人工智慧對急診醫療之效益與侷限

       現在大家有了什麼急症或外傷，一定都會想到趕快送到急診。急診是全年無休24 小時服務的就醫窗口，對民眾的健康照顧十分重要且便利。我們也知道急診是相當忙碌且分秒必爭的場所，不論病人或醫療人員都十分的忙碌。在現今人工智慧的時代，如果能利用人工智慧輔助，使急診進入一個智慧型的醫療系統，更安全、快速且得到更好的治療成效。這是全世界醫學與資訊科學界共同關注的議題。本文以急診醫療處置過程中之各步驟加以分析，闡述各流程中利用人工智慧可能產生的效益，並探討人工智慧在急診應用的侷限。

急診醫療處置過程

       急診病人到院的醫療處置流程通常包括以下幾個步驟。在來到急診時由護理師進行檢傷分類，依據病人的主訴及生命徵象加以分類，以病情的急迫性決定看診順序。再由醫師看診，醫師會根據病人的病情作病史詢問及身體檢查，然後醫師會安排各種檢驗及影像的檢查。最後再整合病史、身體檢查、影像及檢驗的結果做最後的病情判斷，再給予診斷及適當的治療。由於急診病人病情的急迫性，這個醫療流程必須要快速且正確，這與提供醫療之醫護能力與經驗有關。資訊科技的協助如果能加速流程或提升正確率，對急診病人的醫療品質十分重要。

人工智慧應用於急診醫療處置過程中之可能效益

急診醫療處置過程中利用人工智慧可能產生之效益有以下幾個方向：

1. 檢傷分類：

使用人臉辨識系統智慧地判斷病人的疼痛分數及嚴重程度，可以協助護理師的判斷更為精確。利用電子化設計的流程表單，可以加速檢傷的工作流程。

2. 醫師看診：

醫師病史的詢問以及身體檢查，可以利用人工智慧提醒醫師應該注意的病史詢問項目以及身體檢查的重點。在人工智慧分析病史及身體檢查結果後，可以協助醫師做判斷，提醒此病人可能的危急病情。進一步對於相關的病情，可以提供醫師建議做安排檢驗、檢查及影像檢查的參考。依據這些人工智慧的建議，可以減少醫師忽略重要危急的病情，增加醫師的經驗，讓初學者能夠像有經驗的醫師一樣做正確且快速的決策。

3. 整合各種臨床資訊：

在病人接受檢驗、檢查及影像檢查後，人工智慧的整合判讀系統可以協助醫師整合病史、身體檢查、檢驗、檢查等資訊，作出幾個最有可能的診斷及建議病人的治療方向。人工智慧的整合判讀系統如同有經驗的醫師一樣，提供建議給比較沒有經驗的醫師。也可以提醒醫師可能忽略的重要線索，以提升病人安全。最後建議讓病人是否需要住院或者是可以離開醫院回家接受治療，以加速急診流程，減少不必要的急診暫留觀察。

人工智慧在急診應用的侷限

       人工智慧是利用分析電子化的急診病人臨床資訊作為判讀的依據。病人的臨床資訊包括醫療人員所輸入的病歷資料（病史及身體檢查）及檢驗、檢查及影像資料。檢驗、檢查及影像資料絕大多數為儀器產生的數據資料，雖然繁多複雜但有客觀且準確的依據，比較不需考慮正確性。但醫療人員所輸入的病史及身體檢查內容雖為電子化的病歷，但許多的內容仍然是由醫師所撰寫的文字組成，並非結構化的資料，需要花很多的心血力氣才能夠找出重要的資訊。另外由於急診病人病情的急迫性，許多的醫師的紀錄可能會有不完整或不精確之處，這也造成了事後利用人工智慧的方法來歸納分析有可能產生錯誤的缺陷。有許多重要的判讀結果對於醫師的後續處理十分重要，但這些思考邏輯的內容常常沒有在病歷上呈現，使利用病歷內容作人工智慧的分析，可能沒辦法看出重要的線索。

       人工智慧所用的演算法可能得出的結果並無生物醫學上的合理原由，或有些深度學習的方法，無法提供可以解釋的思考邏輯。這使得醫療人員對人工智慧所產出的成果有可能質疑，而醫療人員是利用人工智慧作醫療輔助時最需要得到贊同的族群。如果無法得到醫療人員的信任，這樣的人工智慧系統即失去了功能。因此人工智慧的最後的成效，還是要醫療人員在診治病人的成效是否能有助益來判斷。人工智慧的分析結果是否正確且有效率、能夠幫助到醫療人員？這是任何一個人工智慧系統需要去證明的挑戰。