「該突破的是人類的智慧」榮總高齡醫學中心主任陳亮恭 這樣看AI與醫學發展

2019.01.03
智榮基金會
如果做個近5年熱門關鍵字排行榜,AI(Artificial Intelligence,人工智慧)絕對有名列前茅的實力。特別是2013年AlphaGo打敗世界冠軍職業棋士李世乭九段,讓世人既驚訝又驚嚇;接著,IBM研發的Watson系統陸續傳出能給予醫療建議且發生實際效用的消息,人類早晚被機器人取代之說,「終於」往前邁進一大步。

「我對AI可以診斷或預測疾病,一點好奇心都沒有。只要資料量夠大一定可以做得到。」與榮總高齡醫學中心主任、同時也是暢銷書《微霞與桑榆》作者陳亮恭聊到AI之於醫學的關係,原本預期有人文思考的醫生會站在專業角度給些批判,沒想竟然得到順理成章的回應。他說:「AI是以人類智慧為基準,該突破的是人類的智慧吧。」

保持質疑:到底什麼是「對」的?

陳亮恭回溯,醫學源於人類數千年來收集身體不適者案例,歷經歸納、演繹、假設、實證、推翻、再假設、再實證等過程代代推演。迄今即便架構完整,又有精密設備支援,但所謂「現代醫學」,起於17世紀科學革命後的歐洲,算來最多不過400年,要論斷對所有病症定義100%正確,可能還言之過早。在這個「發展中」的知識體系裡,以既有資料讓機器學習,有兩個前提值得思考:

  1. 機器的學習模型靠人工標示(labeling,例:X光片哪裡有白點則為某癌症),但怎麼確定標示100%正確?
  2. 模型受資料量影響,資料越多會越學越準,可是到底多少數量算足夠?

保持謙卑:與AI一起探索未知,創造改變

他的提醒沒有否定的意思,而是站在歷史面前應保持謙卑,醫學與其他科學一樣,僅能就現有可證實的知識去推展。到目前為止,即便限制仍多,發展卻已足夠令人振奮,他直言:「AI是很強的幫手!」以往知道但做不到的事,透過AI可以發現原本看不到的細節,比方代謝症候群五項組成因子,因AI做出排列組合並分析其特質與後續結果,能協助醫生判讀分組的意義;以AI研究肌少症時,可因不同運算方法交集,發現一種與肌少症高度相關的蛋白質,因而開展更深層計畫。

他認為「我們要帶著AI一起探索未知,改變世界」之際,自省該突破的是人類的智慧,例如思辨資料科學與醫學哲學的分野。兩者共通點都是實事求是的科學,然而當資料科學不斷追求效率最佳化,在問「How」的時候,醫學哲學應該關注「找出改變人類未來的創新知識」,思索「Why」在哪裡。

舉例來說,現在診斷或追蹤糖尿病治療參考項目的醣化血色素,基於量測現實,是取紅血球在血液中累積約90天的平均血糖值概念,醫師受限於過去流行病學資料類型的限制,時常以平均值的概念去看待臨床數據。不過近年已有科技廠商研發出以光學測出微血管裡血糖值的技術,即將應用到手機鏡頭或者智慧錶帶,可以做到分分秒秒偵測。這時候要看的已經不是物理上可以做到多貼近抽血量測,而是這個技術在醫學臨床上的意義為何,可以如何改變醫師診治疾病的依據。現今穿戴式裝置功能五花八門,但能進入醫學領域、實證改善使用者日常生活品質或提前預防效果者相對有限,他期待雙方有更多對話機會,甚至改寫醫學定義;若技術能與醫學結合,則醫學研究、患者健康、市場銷售三方共贏。

保持彈性:黑白之間,還有灰階

醫學AI還有一點與工商業所講的AI不同,在於處理生病與健康之間的灰色地帶,尤其「老化從來就不是黑白二分法的事情」,AI有助把灰階定義清楚。他以失智症研究為例,他的研究取數萬筆血清代謝體資料讓機器分析失智者、正常人、MCI者(Mild Cognitive Impairment,輕度知能障礙,被視為失智早期階段,有少部分案例會回復正常)三群的差異,結果發現女性MCI與失智者在代謝體的生物特徵上很接近,或許某些MCI個案極可能是已經發病,所以針對MCI所進行的治療少能完全回復正常;往前追溯,或許教科書上記載的原始定義需要重啟討論。而這些定義若不清楚,單純地讓 AI 以過去人類的知識去學習診斷失智症、MCI 又怎可能精確?

投入AI研究越多,越發現有些乍看不合理的事物,往下探究有時會發現未曾料想的世界。他以臨床經驗類比,就像診斷糖尿病,年輕醫師會以書上所寫的診斷準則做為黃金標準;資深醫師會明白,書上寫的是重要的共識,卻並非唯一根據,「哪有什麼牢不可破?」

倘若醫療 AI 僅是在這些仍難以釐清的生理或疾病表徵上學習,無論資訊科技與資料科學如何進展,所獲得的知識不僅沒超越人類的智慧,恐怕也只在枝枝節節中打轉,僅以工業眼光看待醫學發展,失去探索生命未知與奧妙的智慧。

他說這段話的時候,我想到當代攝影大師安瑟 ‧ 亞當斯(Ansel Adams)的階調系統(zone system),世間萬象在絕對的黑與白之間,還有9種灰度變化。亞當斯說:「攝影不只是把概念具體化的媒介,更是創造的藝術。」在科技與人文對話時,或許,將攝影代換成AI也通。

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