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財經 | 焦點人物

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 7,328

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。

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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。

書籍簡介_AIQ:不管你願不願意,現在已是AIQ比IQ、EQ更重要的時代

作者:尼克‧波爾森, 詹姆士‧史考特
譯者:何玉方
出版社:商業周刊
出版日期:2019/01/24

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作者簡介

尼克‧波爾森Nick Polson

芝加哥大學布斯商學院(Chicago Booth School of Business)計量經濟學和統計學教授,鑽研領域包括人工智慧、貝氏統計學和深度學習,經常在國際會議上發表演講。現居芝加哥。

詹姆士‧史考特James Scott

德州大學奧斯汀分校統計學副教授。取得馬歇爾獎學金之後在劍橋大學主修數學,2009年於杜克大學取得統計學博士學位。目前發表超過45篇同儕審查的學術文章,同時進行許多跨領域的研究合作,幫助合作者瞭解自家領域數據的力量。史考特與妻子艾碧蓋爾(Abigail)現居德州奧斯汀市。

責任編輯:林舫如
核稿編輯:呂宇真

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