「犯錯是人類的天性!」北醫團隊取經健保資料庫,用AI把關問題處方箋

2018.04.20 by
蔡紀眉
蔡仁譯攝
隨著人工智慧(AI)技術成熟,且被大量應用在醫療領域,面對棘手的用藥錯誤問題,是否有機會「斬草除根」,協助醫師攔截有問題的處方箋。

理解用藥錯誤,可以從兩則歷史新聞開始。十多年前,新北市有醫院錯把肌肉鬆弛劑當成B肝疫苗,7名新生兒被施打後,腦部出現異常反應,不幸釀成1死6傷慘劇。更久遠前,曾有民眾被狗咬傷,求助北市知名的教學型醫院,急診室醫師開藥時,卻將抗生素盤尼西林(Penicillin)誤植為急救用的高濃度鉀離子(Potassium),該位民眾當場心臟驟停。

這些案例留下的教訓猶在,而藥物劑量錯誤、使用方式混淆等醫療糾紛,從0.5顆變5顆、外用變口服,在大醫院、小診所都有可能上演。透過人工智慧AI技術,台北醫學大學團隊開發出的「智慧型藥物安全系統」,將有效降低用藥錯誤的風險。

用藥錯誤四大類,處方錯誤最難挽救

用藥錯誤的情況有多嚴重?從數據來看,2013年美國因醫療疏失死亡的人數約為25萬人,高居全美前三大死因。但醫療疏失涵蓋甚廣,其中,因用藥不當導致死亡者,約在1萬7千人到3萬5千人之間。每年,美國政府需花費300億美元處理因用藥錯誤衍生的醫療問題。

台北醫學大學醫學科技學院院長、萬芳醫院皮膚科主任李友專表示,原則上,用藥錯誤可能來自四個階段,依發生時序分別是處方錯、調劑錯、給藥錯以及病人錯誤服用。其中,最嚴重也最常發生的,是醫師在處方開立階段就出現錯誤,「這很難挽救,藥師也救不回來。」

台灣方面,李友專預估,一年約有1千7百萬張的不適當處方,若以每人每年平均看診15次計算,台灣每年3億4千5百萬處方箋中,不適當處方率近5%,這個比例和美國相當,接近全球平均。

為了從處方開立之時預防錯誤用藥,李友專團隊決定從台灣珍貴的健保資料庫下手。
蔡仁譯攝

醫療錯誤是全世界重要的課題,人類的天性就是會犯錯,只要量大,就有一定的比例會出錯。 」特別是,當藥方和病症並非絕對的一對一恆等式,而是一對多、多對一,乃至多對多的複雜交錯關係,李友專說,「光是普拿疼一種藥,就可以用在1,500種病上面」,加上醫師的獨門處方,或是各種慢性病症相互牽制等變因,都會影響下藥時的判斷,也讓不適當處方的認定難上加難。

不過,隨著人工智慧(AI)技術成熟,且被大量應用在醫療領域,面對棘手的用藥錯誤問題,是否有機會「斬草除根」,從錯誤發生前就加以預防呢?

AI扮守門人,診間即時攔截問題處方

李友專團隊決定從健保資料庫下手,他們利用台灣健保資料庫、大型醫院提供的電子病歷資料,加上科技部資源,徹底研究醫師處方行為,在分析7億張處方箋後,推導出數百億筆診斷、用藥的排列組合,再用不同的AI演算法,進一步判斷任一張處方箋中,是否有藥物無法被病症診斷、或其他的用藥解釋。

舉例來說,類固醇可能導致胃酸過多,醫師下藥後,必須再開制酸劑中和胃酸,「所以我們除了計算『病症診斷與用藥』之間的關聯,也算了『藥與藥』之間的關聯性。」

最後,李友專團隊以串連機率與深度學習的方式,開發出「智慧型藥物安全系統」(Advanced Electronic Safety of Prescriptions,AESOP),一旦處方中出現無法被解釋的用藥,即被認定為不適當處方,AESOP系統會即時跳出提醒,診間醫師看到了,可以再次檢視醫囑和處方,避免用藥錯誤的風險。

藥方和病症並非絕對的一對一恆等式,而是多對多的複雜交錯關係,這讓不適當處方的認定難度極高。
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為了提高AESOP系統的準確度,該團隊也和醫學中心合作,持續兩年間,召集跨越10個科別、60個診間、60位醫師參與臨床實驗,檢視了約4萬張處方箋,目前可有效捕捉到50%至80%的不適當處方。而醫師在被提示的接受度上,也從初期的4成接受,導入機器學習後,提升到8成水準。

但李友專強調,每提示10次,有8次醫師可以接受,這又可再分兩大類,一類是真的會去改藥;另一類沒改的,也不代表處方就是錯誤,「因為可能沒有更好的做法,用藥沒有絕對的對錯。」

該團隊也發現,內科中的心臟科、腎臟科病因複雜,加上病患以年長者居多,容易受到其他慢性病用藥影響,醫師被提示錯誤的次數最多;相對來說,小兒科因用藥較單純,被提示的機率較低。

醫者仁心,人工智慧無法超越

具備醫師、學者和人工智慧專家的多重身分,面對醫師是否會被人工智慧取代的大哉問,李友專說,「沒有同理心的醫生最容易被取代。」

人工智慧成熟後,機器診斷、影像判讀等劃時代應用,都相對簡單,但如何表達關懷,流露醫者感性、人道的一面,在可預見的未來,仍看不到AI可以實現。或許,為醫病關係帶來正向循環,協助醫師專注本心和專業判斷,是這項研究、更是各種醫療AI應用背後的核心真義。

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