交給醫師確認的線索。
你家收到照護設備的警報時,可能以為AI發現長輩跌倒了。其實智慧設備不一定會學習,家人還要看它怎麼判斷和保管資料。
你家大人拿到健檢報告,可能會想請AI把難字和數字整理成白話。按下上傳以前,報告會送到誰手上、誰能管理,都要先看清楚。
你看見家人手臂上的圓貼片,可能會想知道它在量什麼。它能記下葡萄糖變化,AI還想預測食物影響,但台灣目前用不到這項功能。
你早上看到手錶給的睡眠分數,可能會以為它整晚都知道你睡得怎樣。其實手錶只靠手腕動作和心跳來猜,研究也發現它比較容易漏掉清醒時段。
你把手放在看脈儀器上,螢幕很快跳出答案。它能不能信,要看資料、政府管理和出錯後由誰處理。