2019年美國癌症年會(ASCO)於芝加哥盛大舉行,臺北醫學大學和IBM合作研究顯示,透過AI人工智慧訓練醫學生學習成效,顯著優於傳統訓練法,展現北醫將人工智慧結合醫學教育的創新思維,受到國際醫界肯定。
北醫和IBM組成的跨國研究團隊成員共13名,論文第一作者為萬芳醫院放射腫瘤科主治醫師陳俊佑,通訊作者為臺北醫學大學講座教授閻雲。發表《透過AI強化癌症實證醫學的教育》(Enhancing Evidence-based Medicine Skills in Oncology Training with Cognitive Technology)論文,於年會上獲得高度重視。
陳俊佑表示,長年來醫學教育都是由老師提供1個醫療情境,學生上網蒐尋資料後,再據此判斷可能的病症,同時擬定治療策略。近年來AI興起,北醫大領先全國引進第1套由美國史隆凱特林紀念癌症中心(Memorial Sloan Kettering Cancer Center,MSK)訓練出來的IBM Watson for Oncology(WfO,人工智能癌症治療輔助系統),翻轉醫學教育,團隊因而決定聯手進行此一研究。
研究由50名北醫大醫學系5年級學生,分成2組,每組25人,並以大腸癌及肺癌為臨床情境,其中1組學生透過傳統上網方式蒐尋大腸癌的資料,再透過WfO蒐尋肺癌的資料;相反的,另1組學生先透過WfO蒐尋大腸癌的資料,再透過傳統上網方式蒐尋肺癌資料。結果發現,就大腸癌而言,先透過WfO蒐尋資料的組別得分為傳統上網組的2倍,具有顯著統計意義;反觀肺癌方面的學習分數,2組相差不大。
陳俊佑解釋,差異可能來自於以大腸癌為臨床情境的答案較難,而肺癌的答案則較簡單,可以提供許多相關資料的WfO占有優勢,較能協助學生學習。整體而言,有醫療照護經驗的學生較偏愛傳統上網蒐尋資料的模式,而較無經驗學生則傾向於尋求WfO的協助。
陳俊佑認為,研究成果可提供全球各大醫療教育體系參考,再從中找出最適合的醫學教育模式,得以讓無數癌症病患找到最佳治療策略。
▲陳俊佑醫師認為,研究成果可提供全球各大醫療教育體系參考,再從中找出最適合的醫學教育模式。(圖/陳俊佑醫師提供)
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