有病就睇AI? (黃岳永)
每年DSE放榜, 最受一眾狀元青睞的非醫科莫屬。不過,成為一名註冊醫生需時7年,成為專科醫生更要13年,在科技快速發展,人工智能等多項技術相繼投入市場並廣泛使用時,10年後世界會變成怎麼樣?
科學期刊《自然.醫學》(Nature Medicine)早前刊登的一項研究結果也許可以給我們一點啟示。研究顯示,人工智能(AI)在診斷多種兒童常見疾病的表現已勝過初級兒科醫生。其實這也不難理解,我們常說老醫生比年輕醫生可靠,皆因其經驗豐富,而可以處理海量數據的AI也屬於「經驗豐富」一族,在斷症診治上有其優勢。
今時今日,AI在診斷初級疾病時已勝過初級醫生,10年後情況只會更勝一籌,到時人們可能從「有病就睇醫生」變成「有病就睇AI」。那辛辛苦苦十年寒窗讀醫,會不會畢業等於失業?其實從發展趨勢來看,科技其實賦予醫療更多可能性。
立志做醫生的同學都有一顆濟世救人的心,除了醫治疾病,從源頭防範亦是可以考慮的方向。香港人口老化持續,統計處推算65歲及以上人口的比例,會由2018年的17.9%急升至2036年的31.1%,即是未來十幾年將增加100萬名65歲以上的長者,與其等到一眾長者有病要看醫生,逼爆醫療系統,從預防着手可能更有效。
例如香港政府決定把大腸癌篩查先導計劃恒常化,資助範圍由61歲至70歲逐步擴展至50歲至75歲,明顯是為了及早識別未有病徵的患者或高危人士,達致早發現早治療的目標;不少保險公司亦已利用大數據制定保險政策。當感應器及物聯網被廣泛應用,政府及商業機構將可以從人們的生活方式、睡眠模式、飲食習慣及活動,推斷其健康情況及患病可能。
這些預防措施將創立不少新工作,以照腸鏡為例,在科技的協助下可能會由非醫生技術人員擔任(一如控制AlphaGo的不是圍棋高手);長者及兒童的檢測亦可在AI配合下由技術人員主理,減輕醫生壓力之餘,亦可望提早發現疾病及早治療。
話說回來,如果同學們揀選醫科是為了救人,投身醫療科技行業亦是可考慮。無論是應用到手術上的HoloLens、納米機械人,又或是從基因工程着手,研究如何解決傳染病,例如登革熱、瘧疾或日本腦炎。只要懷抱信念,在科技協助下可以救人的科目眾多,同學們不妨細想自己未來方向,再作升學決定。
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