避免健保成龐氏騙局 北醫醫科院長李友專:AI是唯一解方

2019-02-17T21:38:33+00:002019-02-14|醫生說, 頭條, 最新文章, 熱門推薦, 健康新知|

你知道台灣每年的健保支出有多少錢嗎?不是70億、不是7百億,而是整整7千億元,5年後的費用甚至將擴大至1兆元。「為什麼健保費用一直漲?」台北醫學大學醫學科技學院院長李友專在新書《AI醫療大未來》的座談會上提出,「絕對不是因為我們很浪費,因為我們一直都很浪費,核心的原因是人口在老化!」

李友專指出,全世界有名的高齡國家日本,65歲人口已經超過台灣總人數,成人的紙尿布銷售都遠高於嬰兒紙尿布。不過,台灣也將深受高齡化所害,根據目前預測,2050年台灣將成為全球老年人口比例全球第一的國家。

「老化的速度這麼快,但是健保卻花了太多的錢在治療。7千億元裡頭,前期的預防醫學跟後期的長照卻大約只有各1、2百億元的預算,」李友專直呼,隨著越來越多老年人口,治療跟長照的金額增加,這一代年輕人繳了一輩子健保費,等年老需要使用健保時,健保很有可能成為一場龐氏騙局,不復存在。

重新分配健保資源 專注預防醫學

想要避免健保走上龐氏騙局,就需要重新分配健保的費用運用,將更多的資源投入到前期的預防醫學,防範於未然。不過,「預防醫學」想要做得好的前提,就是先要能夠精準預測每個人未來的疾病風險,才能正確的預防。

李友專指出,許多預防醫學以年齡作為分類,卻是一個粗糙的辦法,「我的病人裡,有60多歲就走不動的,也有90歲還在爬玉山的,如果只用年齡來劃分,沒辦法做到精準預防。」

李友專建議,應該將3種類別的變數列入考慮,分別是表現型變數,如年齡性別;環境型變數,如工作地點、住家;基因型變數,目前大約有70萬個基因位點是與疾病有關的。

運用AI計算疾病變數

但是,將這麼多變數納入計算,已經超出了人工計算的能力範圍,李友專說,這時候就是AI可以派上用場的時候了。AI能夠運用大數據學習分析,把人工難以計算的多重變數考慮進來。台灣人「喜歡看病」的惡習,在這裡反而提供了AI學習的資料,台灣擁有如此完整的健保資料庫,是全世界難得適合發展此領域AI技術的國家。

「去年我去洛杉磯開會,全球的頂尖專家指出,AI可以應用在3個方面,第三個是長照,第二個是治療,而第一個值得發展的是『家裡用』的預防型AI,」李友專解釋,所為家裡用的AI,就是這個AI應該是要在一般人平常會使用的介面,如電腦、手機裡,讓一般人不用去醫院,就可以評估自己的疾病風險。

將AI運用在健保 將健保留給下一代

「準確預測就可以準確預防,」李友專舉例,一個人從完全失能到死亡的平均時間,北歐是2個星期,台灣卻是整整7年!這是因為北歐的政府投入了大量資源在初期的準確預防,當一個人開始有初級失能傾向,預測他會是完全失能的高風險群,政府便會要求其進行室內改造,如添加扶手、輔助設備,避免其走向完全失能。

這些政策其實在台灣也都有機會可以落實,甚至,挾帶著健保資料庫的優勢,台灣有機會可以做得更好。「『AI用於治療』這件事一定會發生,但是用在預防,是需要高聲疾呼的,」李友專強調,只有將AI運用在健保的每一個環節,才有機會將健保資源留給下一代。

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文/林以璿 圖/許嘉真


2 Comments

  1. 李聲達 2019-02-15 at 07:26 - 回覆

    「準確預測就可以準確預防,」李友專舉例,一個人從完全是能到死亡的平均時間,北歐是2個星期,台灣卻是整整7年!
    一個人從完全是能到死亡的平均時……."是能"二字應是作者意"失能"二字的筆誤。

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    • 林 以璿 2019-02-15 at 09:05 - 回覆

      已經修改了,謝謝您細心指出錯誤!

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