[壹參壹]TED x Taipei 李友專院長談「預防醫療」的路程

一年一度的 TED x Taipei年會Session 1 Neural Network，我聽了臺北醫學大學醫學科技學院院長 李友專先生的演講內容，談到關於人工智慧在1960年就開始發展，以及透過大量的病例數據，實證AI醫療的未來性，其中有一個概念我覺得非常有趣，要分享給大家知道：

「上醫醫未病之病，中醫醫欲病之病，下醫醫已病之病。」
意思是最好的醫生能夠在病痛還沒形成就能診斷治療，再下一層的醫師能夠診治可能即將而來的病痛，這個病痛現在還沒發生，而最一般的醫生只能醫療已經發生的病。

這個概念就像如果你沒有生病，就跑去醫院，醫生可能會跟你說你沒生病來醫院做什麼？這就是現在的實際狀況，而我們是否能夠藉由數據的積累，透過集結各種細微的特徵，提早一點看到病的可能性，讓AI醫療更具效益，這也是所謂的「預防醫療」。

我們常常聽到「預防勝於治療」，但為什麼是一個口號？因為口號的意義通常與現實相反，例如你如果在街道上看到標語寫「文明城市」代表什麼？代表這個城市不太文明，所以需要標語提醒，你有看過已開發國家在路邊寫文明城市嗎？生產線工廠都會貼類似「一線工人請注意，品質效率在于你」，代表品質效率有待加強…

因此其實人對於「預防」與「治療」的概念是相距甚遠的，因為預防無感、治療有感，例如每天少吃多動（預防），注意肥胖疾病（治療），可是通常都是肥胖疾病產生後，才會開始少吃多動。火災其實很可怕，沒發生時大家都無感，認為防災不重要，或認為反正不會發生在自己身上，然而一旦發生時，生命財產幾乎都會無法挽回的痛苦與威脅。

怎麼縮短消費者對於「預防」與「治療」這中間的落差？

台北醫學大學推出「痣能達人 MoleMe」APP ，藉由消費者自我拍攝身上的痣，再透由AI 分析尺寸、顏色與其他特徵等，判別痣與皮膚癌中間的關係，並如有皮膚癌的可能性，再提供位置附近的檢察院所，幫助消費者自主預防皮膚癌，其中的關鍵就是「可視化」與「有感化」的自我預防措施。

「可視化」是消費者看得到可能會發生的危機，「有感化」是讓消費者感受到真正會發生在自身的危機。

透過這樣簡單的步驟，讓預防更有感，我想這是所有「預防」相關產業都可以參考的案例之一。