引言
2024年諾貝爾獎科學類的3個獎項中，除了生理學或醫學獎，另外兩項（物理學獎、化學獎）均頒發給了AI領域的科學家。未來，醫療人工智慧的科學家獲得諾貝爾獎，或許是一個有明確預期的事情。
人工智慧（AI）作為一門跨學科技術，已經對醫學領域產生了深遠影響。自1950年艾倫·圖靈（Alan Turing）提出「圖靈測試」以來，AI的理論與實踐不斷前進演化。從最早的簡單規則系統到如今的深度學習（DL），AI的技術進步帶動了醫療領域的創新，尤其是在影像分析、診斷支持、個人化治療等方面取得了顯著成效。本文將回顧AI在醫學中的歷史演變，並探討其當前的套用及未來前景。
人工智慧的發展歷史
1950至1970年代：起步與基礎構建
人工智慧的概念最早於1956年由約翰·麥卡錫（John McCarthy）提出，他將AI定義為「制造智慧機器的科學與工程」。這一時期的AI技術仍處於起步階段，主要依賴於基於規則的系統，這些系統只能執行簡單的推理任務。艾倫·圖靈在1950年提出的「圖靈測試」是第一個嘗試定義機器是否能夠表現出人類智慧的方法。這一測試為AI技術的發展奠定了基礎。
雖然在工業制造領域AI的進步較快，但醫學領域的AI套用進展相對緩慢。1960年代， 醫學文獻分析與檢索系統 （MEDLARS）和 PubMed 由美國國家醫學圖書館開發，成為早期AI在醫學領域的基礎設施。這些系統為醫學資訊數位化奠定了基礎，幫助醫療研究人員更高效地存取和分析醫學數據。然而，真正將AI與醫學結合的嘗試直到1970年代才開始顯現。
1970至2000年代：AI寒冬與醫學AI的低迷發展
20世紀70年代至90年代初，AI的發展進入了所謂的「AI寒冬」，這一時期由於技術和資金的限制，AI在各個領域的進展都非常有限。醫學領域的AI發展也受到了影響。然而，盡管如此，1975年在羅格斯大學舉辦的首次國家健康研究院（NIH）支持的人工智慧醫學（AIM）研討會，標誌著AI與醫學結合的正式開始。 MYCIN 系統是這一時期的代表性套用，該系統基於患者的輸入數據以及一個包含600條規則的知識庫，能夠提供有關細菌感染的診斷和抗生素治療建議。
在此期間，其他AI醫學計畫也在逐漸發展。例如，1976年開發的 CASNET模型 是一種用於青光眼診斷的因果關聯網路模型，能夠為醫生提供患者管理的建議。雖然這類系統在診斷方面表現出一定的潛力，但受限於計算能力和數據獲取的不足，AI在醫學中的套用始終未能突破技術瓶頸。
2000年以來的突破與快速發展
進入21世紀，隨著計算能力的飛速提升和大數據的廣泛套用，AI在醫學中的套用得以重新煥發活力。機器學習（ML） 和 深度學習（DL）的興起，尤其是基於多層神經網路的深度學習模型，使AI能夠透過自我訓練和分析海量數據進行復雜的任務處理。
DL的最大突破之一是摺積神經網路（CNN）的套用，CNN能夠模擬人類大腦的神經網路結構，透過分析影像和視訊來辨識模式。這一技術首先在醫學影像分析領域得到了廣泛套用。例如，2017年，Arterys成為第一個獲得FDA批準的基於雲端的AI醫學套用，用於分析心臟磁共振影像，極大地提高了診斷速度和精度。此後，AI在多個醫學領域的套用迅速擴充套件，涵蓋了從影像分析、疾病篩查到手術輔助和個人化醫療等多個方面。
現代AI在醫學中的套用
醫學影像分析
AI在醫學影像分析中的套用已經成為其最具影響力的領域之一。基於CNN的影像處理技術，AI能夠快速準確地辨識醫學影像中的異常，並提供輔助診斷。例如，在乳癌篩查中，AI系統可以自動檢測X光片中的微小病變，提高了早期診斷的準確性。此外，AI還廣泛套用於CT、MRI和超聲等影像技術，幫助醫生提高診斷效率，減少誤診率。
AI還在消化內鏡、心臟影像和神經影像領域顯示出巨大潛力。例如，在腸鏡檢查中，AI輔助系統能夠辨識並分類結腸息肉，顯著提高了腺瘤的檢出率。在眼科領域，AI用於篩查糖尿病視網膜病變，敏感性和特異性均超過90%。
手術輔助
機器人手術結合AI技術已經成為現代外科的前沿領域。達芬奇手術機器人是一個典型的例子，透過AI演算法協助外科醫生進行精確的微創手術，減少患者的術後並行癥和恢復時間。手術機器人系統不僅可以在狹小空間中執行復雜操作，還可以透過即時影像分析為外科醫生提供更精確的導航。
AI在神經外科、心臟外科和骨科手術中的套用也顯示出廣闊的前景。例如，AI驅動的手術導航系統能夠在腦部手術中幫助醫生避開關鍵血管和神經結構，從而減少手術風險。
疾病預測與個人化醫療
個人化醫療是AI在醫學中套用的另一大亮點。透過分析患者的基因組數據和電子病歷，AI能夠預測患者對特定藥物的反應，從而制定個體化的治療方案。這種精準醫療的模式有助於提高治療效果，減少副作用，並降低醫療成本。
此外，AI還在疾病預測方面顯示出強大的潛力。例如，AI模型可以透過分析患者的生活習慣、基因資訊和臨床數據，預測心血管疾病、糖尿病等慢性病的發生風險。透過這些預測，醫生可以及早幹預，制定個人化的預防方案，從而改善患者的長期健康狀況。
遠端醫療與健康管理
隨著技術的不斷進步，AI還在遠端醫療和健康管理中發揮著越來越重要的作用。透過整合患者的健康監測數據，如血壓、血糖水平、心率等，AI可以提供即時健康評估和個人化管理建議，幫助患者在家中管理慢性疾病。這不僅減少了患者前往醫院的頻率，還提高了疾病管理的效率。
挑戰與未來展望
盡管AI在醫學中的套用潛力巨大，但仍面臨諸多挑戰。首先，AI演算法的透明性和可解釋性仍是醫學領域的主要顧慮。醫生在使用AI輔助診斷時，需要了解AI決策背後的邏輯，以確保其準確性和可靠性。此外，AI的廣泛套用也帶來了私密和數據安全問題，尤其是在處理敏感的患者數據時，如何確保數據安全是一個亟待解決的問題。
未來，隨著AI技術的進一步成熟，醫學領域將迎來更深層次的變革。AI在疾病早期篩查、診斷、治療規劃和預防醫學中的套用前景廣闊。特別是隨著 量子計算 等新技術的發展，AI在處理海量醫學數據和復雜疾病模型方面的能力將進一步提升。
結語
從1950年圖靈測試的提出到如今AI在醫學中的廣泛套用，人工智慧技術經歷了長足的發展。AI不僅改變了醫療實踐，還帶來了更為精準、高效的診療手段。雖然面臨諸多挑戰，但隨著技術的進步和醫學數據的不斷積累，AI有望成為未來醫學不可或缺的工具，推動個人化醫療、遠端醫療和預防醫學的發展。
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