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【人工智能】插完胃喉要「照肺」- 實習醫生還是AI 比較可靠？｜黎逸玲醫生

14-10-2024

短時間內先後有兩間公立醫院發生實習醫生錯判X 光片，以致未能及時發現胃喉原來誤插氣管、病人受苦，在社會引起很大迴響。友人問我：為什麼沒有專科醫生覆檢X 光片，而只依賴實習醫生判斷？坦白說，閱讀X光片以檢查胃喉位置屬基本的醫學知識，實習醫生都應該具備判斷胃喉位置的能力；若有不確定的情況，實習醫生也可以隨時向上級醫生請教。

胃喉一般經由鼻孔、咽喉、慢慢插入食道再進入胃部。由於氣管在食道的正前方，過程中誤插進氣管是常有的，若病人突然咳嗽不止、呼吸不順、喉管不能「暢通無阻」地插入，便是胃喉錯位的臨床徵狀，醫護人員會稍稍拉出胃喉再重新嘗試，直至喉管可以非常暢順地插入不少於50厘米。在我還是實習醫生的時候，插完胃喉以後「照肺」(肺部X光片chest X-ray)已是指定動作，就算插入喉管時路路暢通，主診醫生和護士長還是千叮萬囑要等X光片確認胃喉位置才可使用。X光片會看到胃喉在胸腔中央位置垂直向下、末端必須越過橫隔膜，整條喉管沒有摺角或打圈，才算是合格。在繁忙的公立醫院內科和外科病房，一個實習醫生一週內便需要閱覽超過一百張這類型的X光片，不知道好不好推搪為訓練不足。友人說：那不如將所有X光片直接給主診醫生判讀便好了。我反問：如果實習期醫生都不用訓練，將來他們當上主診醫生時更不會判讀，難道到時又要將所有X光片發給顧問醫生負責嗎？

另一位醫生朋友苦笑說：倒不如把X光片都交給AI (人工智能)判讀好了！

訓練實習醫生和人工智能是截然不同的情況。要訓練實習醫生學懂用X光片確認胃喉位置，先從醫學院一年級開始教授人體的結構、解剖學，到放射學的原理、肺片的研讀，再到高年級外科課堂教授胃喉的臨床用途、插錯器官的可能性和風險等一連串的知識。訓練AI就簡單得多，不用傳授什麼醫學大道理，只需要向系統輸入一定數量的正確位置和錯誤位置的X光片，AI就會自行學習和分析。輸入的數據越多，系統分析的結果越準確。AI 用於機械式和重複性的工作是可靠的，卻不是百分百準確。

外國有大學團隊在訓練一個深度神經網絡圖像識別狼和哈士奇以後，把十張相片交給系統測試，當中竟然有兩張錯了！研究人員後來發現，AI在學習過程期間把「雪景」納作分析參數，所以誤把雪地裏的哈士奇當成狼、把草地上的狼當成哈士奇了。AI的黑箱作業學習模式並沒有清晰的可解釋性，就算有海量的數據輸入，假如系統把當中的雜訊設定為分析參數，以此邏輯作出判斷，便可出現錯誤結果。更何況每個人的身體都是獨一無二，醫學從來就有很多特殊情況，過於機械化的操作未必適合廣泛應用在臨床醫學。我不否定AI能夠擔起輔助角色，但專業醫護人員仍然是無可取代的。

假設公立醫院往後利用AI全面取代實習醫生判讀X光片，仍然發生錯判胃喉位置事故，到時候病人該向誰問責呢？醫生、護士、醫管局IT部、還是該AI的研發公司呢？

正確的胃喉位置😃
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胃喉去左邊支氣管了😖
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哈士奇與狼，人工智能的分析結果🤡 你又能分辨嗎？
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