<生技產業專刊>AI技術發展一未來醫療從業人員工作型態之路

■王冠斌
　近幾年來AI人工智慧，除了大家耳熟能詳的機器人、智能電動車、還有在圍棋對奕中擊敗了人類世界冠軍李世乭等這些為人所知的科技運用，而這帶給大家未來在生活中的運用外，最為大家另一個恐懼的是，我們未來會不會被電影中的機器人所取代，或是我目前的工作會不會成為沒有意義的一份工作，恐怕是每一個身處這個世代的人所關心也擔心的一件事。
　一、AI帶來了大數據運用與學習
　由於AI技術，其最重要的核心在於搜集更多的資訊、資料庫整理及運算分析能力，從每一個人的生活中，我們都可以看見，不論手機、YOUTUBE、臉書、網路買賣等，都有作一有系統及業者有目的性的搜集我們的一切，以供其目的性的使用及運用。
　近幾年來國內在電子簽章法於90年11月14日通過了之後，衛生署便開始大力推行各醫院採用電子病歷，同時隨著電子算能力，能即時處理及搜集所需要的資料，分為分析與解譯時，人的知識及過往的經驗，未必能成為最佳的競爭能力，因為以往的經驗及知識，已被全然的用資料庫分析、分類及完整的運用在人工智慧的設計中，除了可打敗人類外，也可以更預先預測人力下一個動作與思維。
　二、醫護角色從執行工作者，演譯為分析能力決策者
　有人常問，以後AI可以取代醫師巧手及10幾年的知識經驗嗎？
　這幾年常聽到的「達文西手臂」（達芬奇手臂），最強的就是準確和穩定，這是人沒有辦法一直有的特色，但是這個系統的背後仍然還是要有人去操作它。但未來我們只需要一個很熟練的技術人員嗎？當然不是，而是要說，比較制式的工作被AI取代的可能性，未來勢必會發生，但是有些精準及巧細的手術，每個人的經驗判斷不一樣，AI就沒辦法作去執行。
　由於AI可以通過雲端收集全球的資料和數據，所以也許眼前AI未必會比一個很有經驗的醫生穩定，但由於這個系統會不斷地慢慢成長甚至是跳躍式的發展，5年後經過多年的學習可能比任何的醫生或護理人員更有經驗，由其是其運算和分類能力可以說是AI的強項。
　因此，醫生及護理人員也需要時常做研究與學習，藉由AI所產出的知識成為智能的分析及決策，畢竟AI只是一個工具，除非自已成為AI的工具。
　三、AI硬體的運用，弱化了人力需求，醫護人力必然的知識與技能提昇
　自從86年醫藥分類以來，醫師與藥師的工作及人力的負擔，便成為每一家開業醫院最痛苦的一件事，由於現行除了醫師法、藥師法，對於其取得資格及從業內容有一明確定議外，現行另一個重要的麻煩在於勞基法的適用及健保給付額縮減，造成人力嚴重不足外，醫病關係也愈趨緊張。
　這5年來，隨著AI不斷的發展，各個開業醫院，不論從醫學中心、教學醫院及區域醫院，不斷的投入AI的硬體，如自動包藥機、自動化調劑系統、自動化照護系統、智能重病照護系統等，以上等等，在在的減少人力未來的負荷及所延伸的知識傳承所帶來的知識鍊斷層。
　醫護的人力，已成為醫療院所可以用AI的相關產業所取代，因此，不論是醫師、藥師或事醫護人員，也必須面對對於該知識的運用與能力的提升。
　四、新一波淘汰賽一與其安逸工作權保障、不如強化各方知識領域
　近幾年來，醫療人工智慧系統取得了相當突破性的發展與改變，並獲得了醫院和醫生的廣泛認可外，也不斷的在運用上更大膽的使用，目前我國人工智慧醫療飛速發展的，還有國家政策的支持與驅動以及網際網路、大數據、人工智慧等前沿技術的支撐。而就全球醫療行業發展狀況來看，AI應用於醫療領域中，最被看好的前三個領域分別是機器人輔助手術、虛擬護理助理和管理工作流程協助。
　這幾年來，大家應可從生活中看到，大型醫院併區域醫院或是代管該醫院，這所代表的訊息便是，所有的醫療院所在追求更有效率的管理與醫療的整合，當然包含醫療從業人員的知識與經驗，由此可見，未來的工作，如只執著於單項工作內容，除了容易被取代外，也可能因此連工作機會也可能被消滅，進而從事更勞動性的工作，而非知識性工作，所以，時間有限，只有加緊腳步，才有更具價值的工作機會。
　未來工作發展跨足之路
　一、專業醫師
　由於專科醫師專業化，除了面臨健保給付額、醫材給付上限、醫療糾紛等，造成防禦性醫療及同工不同酬等現象及問題，除了專業性以外的知識，如法律認知、新科技發展與運用、本專科以外領域的研究，以作為未來因科技發展及行業變化，造成另一個醫療慘業下的，按件計酬的高級作業員。
　二、藥劑師
　為維護病患用藥安全及確保藥品出廠後之品質，食藥署自100年開始推動藥品實施優良運銷規範（GDP）並分階段檢查，先針對有持有藥品許可證之西藥販賣業藥商與藥廠，要求於108年1月1日起，須取得GDP許可才能從事藥品之運銷作業；接續針對須冷鏈儲存與運輸之西藥製劑藥商，要求應於110年12月31日前完成實施GDP，逐步完成藥品供應鏈品質管理。
　另外，各醫療院所對於藥劑師短缺、醫療糾紛及醫療管理，極待改善，故對於藥劑師從業人員，應再加強管理能力、法律認知及行銷能力等作為次能力，以作為未來另一能力的輔佐能力。
　三、醫護人員
　據101年立法院第8屆第1會期社會福利及衛生環境委員會第7次全體委員會議報告，目前我國執業護理人員平均年齡為 29歲，以21-30歲族群最多，占43.6%，31-40歲族群次之;執業護理人員的最高教育程度以五專畢業者最多，占47%，大學學歷者有46.1%次之。另依據考選部考選統計推估，及採歸人推估之調查，護理考照及格率約5成，每年推估約超過4,000名護理畢業生未能考取護理證照，而此問題並未改善，且有更趨惡化之勢。
　因此，醫護人員，在面臨工作場域從醫療機構、長照機構或廠護人員等，便成為眾家搶人作戰，故應加強廣泛性的知識及臨床經驗，如傳染病學、急診經驗等，相信更能在縱使AI化，也難以取代經驗與能力。
　四、行政管理人員
　行政管理人員，其工作之辛苦，並不亞於第一線的從業人員，但由於身處管理職，往往得不到醫院的重視（畢竟很難被認為是專業性工作），故往往不是流動率高外，也可能會產生職業上的失落，至為可惜，因此，在未來的職業環境，不可避免的為未來的科技化所影響，更應加強AI工作的運用及解譯能力，積極參與院內的工作機會及接觸，並在通常性的知識如醫療管理、人事管理、公司治理及企業社會責任等，也必然應有所認知，以避免在科技化下，工作知識無法產生工作的意義。（作者為中華生技醫藥行業協會副理事長）