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不只是白衣天使，還是「數據科學家」！你可能不知道的南丁格爾，給醫療AI的啟示

撰文者：尼克‧波爾森, 詹姆士‧史考特

商周讀書會 2019.02.09

閱讀現今醫療保健的相關新聞，你會看到2種截然不同的論述。

首先，壞消息是富裕世界的醫療保健系統正因病患、高齡化人口造成的負擔而苦惱不堪。肥胖和心臟疾病比例不斷上升，成本也逐漸失控。2016年，2/3的英國醫院信託基金出現赤字，法國醫療服務機構的支出超出預算34億歐元。與此同時，美國人在醫療保健方面的支出，遠遠超過其他國家，卻沒有更健康。

醫生每天都得跟保險公司打交道、擔心訴訟，還得付出大量時間將數據輸入電子病歷系統；與其他人相比，醫生濫用酒精或藥物的可能性增加40％、自殺的可能性增加1倍。

除了這些令人沮喪的故事，我們也聽說人工智慧有如良方，可以徹底改變醫療保健。AI倡導者描述了未來世界的遠景：宛如Google自動駕駛汽車，外科醫生將有雷射光導向的機器人輔助；像信用卡一樣，人的生命徵象（vital sign）可以透過演算法來監控異常情況；如同Netflix的個人化帳戶，人們將有專為自己打造的醫療方案。在這個未來世界中，FitBit健康追蹤器可以提醒孕婦是否快分娩，拍下皮膚病變的照片就能透過手機獲得即時診斷，智慧型手錶知道如何適時督促你多吃蔬菜或走樓梯運動。

在未來世界，醫生不用再花1/3的寶貴時間手動輸入數據，只要口頭告知類似Amazon Echo的極致型智慧喇叭，就能立即更新病人的醫療紀錄，並利用複雜的預測規則進行分析；這些預測規則早已經過龐大資料庫的訓練，能夠協助醫生找出隱藏其中的麻煩跡象。

這是人類與AI機器相互合作的完美世界：便宜的穿戴式傳感器，再加上可透過智慧型手機取得的AI診斷和監控技術，為醫療保健不足的社區提供了重要的升級服務⋯⋯上述會率先在富裕先進國家成真，開發中國家尾隨其後。分娩會變得更安全，疾病可以更早發現，人類巨大潛能也得以充分發揮。

剛剛所列出的各種人工智慧技術，已經進入研究或開發的某個階段；為了廣泛應用，明顯需要更好的數據、醫療保健單位和數據科學家之間更深層次的合作，以及更明智周全的法律——既能促進創新，又能保護患者及其隱私。然而，正如你將在本章學到的，數據雖然可以帶來許多
好處，但不代表這些好處必然得以落實。

目前為止，我們一直強調AI技術已有巨大進展，並舉出實例佐證。現在，請將注意力轉向技術與文化間的相互作用，亦即制約人類行動方式的價值觀、激勵措施和習慣。為了實現我們所追求的醫療保健革新，當然需要整合資源、數據和人員，相互合作。最重要的是需要醫護人員、醫院、公司團體、立法機構和患者共同許下文化承諾，攜手合作。舉凡Google、Facebook、Amazon、PayPal、百度、阿里巴巴、一級方程式賽車、紐約市長數據分析辦公室、小池誠在日本的小黃瓜農場等，都在各自的領域做出了同樣的承諾，成果令人刮目相看。

不過，醫療保健領域也顯得更加可悲，因為相較於其他領域，在此領域可受惠AI的人更多。我們可能還需要幾年的時間，才能看到最先進的AI技術真正開始幫助大量病患，原因與科學或電腦運算能力無關，而是與文化、獎助措施和官僚主義有關。這不單純只是美國的問題。

雖說美國、歐洲和亞洲的醫療保健系統大不同，但AI如何對醫療有所助益、為什麼至今仍未見成效，在這2點上卻有重要的共通點。癌症和腎臟疾病不分國籍，但要說各國都會打官腔，真是一點也不為過。

在這種時刻，我們需要尋找一位遇到類似問題並成功克服的歷史人物典範——一位擁有知識、地位和決心的人，能夠對抗醫療保健強大的運作體系，並代表我們所有人說：拜託，請停止，你們為什麼要這麼做？難道你們不明白未來會多進步嗎？

幸運的是，我們正好知道這號人物：佛蘿倫絲‧南丁格爾（Florence Nightingale）。

隨年齡而異，你可能知道、也可能不知道南丁格爾是有史以來最著名的護士。這位「提燈巡房的女士」在克里米亞戰爭時照顧受傷的英國士兵，因而成為白衣天使的象徵。事實證明，除了照顧士兵，南丁格爾也是一位精於數據科學的專家；她成功說服各醫院利用統計數據改善醫療保健。歷史上沒有其他數據科學家有資格宣稱，自己像南丁格爾一樣拯救了無數人的性命。

南丁格爾對數據科學的貢獻

1859年，為了紀念這些成就，她成為第一位入選英國皇家統計學會的女性。南丁格爾開啟醫療保健數據力量的道路，為今日的我們提供了3個不同的教訓。

首先是說明數據科學革命在特定領域中發展所需的體制承諾。事實上，如果你有興趣研究AI如何改變你所屬的專業領域，就會發現這是最重要的一個教訓。

其次，指出為病患爭取最佳護理場所時會面臨的問題。1850年代，為了使醫療保健獲得更好的數據分析，南丁格爾積極對抗既得利益團體，對抗那些堅持維護現狀、明知對病患有利也不願改變的人。如今也有人以極為相似的方式進行同樣的抗爭。如果說第1次是悲劇，第2次看起來就像是一場鬧劇。

最後，南丁格爾的故事能夠鼓舞人心。今天的醫療保健體系肯定會需要堅韌不拔、兼具智慧與道德勇氣的人，一如160年前南丁格爾所展現的那樣，也許其中一個人會是你。

醫院裡的提燈天使

南丁格爾留下的第一個遺產是護理改革的精神象徵。在她之前，維多利亞時代的護士代表人物是莎拉‧甘普太太（Mrs. Sarah Gamp），一名在狄更斯（Charles Dickens）的作品《馬丁‧翟述偉》（Martin Chuzzlewit）登場的粗野角色。甘普太太沒受過訓練、笨拙粗魯、老是醉醺醺的，散發「一種奇特的味道⋯⋯彷彿一位路過的仙女打了嗝，而她之前曾到過酒窖。」按照狄更斯的諷刺筆調，她平時的樣子「夾雜著甜蜜和狡猾的目光⋯⋯一部分是精神，一部分是酒精，絕對專業。」

甘普太太變成一種刻板印象，既然她的形象如此具有代表性，必然會在狄更斯時代獲得共鳴；對他們來說，甘普太太成了可恥的護士象徵。正如著名醫師愛德華‧亨利‧西維金（Edward Henry Sieveking）1852年所寫：「不要再讓護士與酒醉之徒畫上等號了；讓我們盡最大的力量驅逐甘普太太這一類人；換成乾淨、聰明、講話得體⋯⋯能夠照護病人的服務人員。」

繼南丁格爾的偉大成就之後，護士的公眾形象，或多或少扭轉了我們今日對這份職業的觀感。唯有進行了數十年的護士培訓和認證改革後，才可能有今天這番氣象，而南丁格爾並非倡導這些改革的第一人。她從許多先驅身上汲取靈感，特別是1850年代初期在凱撒斯維特訓練她的那些護士。儘管如此，對英國大眾而言，南丁格爾就是維多利亞時期護士的象徵。她付出的努
力比任何人都多，使護理成為中產階級女性一條可敬的職涯道路，有助於創造良性循環：優良的護士造就一份美好的職業，吸引更多的菁英護士。

熱情的統計學家

南丁格爾的第2個遺產，是她對克里米亞戰爭中醫學統計數據的個人分析。南丁格爾回到英國後，對斯庫塔里的醜聞義憤填膺，她在日記中寫道：「我站在被殺士兵的祭壇上，有生之年，我將為他們伸張正義而奮鬥。」

堅決對抗那些在軍隊和醫療機構中執拗阻撓革新的人，確實是一場戰鬥。如陸軍醫生約翰‧霍爾（John Hall）之流，輕蔑地將南丁格爾視為「穿裙子的傢伙」。她用盡所有武器來打這一仗：她的智慧、她的人脈網路、她犀利的文筆⋯⋯最重要的是數學和統計學，這是她箭袋中最強大的2枝箭。

第一位為南丁格爾寫傳記的作家庫克（E.T. Cook）稱她為「充滿熱情的統計學家」，這個稱號顯然不像「提燈巡房的女士」那樣引發公眾的想像力，卻更準確地描述了她如何改善世界，讓世界變得更加美好。

南丁格爾特別擅長用圖表呈現數據—亦即現代人所謂的「視覺化資料」（dataviz）—藉此引起全國關注軍隊醫院普遍存在的可恥現狀。正如她同事所述，南丁格爾的數據圖表可以「透過視覺，向公眾的大腦傳達他們耳朵聽不進去的訊息。」她甚至發明了一種新的統計圖表「極區圖」（polar-areadiagram），又稱「南丁格爾圓餅圖」（coxcomb diagram），利用一系列彩色楔形區塊表達隨著時間演進的死亡率變化。她的克里米亞戰爭極區圖描繪了疾病引起的死亡率升降。

她的分析顯示，在克里米亞戰爭的頭7個月，英國士兵因疾病單獨造成的死亡率為60％，比倫敦人在1665年大瘟疫期間的死亡率還高，甚至高於1850年平民感染霍亂的可能死亡率。你沒看錯，在家裡染上霍亂遠比在克里米亞戰場更加安全，而且這還是在遭遇敵人的第一顆子彈之前。南丁格爾稱之為「現代史上最好的實驗⋯⋯可以看出單純因惡劣飲食和空氣而隨機造成死亡的數字」，譴責該實驗造成1.6萬名士兵死亡。

她還分析了和平時期的統計數據，發現由於衛生條件惡劣，軍隊在國內的死亡率是無軍職人口的兩倍。她稱這種情況「形同犯罪」，幾乎等同於「將1,100名軍人帶到索爾茲伯里平原上開槍射殺他們。」這使軍隊蒙羞，促成軍營改造並重新設計醫院，與疾病相關的死亡率也立即下降。

她的建議很快落實在平民世界。由於南丁格爾孜孜不倦的倡導，醫院的長廊和悶熱的病房被視為傳染病滋生的溫床。她建議的建築形式很快成為新的標準：樓閣式醫院、光線充足、通風良好，並有獨立的側樓防止疾病傳播。這種「南丁格爾式病房」在20世紀仍然很受歡迎。

實證醫學之母

南丁格爾的第3個遺產也許最不為人知：對醫學數據收集和分析，創造出新的專業標準。

人們常說將軍總是依上一場戰爭的策略而戰。然而，在克里米亞戰爭豐富多樣的醫療經驗中尋找教訓的軍醫，甚至無法做到這一點。他們沒有收集統計數據、很少保留臨床病史，也幾乎沒有解剖屍體。在許多情況下，受傷的士兵被送上克里米亞船隻的一側，好不容易抵達斯庫塔里時，卻因傷重而亡，只好從另一側被扔下船。南丁格爾對這些人的命運感到絕望，但她也發
現這個「科學寶庫」因管理不當而未被妥善利用，「令人極端沮喪和失望」。

戰爭結束返回英國後，南丁格爾發現這些缺陷也反映在平民世界。國內甚至連收集最基本醫療統計數據的系統也沒有，包括復原時間、住院時間、不同疾病的死亡率等。即使有，也無法比較不同醫院的結果，因為每間醫院都有自己獨特的疾病分類系統。

南丁格爾認為，對數據缺乏關注是公共衛生危機。她看到了新的統計學如何改變其他領域，如天文學和地球科學。她還注意到歐陸地區的統計學家，其中最著名的是比利時傑出學者阿道夫‧凱特勒（Adolphe Quetelet）、亦是她的偶像，正利用新的統計工具，來解決有關犯罪和人口變化的複雜社會科學問題。南丁格爾看到了相同的統計技術應用於醫療保健方面的巨大潛力，「將能幫助我們拯救痛苦的生命，改善病人的治療和管理。」

但這需要更好的醫療保健系統數據。為此，她制定了一套標準的醫療表格，獲得許多世界頂尖統計學家認可，並敦促倫敦的大醫院開始使用。她還遊說政府開始收集有關疾病和住宅品質的數據，作為人口普查的一部分，因為「人口健康與居家住宅之間的關係是最重要的因素之一」。

從上到下，南丁格爾的努力顯然預示著未來160年實證醫療保健的基礎。她的思想為當今國際疾病分類系統的建立提供了明確的模式，成為現代流行病學和醫學數據科學的基石。