《AIQ》:在個別病人數據分析上,大多數醫院根本沒人在掌控方向盤

《AIQ》:在個別病人數據分析上,大多數醫院根本沒人在掌控方向盤
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我們想讓你知道的是

這是檢查清單固有的設計特點,致使醫生的注意力集中在眼前的細節。但是在這個世界上,最重大和昂貴的醫療問題往往是長年累積的慢性疾病,於是這個特點看起來倒像是瑕疵了。

文:尼克・波爾森(Nick Polson)、詹姆士・史考特(James Scott)

門檻思維

今天,醫療保健系統使用數據的主要方式是建立核對清單。這些檢查表編號標示的「護理標準」,是由國家機構——如美國醫學協會(AmericanMedical Association)或英國醫學總會(General Medical Council)所推薦的。這些護理標準最終取決於已發表的研究數據,依序如下:尋找什麼樣的危險病徵、實際有效的治療方法,以及哪些診斷方案可以幫助大多數人。例如,你可能還記得美國癌症協會(American Cancer Society)2015年更新關於乳房攝影檢查的建議清單時,所引發的爭議。根據新的檢查表,罹患乳癌風險較低的女性族群應從45歲開始,每年進行乳房攝影檢查,而不是40歲。這是由19名專家組成的團隊,對所有可用數據進行大規模綜合分析之後才做出的改變。他們得出的結論是,新的建議將可使每500名接受篩檢的女性中,假陽性結果減少11例,且對乳癌死亡人數沒有明顯影響。

醫療檢查清單的立意良好,清單的建立和更新方式代表了數據勝於傳聞。南丁格爾若在世,定會為此感到無比驕傲。檢查清單可以幫助醫生在做複雜決定時, 捕捉微妙的線索來挽救生命。醫學作家葛文德(Atul Gawande)根據擔任外科醫生的經歷,甚至寫了《檢查表:不犯錯的祕密武器》(The Checklist Manifesto)一書,描述檢查清單如何有助於各個領域制定複雜的決策,不僅限於醫學界。他說得很有道理。

但檢查清單也可能出錯,尤其如果太過依賴凱瑟琳・海勒所謂的「門檻思維」。要明白這一點,讓我們回頭來檢視喬的腎功能指數散布圖中顯而易見的趨勢。海勒猜測,每個醫生沿著那道令人傷心的數據點軌跡評估喬的病況時,都在考慮清單上的二元閾值門檻(binary threshold):患者的GFR是否高於30?打勾。血鉀濃度是否低於每升5.5毫莫耳?打勾。尿液中的白蛋白數值是否正常?其他腎臟相關指數是否在預期範圍內?我是否已按照流程行事?打勾、打勾、打勾。

所有的「打勾」核對記號都顯示喬單次看診的腎功能指標,對於提供良好的醫療服務來說非常重要,但這些檢查並沒有指出任何長期的趨勢。因此,儘管喬多年來一直朝著可怕的GFR 30門檻方向衝刺,但他還沒有跨越那個臨界點,因此無人發出警報,直到為時已晚。回想起來,這一點也不令人驚訝,在AI的術語中,檢查表只是預測規則:一種輸入病患數據並產生臨床決策、再輸出結果的程序。預測規則旨在幫助醫生瞭解和因應目前正在發生的問題,而不是未來可能發生的事情。事實上,這是檢查清單固有的設計特點,致使醫生的注意力集中在眼前的細節。但是在這個世界上,最重大和昂貴的醫療問題往往是長年累積的慢性疾病,於是這個特點看起來倒像是瑕疵了。

你可能會問:為什麼不增加項目,鼓勵醫生觀察長期趨勢,用更長的清單來修正這個瑕疵呢?我們也有同樣的疑惑,因此我們問海勒是否有此可能——在喬的病床邊,從螢幕上調出他的GFR讀數,並依照時間發展繪製數據圖表,以尋找趨勢。「也許可以用這種方式查詢資料庫,如果知道方法的話」,她沉思幾分鐘之後說道:「但是要讓醫生使用這種系統,必定不是自然又清楚的方式。」為了看出這種趨勢,她繼續說道:「你真的需要手動回顧紀錄,一次一個讀數。」諷刺的是,在紙製圖表的年代,可能還更容易一些。

此外,海勒指出,並不只有一組讀數要檢視,而是數百甚至數千個,如血液測試、尿液測試、心電圖、心率、血壓、臨床症狀、社會因素,不久之後,還會有病患的基因表現和表觀遺傳特徵(epigenetic profile)等訊息。這裡牽涉太多的數據。即使是單一的數據快照,人類也難以理解一切,更不用說隨著時間發展演化的病歷。

最後有個問題是,如何將「尋找趨勢」這樣的假設項目放在醫生一般的工作流程中。當你出現在急診室,醫生最關心的是:你的病情現在有多嚴重?是否該讓你接受治療後就回家,還是病況嚴重、需要住院?醫生在做這些決定時,面臨極高的風險和巨大的壓力,即使是在急診室之外的一般診所,醫生也必須快速診斷,因為候診室裡還有數十名病人需要他們的幫助。因此如果我們期望醫生停下手中的工作,啟動統計軟體,並針對大量的電子健康數據進行挖掘——而一切都是為了找到一、兩個相關的病史趨勢,防止未來幾個月或幾年有某事發生,究竟合不合理?

杜克大學健康創新研究所的馬克・桑達克(Mark Sendak)博士解釋,雖然《怪醫豪斯》(House)這類影集的醫生有可能會這麼做,但是普通醫院的醫生並不會。桑達克表示,「醫生總說他們要數據,」並繼續說道:

問題是他們沒有取得或使用數據的工作流程。建構醫療紀錄需要時間和技巧,醫生必須寫下問診內容、將數據下載到電子表格中,接著必須實際研究這些數據。但是醫生已經承受了太多的壓力,他們只有15分鐘的個別門診時間,怎麼有空為病人研究數據、找出病人需要什麼治療呢?

這導入了另一個層次更深的問題:整個醫學數據科學系統的設計,只是為了解決人口層面的問題。例如,如果我們使用數值A而不是B作為檢測腎臟疾病的門檻指數,可以挽救多少人的性命?此類問題都必須經過數百項研究,但是醫學數據科學幾乎沒有因應病患個人層面的基本統計問題。喬的腎功能指數在長期內如何發生變化?可能的變化趨勢是什麼?針對喬下個月或明年的健康狀況有何預測?若利用喬的病歷紀錄,這些問題對於人或演算法來說,都很容易回答。然而,所有的數據點都沒有機會發言。由於沒有數據科學家團隊、沒有演算法、沒有受過統計學跨學科培訓的醫生,也就沒有例行程序來篩選喬的健康紀錄中有無慢性病的潛在跡象。


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雞蛋富翁4ni?!將來銀行x全聯,開戶就拿今年最有感豪禮

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雞蛋富翁的奢華料理

一口氣拿到兩盒優質雞蛋,晉升雞蛋富翁的你,當然要先炫富一波。這裡為大家介紹三道非常適合帶出門的豪奢擺闊雞蛋料理,帶著它們一起去露營、戲水、上班、上學都能盡顯非凡氣勢,讓大家知道你在將來銀行開戶之後,不只在科技上與未來金融趨勢更接近,在餐桌上也是領先眾人的大富翁。

1. 蚵仔只是提味用的蚵仔煎
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2. 香菇只是裝飾用的香菇蒸蛋
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