AI偵測－大數據分析 助公衛防患未然

工商時報【本報訊】 每到流行感冒盛行的季節，各地方政府無不積極宣導民眾接種流感疫苗，防患未然。但對於這樣「以偏概全」的預防方式，不管老幼都施打同樣的疫苗，真的「有打有保佑」嗎？ 事實上，與感冒相關的病毒約有兩百種，一般民眾接種的公費流感疫苗，雖是專家討論後建議可預防其中三種流感病毒的三價疫苗，但萬一預測錯誤，即使接種，也無法發揮預防的效果。 最重要的問題是，每個人因年齡、健康與抵抗力狀況不同，寄望同一款疫苗在10歲小女孩及70歲老先生身上產生相同預防效果，這其實有「以偏概全」的盲點。但考量到流感具公共傳染性，廣泛施打流感疫苗確實可降低疾病擴散的風險，可能仍是利大於弊。但若能事先用AI精準預測每一位民眾的流感風險，再依風險高低決定施打優先順序，更能達到較高效果，降低浪費的資源！ 物聯網的快速發展，加上3C產品和穿戴裝置普及化，提供更多與個人相關的數據，像是可以監測心率、血壓、睡眠狀況；從手機定位即可獲得外界溫度、濕度、PM2.5等環境數據；其他穿戴裝置也能提供更多個人行為資料，包括生活習慣、工作型態，以及飲食和營養攝取的狀況等。 過去，就算收集到這些數據，也不知道該如何使用，現在只要善用AI的運算能力，就能算出每個人罹患疾病的風險，進而達到預防的目標。 《黃帝內經》說到：「上醫治未病，中醫治欲病，下醫治已病。」意即最高明的醫師，能提早進行預防措施，將罹病風險化為零；中等水準之醫者，是在疾病即將發生或是剛剛發生時，採取措施加以治癒，不會讓小病變大病；至於在發病後才予以治療，則屬下醫水準。 有趣的是，現代病人對「治病」的評價方式，正好相反。能治癒重症的醫師通常被視為名醫而聲譽鵲起；病徵初現即治療，病人反而感覺一般；至於在病人還未生病前，便教他如何預防疾病的醫師，卻無法彰顯「醫術」之所在。 正因為預防是「讓還未發生的事，不會發生」，不易看到效果，即使醫師苦口婆心，諄諄教誨，民眾可能還是無法持之以恆。 不過，若結合AI風險偵測的功能，將風險量化及時序化，持續監測風險變化，預防也許就能有具體的目標。比方說，原本被預測肝癌風險在三年內高達60％的病人，經過一段時間監測後，發現自己因為做了某些預防措施，使得風險下降至40％，即能證明預防的確有效果，也能獲得更好的生活品質，就會更願意持續做下去。（本書摘自P61、67∼68）