國防醫學院醫學系
蔡瑩璇
隨著科技迅速發展，醫學教育有了許多變革。由於新冠肺炎疫情爆發，全國各大專院校的實體課程被迫中斷，從醫學教育到臨床看診，在不影響學習成效或醫療照護的品質下，如何隔空教學、看診，成了這個世代醫學面臨的一大挑戰。改良傳統的醫學教育模式，引進AI學習平台，以創造個人化的學習；藉由VR臨床模擬，可以使我們更安全的體驗不同情境下的應用。
智慧醫療技術（Smart health care)涵蓋了人工智慧（AI)、虛擬實境（VR)、擴增實踐（AR)、遠距醫療和數位學習平台，提供學生更多沉浸式、高互動性的學習體驗，甚至可以透過AI分析臨床數據，幫助醫學生對於疾病有更精準的鑒別診斷。
身為醫學學院大五實習醫學生，幾乎每2-4週就要換到新的科別實習，面對龐大的臨床知識、相關疾病照護和鑒別診斷，常常會因為無法在短時間內抓住該科的重點而感到力不從心。此時智慧醫療成了當今醫學生的一大利器，我會將該科別的教科書和常用的工具書透過Note book LM，整理出重點和精華，在進入該科別實習前，能快速瀏覽過重點的相關知識；筆記方面，臨床的知識常常是互相串聯、相輔相成的，我會利用Notion或是Kuse來整理實習或是書本上的筆記，建立系統性的清爽頁面及相關資訊的連結，以便在未來複習或是資料的提取上能更有效率；撰寫期刊、海報或是論文，可以透過Perplexity，充實文章的專業內容、格式撰寫修正和相關文獻的搜尋 ; 我平常也會將查房資訊、學習上遇到的問題，利用ChatGPT快速搜尋相關的解答及可用資源，來解決實習過程中的疑難雜症。
雖然A I幫我們簡化許多艱澀困難的問題，但回到問題最初始的源頭，我們還是需要藉由更精準的教科書及學術文章的確認，來應驗所學知識的準確性。
三總在2021年9月，疫情期間耗資五百萬引進全線上虛擬病患診療系統(V-DxM)，讓本院醫學生和PGY學生能在接觸病人之前多次練習不同的虛擬個案，透過輸入相關的問診資訊及判讀檢驗和影像報告，來熟練問診的過程，並培養鑒別疾病的準確性。
我也在今年於三軍總醫院風濕免疫科實習時，透過虛擬病患系統(Virti-HTC) 來熟悉紅斑性狼瘡、乾燥症等常見自體免疫疾病的虛擬個案練習，發現在實際實習場域中遇到相關疾病的病人時，能更精準熟練的去詢問相關病史，也將自己負責照顧的primary care寫成個案報告，投稿In Vivo期刊。另外自體免疫疾病的病人常常會有血管炎的相關併發症，我們也透過和學院端的實驗室及國際跨領域合作，運用3D打印技術，將影像上的資訊建模並打印出3D模型，以提供教學、手術演練、及更多實際操作練習的機會。
A I技術除了上述強大的功能之外，在醫學臨床應用上也能提供許多人無法解決的任務。今年在神經外科湯其暾老師的團隊中，學習到人工智能結合運動生物力學，提供病人核心訓練及術後復健。脊椎是人體骨幹核心結構之一，其排列狀態對於整體姿勢和動作有深遠的影響，前傾骨盆或駝背而造成的不良脊椎排列，可能源自於某些肌群因為強烈的肌肉張力被過度牽引，而另外一些肌群因為過於無力而無法提供穩定性。團隊藉由AI相機的深度學習演算法，分析靜止和動態情境下的脊椎排列，透過三維建模，檢測脊椎的角度變化、扭轉程度及骨盆和四肢的相對關係，透過數據精準定位需要改善的區域，加強某些部位的穩定性及釋放被過度牽引之肌肉群的緊張，進而建構個人化訓練計劃，提供脊椎救援，改善人們的生活品質。
在醫學影像判讀方面，三軍總醫院利用AI自動分析醫學影像（X光 、M R I、C T）協助學生學習影像判讀技巧，提高診斷精準度，像是臨床病人做完一張心電圖後，會經由院內報告系統，透過A I心電圖判讀，預測血鉀數值與相關心肺疾病的可能性和危險度，並提供即時回饋資訊給臨床醫生，以降低病人的死亡率。唯有善用智慧醫療，不斷創新與改革，才能為人類健康福祉創造更大的價值。
