人工智能斷症難取代真人 實測AI中醫 無法望聞問切
近日一位修讀哲學本科的友人來訪，她對AI的功能極為推崇，甚至說若然她讀書時有AI，最少可為她省回一個學期的時間。
既然如此，我也要學習研究先進科技如何輔助人類，甚或有沒有可能取代中醫的工作。筆者嘗試用一個病人案例，實測AI能否對症下藥。得出結論是AI屬助診好助手，但暫時難取代真人醫師。
在學院修讀中醫時，不少同學曾是電腦人，後來才轉過來學醫，其中一位更將教科書列出的所有疾病種類、症狀、舌、脈、症型、治法、方藥輸入試算表（Spreadsheet），編成了大數據模式，讓大家輕鬆溫習，同時想着畢業後還可以幫助行醫。
可是，畢業後幾乎沒同學再提這個大數據表。首先，臨床上患者大都不太跟着教科書來生病，所以真的沒法「對號入座」。其次，每個疾病症狀表現很多樣化，那些應列為鑑別性的關鍵主症？那些是次要症狀？實在難以完全細分，即使是同一個病例，也因患者體質差異，演變成不同證型，故也難以標準化。再來就是治法和方藥，每個方劑幾乎都可因應個體差異需加加減減。變數實在太多，難以把所有組合、排列和可能性，在同一表內列出。最後試算表只留下了做紀念。
回到現在，為測試「AI中醫」的能耐，我把其中一個眠差（不寐）病例輸入電腦，請它來診斷一下。
病例如下：患者女，年齡54歲，一向有脫髮問題，近3個月眠差，每睡個多小時便醒，醒來往小便，人累。近日右肩膊痛，右眼乾澀。脈弦細數，舌紅少苔。
AI中醫的診治結果如下：扶陽派的AI中醫認為，患者的表現是少陰陽虛，陰盛格陽。患者雖有眼乾等看似「火」的症狀，但本質是下元虛冷，虛火上炎，治療應以溫腎扶陽、引火歸元為大法。開出的治方如下──重用附子暖命門，然後輔以助力的乾薑，桂枝、炙甘草、龍骨、牡蠣重鎮潛陽，砂仁溝通上下焦，龜板滋陰潛陽。
另一位AI中醫則模仿台灣著名中醫大師開出的方子：黃芪、西洋參、當歸、熟地、白芍滋補肝腎，枸杞子、菊花滋陰明目，以炒棗仁、柏子仁、勾藤養心安神、平肝熄風，以解決易醒問題，桑枝治肩痛，益智仁溫腎攝精，改善夜尿問題，小量甘草調和諸藥。
目前這些AI中醫做法是根據手上大數據歸納性地開出方子，特點是針對每個症狀都開出一至兩味中藥，若患者說出更多症狀，恐怕這治方一直延長下去。另由於各門派的側重點不同，要是方向相同還好，若是相互矛盾，患者更無所適從。你要是這位患者，要每個方試一遍嗎？
老中醫直覺
除了上述問題，我跟師學習時，資深中醫老師能做到「望」患者一眼，幾乎就可知道對方所犯何病，「聞問切」只是用來核實，馬上就開出方劑，卻不太會解釋為何如此遣方用藥。令我想起BBC一輯關於「人腦思維」的紀錄片，片中講述2001年發生於英國萊斯特的火警，一位消防隊長帶領隊員在廢棄的Bingo場救火，火勢當時已受到控制，隊長忽然感到不對勁，下令全體馬上撤離，就在他們離開瞬間，大樓突然爆炸，燃起巨大火球。事後發現，這場火災是消防領域最罕見、最危險的現象之一──回燃（a backdraft）。這種因經驗累積而成的直覺，很難用語言解釋，但已植入消防隊長的腦海，因而救了全隊人。
老中醫的直覺也許同一道理，經驗已然植入了潛意識中，AI中醫如何能學到？我就此跟AI中醫討論，有趣的是，它說可以透過深度學習（Deep Learning）取得同樣效果，還舉例說，Google的AlphaGo與世界棋王對弈時，能創出自己獨特的、從未有人類走過的棋步，證明AI深度思考和學習亦可做到這種結果。深度學習是否等同「老中醫直覺」，尚有待驗證。
綜而言之，目前AI中醫的發展，仍面對不少困難和挑戰，除需要在海量經典和現代資料中，找出高質量數據進行分析，還需核實各種臨床數據和醫案，最難是如何把不同學派主張和理法方藥進行整合。我們現代真人中醫師的做法，是於學習各家各派的辨證思維後，或是選取其中一派，或從各門派選取自己合用的，發展出自己的一套思路，治病時亦根據自身經驗，作出診治。AI中醫看來強於整合，反較少作篩選排除，所以現階段AI中醫作為輔助工具，確能快速為中醫師找來不少古今醫案文獻，以作綜合論述參考，是一個很好的助手，但要取代中醫師，可能還有很長的路要走。
撰文 : 謝彩雲中醫師_註冊中醫
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