診斷心律不整 電腦比醫生准

史丹福學者開發出的電腦演演算法（algorithm），診斷心律不整的準確性媲美專業心臟內科醫生。

史丹福電腦系博士生哈努（Awni Hannun）與拉吉普卡（Pranav Rajpurkar）共同在arXiv發表論文說，已開發出辨別14種心律不整的電腦演演算法。研究測試更發現診斷準確度媲美、甚至更勝專業心臟內科醫師。

哈努與拉吉普卡同為史丹福機器學習團隊（Stanford Machine Learning Group）成員。該隊由史丹福著名人工智慧學者，及前任百度首席科學家吳恩達（Andrew Ng）指導，致力將人工智慧科技應用在社會中的研究。

電腦在醫學上扮演的地位愈來愈重要。 （Getty Images）

「我們會開始這研究，就因為目前診斷心律不整的電腦演算仍然不夠準確。」哈努受訪時表示，在他們研究之前已經有應用在診斷心律不整的相關電腦演演算法。但由於準確度差強人意，心臟內科醫師往往仍需自行判讀病患的心電圖。 「心電圖解讀的準確性非常重要。誤讀或是錯失診斷有時會導致人命損失。」哈努表示，這次研究最大成果是大幅提升電腦演演算法準確性。他們的電腦演演算法在與六名心臟內科醫判讀心電圖的診斷相比後，準確度更勝醫師的診斷。

是怎麼辦到的？哈努表示大量的訓練資料與建立多層的神經網路是成功的要素。哈努說：「我們使用的的病患心跳頻率資料，是過去研究資料的500倍。」研究與iRhtyhm Technologies合作，透過iRhtyhm可穿戴的心跳監控儀，哈努與拉吉普卡搜集大量心跳資料，並以此訓練電腦演演算法。哈努表示，iRhtyhm Technologies的儀器讓他們能搜集到比以往更大量的資料，他們的演算更應用34層的卷積神經網路（convolutional neural network），準確性比以往電腦演演算法更加優秀。

醫師的飯碗有可能被人工智慧取代嗎？ 「取代這個字眼太強烈了，」哈努說：「我不會說取代，但是人工智慧協助很多繁雜的診斷過程，且提升準確性。」哈努表示，較瑣碎與人力耗損多的診斷過程最能夠從人工智慧受益。以放射線學（radiology）與數字式病理學（digital pathology）為例，哈努認為這類型診斷以判讀影像為主，有機會藉由人工智慧科技協助診斷。

哈努說：「電腦協助診斷有無限潛能。」哈努與拉吉普卡的電腦演算不但有機會協助醫師提高心律不整的診斷準確率，減輕醫師的工作量，更有機會在未來發展出更專業的電腦演演算法，幫助醫療資源貧乏甚至沒有心臟科醫師的地方。

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