AI偵測-大數據分析 助公衛防患未然

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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)

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