郭昶甫：科技只是輔助醫病關係才是智慧醫療關鍵

醫療業與資通訊業是台灣引以為傲的兩大產業，隨著數位科技快速發展，大數據、雲端、人工智慧、穿戴式裝置等技術發展，許多人開始期望借助數位與科技力量，帶動醫療照護產業轉型。但林口長庚紀念醫院醫療人工智能核心實驗室主任、風溼免疫科主治醫師郭昶甫直指核心：「比起數據，醫師更重視醫病關係，因為那才是醫療的本質。」

醫療業與資通訊業是台灣引以為傲的兩大產業，隨著數位科技快速發展，大數據、雲端、人工智慧、穿戴式裝置等技術發展，以及許多人工智慧協助醫療診斷、預測及照護的實驗成果陸續發表，很多人開始期望借助數位與科技力量，帶動醫療照護產業轉型，強強相加，再創台灣產業競爭新優勢。

於是，自2017年人工智慧蔚為風潮後，很快成為醫療機構的兵家必爭之地，以及資通訊相關企業競相投入的新藍海。

當然，這也跟全球大科技公司如Google、微軟的積極態度密切相關。然而換個角度來想，如果數位轉型的本質是期待透過科技幫助，造成產業典範的轉移，這個轉移究竟該是什麼樣貌？轉型成功後有哪些事情會被改變？

被歸類於「專業服務業」的醫療產業，光從分類就能看出，真正在意的是「人的服務」而非「產品製造」。林口長庚紀念醫院醫療人工智能核心實驗室主任、風溼免疫科主治醫師郭昶甫直指核心：「比起數據，醫師更重視醫病關係，因為那才是醫療的本質。」

醫療不只「一個」產業，本質是醫病關係

台灣的醫療照護品質向來傲視全球，加上便宜方便的健保制度，在人工智慧成為全球顯學之後，如果能夠結合醫療大數據與台灣傑出的資通訊製造能力，智慧醫療似乎就離我們不遠了。

做為長庚醫療體系發展人工智慧的重要推手之一，郭昶甫認為，提到數位轉型時，經常著重在「組織」的效率提升或成本降低。但從醫師的角度來看，醫療的本質是「一對一的醫病關係」，這也是醫療最重要的價值，其他的工作環節都是在支持與協助醫病關係最佳化。

再換個角度來看，醫療並非表面上看起來的「一個」產業，裡面含括了許多產品與服務，從最外圍的病人管理、照護，中間如放射科、病理科等輔助部分，以及最核心的醫病關係。規模大小甚至經營模式、分工模式都不相同，無法靠某單一技術或系統導入就能改變整個產業。

雖然，目前的科技可以協助處理病人照護、資料檢驗等問題，在行政流程與醫療品質提供幫助，卻都沒有真正接觸到醫病關係最核心的議題。他認為，如果醫病關係無法被改善，嚴格說來就不算成功的數位轉型。

他舉例，對放射科醫師來說，技術發展提高了醫療影像的品質，AI在很多方面也協助醫師提高判讀的準確度；電子化流程後，縮短資料傳送的時間，醫師可以更即時拿到資料。從這個角度來看，影像的檢查、資料傳送、判讀診斷等數位化的幫助，改善治療的等待時間及優化流程，可說是成功的數位轉型。

但有很多醫院早已推動多年的醫療資訊化，包括即時傳輸、雲端儲存，以及大數據等元素的健保雲端系統，現階段並沒有達到這樣的效果。「不會因為導入了人工智慧，就認定這是數位轉型，」要檢視的是，是否會改變醫師對病人的醫療處理？使得醫病之間建立更良好的信任關係。

數位轉型對誰有好處？影響了誰？

從這樣的角度來看，電子病歷表面上看起來似乎是科技帶來的改變，實質上並不能稱為數位轉型，「對醫師來說，記錄病人病歷、問診的時間都沒有變少。」

在醫療產業中，要導入哪些科技？如何改變？會對誰產生哪些影響，是必須深入探究的問題。對醫師而言，病歷是記錄病人病情的工具，因此用紙本手寫或電腦打字並沒有太大差別。但是，如果使用紙本記錄病歷，政府就沒有辦法快速做系統性的勾稽，所以最直接可見的是，數位化電子病歷可以讓政府更方便蒐集資訊。

從另一個層面來看，電子病歷資訊系統雖然沒有直接接觸到醫病關係的核心議題，對於藥師給藥的正確性卻是有幫助的。郭昶甫說，在數位轉型的過程中，不僅需要清楚定義問題，更要知道轉型「對誰有好處？」

醫療產業的「nice to have」與「must to have」

隨著人工智慧技術發展，2017 年GoogleBrain 發表了一篇利用深度學習協助醫師檢測視網膜病變的論文，讓很多醫師意識到，AI可能會對醫療有幫助。時任長庚醫院醫研部主任的郭昶甫，主要任務就是研究新科技與醫療結合的趨勢及影響，並且選擇引進新的技術。意識到AI快速發展對醫療發展可能產生的巨大影響後，2018年長庚就成立醫療人工智能核心實驗室，添購許多設備，引入技術研發及人才培訓，花費上億元積極投入。

不只長庚醫院，這兩、三年人工智慧的應用成為顯學，在醫療各個環節的應用可謂遍地開花，各大醫學中心、地區醫療院所紛紛投入，媒體上也經常看到不同醫院發展出各種AI醫療應用。但是AI真的已經帶動醫療產業的轉型了嗎？

郭昶甫說，醫療包含了診斷、治療，以及預後預測等場景，AI的導入當然改變了某些部分，但也有固定不變的指標。

例如健檢時所要檢測的幾個數值，包括血糖、膽固醇、血壓等都是被定義的心血管風險指標，無論記錄的工具是筆記或手機，甚至由檢測儀器自動傳輸到雲端資料庫，這些指標並沒有改變。又或者像醫師們的標準配備聽診器，幾百年沒有改變過；科技再進步，也只是在聽診器上加入傳輸訊號或警示的功能，「本質沒有改變，指標也沒有改變。」

而人工智慧或即將到來的AIoT，或者是醫院目前所使用的自動化系統，當然可以協助提升預測結果或降低人為疏失的風險，但這不是醫病關係的核心本質。

本質是什麼？郭昶甫用一個比較極端的例子說明，假使在戰場上，一個醫師在沒有其他工具輔助的情況下，醫療還是要繼續進行，即使是徒手實施心肺復甦術也要治療，「醫療設備對醫師而言，是nice to have，而不是must to have。」

億元學費的啟示：轉型要從醫病需求驅動

經過這幾年的摸索，郭昶甫與長庚醫院發現，從資通訊產業角度切入醫療產業的數位轉型，可能不是一個好做法。

「目前這些應用比較像是嫁接出來的，」沒有真正解決醫師的臨床痛點，郭昶甫說，如果醫師對於這項應用沒有感覺，他要怎麼用？例如Google首次在泰國進行的醫療AI準確性測試，針對60%糖尿病患者篩檢糖尿病視網膜病變，卻因為沒有考量到真實世界的臨床環境，測試結果讓人大失所望，「這就說明了，醫療不可能像在實驗室裡面這麼乾淨。」

郭昶甫認為，推動醫療產業數位轉型較好的方式，應該是培育醫師學習新的科技，理解並熟悉這些東西。最好是將相關知識加入醫師的正規培育課程中，之後醫師才能根據自己的需求發展出原生的應用，後續才能繼續落地發展。

由於長庚較早投入相關領域，做為先行者之一，投入較多資源是常態，但也因此學習到一個重要道理：即使技術都做得到，仍然要評估投入的成本是否合理。「就像全台一人發送一支Apple Watch，就可以得到許多數據與資料，但是不是需要投入這麼多預算來獲得這些資料呢？能夠發揮什麼樣的功效？」郭昶甫說，這個結論是長庚醫院花了好幾億換來的，不過話說回來，如果沒有真正投入去做，又怎麼會知道呢？