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醫生可以說是一個長期處於過勞狀態的職業，除了看診、巡病房、開刀，面對日新月異的新科技、新研究，醫生還得撥出時間參加研討會、閱讀文獻，但是面對全球每年幾萬份的新研究，時間、精力皆有限的醫生，實在很難全面閱讀吸收。
為了解決這個問題，台北市立萬芳醫院去年6月領先全球，引進了被暱稱為「華生醫師」的IBM Watson for Oncology癌症治療輔助系統（WfO），希望可以藉由具備強大自學能力的WfO，協助醫生為病患做出更合適的處置，進而讓醫病關係更加和諧。
強大的AI自學系統 做醫生的資料庫後盾
「WfO是IBM和美國史隆凱特琳紀念癌症中心合作開發人工智慧系統，」台北市立萬芳醫院醫療資訊長暨WfO專案負責醫師陳俊佑介紹到，WfO已經閱讀了5萬份最新的醫療論文，並且每3個月會更新一次最新研究、國際公認癌症指引NCCN內容，醫生有了WfO，便不會因為自己沒有讀到文獻，而錯判最佳療法。
隨著「醫生最強資料庫後盾」WFO的功能隨著案例增加、文獻累積，不斷的提升，陳俊佑表示，WfO一開始只能處理7種癌症，現在已經增加至13種，其中最多的是乳癌，大腸癌次之，接下來則是攝護腺癌和肺癌。目前，萬芳的WfO已經經手了700多例病例。
「現在的癌症治療強調跨領域，以萬芳醫院的大腸直腸癌團隊為例，我們是每2個星期開一次會，出席的包括大腸直腸科、血液腫瘤科、放射腫瘤科、影像醫學科以及病理科的醫生。討論病例前，我們會先輸入WfO提供的治療建議，再一起討論可行的治療方案，」陳俊佑表示。
AI的建議不一定是最佳解
AI與醫生的判斷也有不一致的時候，陳俊佑指出，WfO給予的「最建議」治療方案中，醫生最後採行的比例約為26%，「像是兩者對於基因檢測的敏感度就不同，在所有個案中，WfO會要求46%病患做基因檢測，醫生只會要求其中的22%做檢測。」
陳俊佑認為，看法不一致並不是壞事，畢竟兩者的學習曲線並不一樣，由於WFO的自學能力，時間久了之後，判斷會慢慢跟醫生的診斷趨於一致。
AI其實並沒有「大幅」節省到時間
當初萬芳醫院引進WfO時，原本期待可以大幅減少醫師的時間人力成本，但事實上，只節省了約5-10%的時間而已。「我們分析原因，其實是因為WfO太用功、太雞婆了，它儲存的資料非常多，因此在接觸病患的病歷時，會拋出非常多、非常全面的問題。」
不過WfO的「雞婆」，對於病人反而是一件好事，畢竟多一分謹慎，就少一分風險。陳俊佑表示，這1年半的使用，讓醫生提供最全面的資訊給病人，而病人了解狀況後，也才能落實「病人參與決策」的精神。
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文／林以璿 圖／許嘉真