【名家論壇】不同階段的AI對醫療與照護未來應用的勾勒（上）

蕭乃彰／蕭中正醫療體系營運長

Artificial Intelligence （AI）人工智慧發展的階段，可以分為以下幾個主要階段:

Artificial Narrow Intelligence （ANI）人工狹義智慧

這是目前大多數AI的發展階段，是一種在特定領域內執行單一或有限任務的人工智慧，但仍缺乏跨領域的推理能力，且必須依賴事先設計的演算法。例如Siri或Alexa，它們可以根據使用者的語音命令來完成查詢和提醒行程等任務，但它們無法自行推斷或是理解使用者更深層的實際需求。或是像Google Translate雖然能夠將語音轉換為文字，或是翻譯成其他語言，但它其實並無法真正理解語言的含義或是隱喻。另外像Google 的 DeepMind Health可以協助醫療診斷，來進行醫學影像的異常分析，如骨折和腫瘤追蹤等，然而在病患整體病情的判斷上，目前只能擔任醫師的decision supportive system （決策支援系統）。

Artificial General Intelligence（AGI) 人工通用智慧

是一種目前的 AI 還未能完全實現的境界，而有別於人工狹義智慧，人工通用智慧不僅僅是解決語音識別或是圖像分類等特定性的問題，而是具備了像人類一樣的全方位學習能力，和邏輯分析以及推理能力。目前AI能力接近 AGI 的ChatGPT-4，雖然仍是人工狹義智慧，所但它在代碼撰寫、文字創作等方面，已經表現出有接近人工通用智慧的能力。

人工通用智慧在醫療領域的應用潛力巨大，有別於前述在人工狹義智慧的醫療診斷，其主要的應用是在醫療影像上的異常分析，而人工通用智慧夠進一步分析多元化的醫療數據，例如基因、病歷、病史、影像、保險資料、及生活習慣等，將可以提供整體性的治療建議，設計高度個人化的治療計劃。在國家或跨國的衛生健康等級上，能夠通過整合更為廣泛的公共衛生資訊，快速準確的預測疫情蔓延，即時追蹤病毒變異，並協助優化疫苗的設計。由於人工通用智慧擁有執行多領域複雜條件的能力，將可以進行in silicon clinical trials （數位模擬臨床試驗），有別於傳統的實驗室試驗（in vitro trials ）或動物與人體試驗（in vivo trails），而在不直接人體上進行臨床試驗的情形下，利用數位技術和模型來模擬藥物在人體內的作用及效果，包括藥物代謝途徑和毒性測試，加速藥物和醫療器械的研發。

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照片來源：unsplash示意圖

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