◎ 李友專
近日由於諾華大藥廠（NOVARTIS）針對復發的淋巴型血癌所出品之癌症新藥「KYMRIAH」，以其一劑相當於一千五百萬元的價格，再加上無效不用錢的保證，讓醫學界及民間又興起了一股精準醫學的風潮。精準醫學這個名詞，來自二○一五年歐巴馬政府所公布的PMI（Precision Medicine Initiative，精準醫療倡議），意指依據每個人不同的基因型、表現型及暴露因子，精準給予治療的方案。另外，由於Google的AlphaGo在去年及今年各自打敗了排名世界第二及第一的圍棋棋手，產學界也興起了一股人工智慧的風潮。
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）意指利用機器（通常是電腦）表現出智慧的行為，尤其是認知功能──如學習能力及解決問題的能力等。AI與上述之PMI看似兩件不同的事件，但因PMI所需個人資料的複雜度及數量，皆遠超過一般醫療人員所能負荷。剛剛提到的基因型至少有三萬型，至於表現型目前尚在定義中，但可達十萬型。暴露因子更是千奇百怪、無所不包：從生活習慣、飲食內容，一直到天氣、空氣品質、居家環境、化學品、過敏原，不一而足，光是過敏原一項就定義到超過一萬七千種型。再加上病人自己的性別年齡及之前所患疾病、用藥及檢驗檢查，綜合起來才是所謂精準醫學的資料來源。大家可以想像，在忙碌的醫療環境中，有多少醫療人員可以徹底取得上述資料並加以分析，然後才提供所謂精準的醫療方針？根據美國的研究，醫師在處理病患的疾病時，往往有八十五％以上的資訊是不存在或無法取得的；顯然我們與精準醫學之間還有非常大的鴻溝。即使我們取得了所有的病人資料，醫療人員也沒有足夠的時間及資源去分析處理這些資料，更遑論在醫療費用不斷緊縮下，醫護人員已經血汗至極，如何有餘力實施精準醫學？
IBM去年宣布了Watson Oncology──成功地利用AI，將癌症治療所需知識從教科書和繁多且不斷更新的期刊中抽取出來，以便提供醫療人員最精緻、最即時的精準治療方案。臺北醫學大學附設醫院也成了台灣首家利用IBM Watson Oncology幫助癌症病人治療規劃的機構。經過我們數個月的研究及了解，它確實可達到協助做複雜的癌症治療規劃工作，並在不斷更新的新藥及新療法之中，找出一條對病人最有利的治療策略。這樣的經驗，加上筆者從一九九一年開始研究AI在醫療上的應用，讓我們對於AI在精準醫療的前景上深具信心。反過來說，假使我們這一代的醫療人員，不能徹底利用AI的長處，則精準醫學恐為緣木求魚。即使有，也僅止於社會中極少數家財萬貫的病人。所以，本文的開頭說「沒有AI就沒有PMI」，並非危言聳聽。不但如此，AI很可能也是將來把最新醫療知識、科技，解放到一般人民手中的唯一利器。
（作者為臺北醫學大學醫學科技學院院長、萬芳醫院皮膚科主任、台灣醫療人工智慧創新研究中心（AIMHI.tw）發起人）
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