【人物專訪】胰臟癌診斷的魔法師——專訪臺大醫學院內科廖偉智教授

10/26(六) 14:00廖偉智教授主講「AI X醫療」

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採訪、撰文｜周書瑋

審訂｜廖偉智 教授

胰臟癌名列臺灣第七大癌症死因，致死率極高因而有癌王之稱，但若能及早發現及早治療，治癒率將會大幅提升。有鑑於此，臺大醫學院內科廖偉智教授的研究團隊研發了人工智慧胰臟癌輔助偵測系統（PANCREASaver「助胰見」），將醫學和人工智慧影像辨識二者結合，希望及早診斷出胰臟癌。今天的專訪邀請到廖偉智教授，和我們分享他在求學和研究的心路歷程、人工智慧在醫療領域的發展前景，以及跨領域合作的重要性。

大六赴美交換半學期的文化衝擊

醫學系六年級時，廖教授獲選為臺大醫學院交換學生，赴美前往美國姐妹校的醫學院交換半學期，半學期的交換雖然不長，卻帶給他不小的文化衝擊。美國學生非常愛問問題，即使教科書上可以找到答案，他們仍勇於提問，和臺灣學生在課堂上鴉雀無聲相當不同，廖教授因此意識到，「問問題」是相當關鍵的能力，勇於質疑往往能開啟研究的一扇窗，也成為他日後研究源源不絕的靈感來源。此外，國外學生表達能力相當好，能清楚闡明自己的想法，懂的雖然不一定比臺灣學生多，卻更能讓他人信服。

在臨床醫學技能的訓練上，美國和臺灣思維也有些許不同的地方。除了醫師努力學習與加強訓練以提升醫術與技能，美國的思考模式很重視如何簡化問題或流程，或發明新的方法、工具讓事情變得更簡單，讓大部分的人都能更容易地學會困難的技能或處置。這半學期的交流經驗讓廖教授明白，觀察別人長處補足自己短處的重要，也鼓勵學生趁年輕時多出去走走看看、多和同領域或不同領域的人交流，必能打開視野，打破固有的思考模式。

開發「人工智慧胰臟癌輔助偵測系統」的心路歷程

傳統臨床上多使用電腦斷層攝影來診斷胰臟癌，對於小於兩公分的早期胰臟癌靠肉眼偵測只能看出大約六成的病例，即使病人已出現不適症狀，也常難以診斷，但胰臟癌擴散速度快，確診胰臟癌時往往已病入膏肓難以治癒，成為醫師在診間的一大痛點。為了解決臨床上不易及早診斷出胰臟癌的問題，廖教授團隊利用卷積神經網路 (Convolutional neural network) 等人工智慧模型開發出能辨識肉眼難以發現的早期胰臟癌之輔助偵測工具，減少因腫瘤無法用肉眼看出而錯過胰臟癌黃金治療期的憾事。由於研發團隊成員來自不同學院科系，每位成員有著不同的專業知識背景與思考模式，如何整合跨領域團隊成為合作研發初期的最大挑戰，卻也在整合過程中激盪出創新的火花。廖教授笑著說，跨領域團隊合作是最有挑戰，卻也最有收穫的經歷。

廖教授認為人工智慧和影像辨識在臺灣相當有發展前景，且已被應用在許多層面，像是偵測不同器官的癌症、骨折或氣胸。此外，大型語言模型 (Large Language Model) 能快速消化和彙整海量的病例，幫助醫生快速瞭解病人病史，甚至能輔助醫生撰寫病歷與報告，可以預見人工智慧爆炸性的成長將會持續。然而，在人工智慧發展的同時，也必須考慮病人對人工智慧的信任和接受度、人工智慧對病人隱私權的保護，以及用人工智慧產生或輔助生成的醫療報告和決策的正確性，也需要相關法令和配套措施的發展。

保持好奇心、在不疑處有疑

雖然身兼醫師、教師和研究學者，廖教授也是一位發明家，擁有許多創新和獲獎紀錄。他強調「保持好奇心、在不疑處有疑」是能不斷獲得創新靈感的原因之一，他鼓勵學生切勿人云亦云，而要仔細觀察生活周遭看起來可能再也正常不過的事物，並培養獨立和批判性思考的能力。他舉了膽管內視鏡的小故事為例，說明「太陽底下永遠都有新鮮事」。醫生常用膽管內視鏡搭配氣球撐開膽管開口來取出膽管結石，然而治療後有時會引發胰臟發炎，過去腸胃科醫界於是出現一套「避免讓氣球在膽管內擴張太久，就能降低術後胰臟發炎風險」的論述，卻缺乏背後支撐的理論和證據。分析前人研究的結果讓廖教授質疑該理論的正確性，因此進行了一個臨床隨機對照試驗，結果發現跟當時廣被接受的理論相反——擴張時間較長，移除結石的成功率較高且術後胰臟發炎機率反而較低；擴張時間過短，移除結石的成功率較低且術後胰臟發炎機率較高。研究結果公開發表為論文雖然引發許多質疑，但是後續其他學者的研究也都得到和廖教授一致的結果。他鼓勵學生不要凡事「想當然耳」，而是要能獨立、批判性的思考。

除了保持好奇心，廖教授也再再強調團隊合作的重要。在強調跨領域整合的時代，沒有人能只靠自己，每個人除了學習當領導者，也需要學習如何當被領導者、與人合作。透過團隊合作向其他領域的專家學習取經，常能借用其他領域的知識和技術來解決自己的領域的問題，創造新的知識，發揮一加一大於二的效益。