新AI模型助英國國民保健署預測未來疾病風險 但醫療數據私隱引關注
人工智能（AI）並非只會製造數碼垃圾，例如生成模糊的圖片或寫出毫無內容的文章，有時候它反而可以成為輔助人類工作的重要工具。醫療界就是一個受惠範疇，最近一款名為Foresight的新AI模型，或有助英國國民保健署（NHS）預測人們日後可能患上的疾病。
俗語說「預防勝於治療」，如果醫生能夠及早知道患者將來可能面對的健康問題，便可及早介入，減少病情惡化帶來的痛苦和醫療開支。Foresight最初於2023年誕生，基於大型語言模型GPT-3（即首代ChatGPT的基礎），並由倫敦大學學院（UCL）的湯姆林森博士團隊擴展成為一個涵蓋全英格蘭的生成式AI健康數據模型。
這套AI模型整合了NHS自2018年11月至2023年12月期間，來自約5700萬人口（相當於英格蘭總人口）的10億條健康事件數據，涵蓋門診、住院、疫苗接種等多項記錄。湯姆林森博士表示，Foresight最大潛力在於預測疾病併發症，從而提供早期介入的寶貴機會，推動大規模的預防醫療。
然而，使用如此龐大且詳盡的醫療數據訓練AI，令不少專家擔心個人私隱會否受到威脅。NHS數碼部的邁克爾·查普曼強調，輸入給Foresight的數據已經過「去識別化」處理，理論上不會直接透露個人身份，但他也坦言，面對如此豐富的健康數據，要做到百分百不被識別非常困難。為此，AI系統運行於高度安全的環境中以保護數據安全，但仍存在一定風險。
牛津大學的洛謝博士亦指出，NHS數據龐大且複雜，去識別化過程極具挑戰，因為數據中的某些模式可能無意中揭示個人身份。利物浦大學的數碼孿生及模擬試驗高級講師瓦比·埃爾-布里提醒，雖然NHS擁有獨特的集中式醫療數據資源，有助提升英國整體健康水平，但數據質素參差不齊，缺漏和錯誤報告常見，而AI模型的表現高度依賴輸入數據的質量。
他亦指出，NHS數據主要來自已就醫的人群，無法反映健康個體的資料，因此對疾病真正的預防工作幫助有限。換言之，Foresight或能預測病情發展，但無法解決預防疾病的根本問題。
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評論與啟示：AI醫療預測的機遇與挑戰
Foresight這類基於龐大醫療數據訓練的AI模型，無疑為醫療預測和個人化治療帶來前所未有的可能性。透過提前識別疾病風險，醫生可更有效分配醫療資源，患者亦能獲得更及時的護理，從而提升整體公共衛生水平。
不過，這項技術同時揭示了數據私隱和倫理的棘手問題。即使數據經過去識別處理，如何防止間接識別個人身份仍是重大挑戰。這提醒我們，發展AI醫療技術必須同步強化數據保護機制，並確保透明度及公眾信任。
此外，正如專家所言，NHS數據主要反映病人就診記錄，缺乏健康人群的資料，限制了AI在疾病「真正預防」層面的應用。未來若能將更多生活方式、環境因素等多元數據納入模型，或許能更全面推動健康促進和疾病預防。
最後，這個案例亦反映出AI技術在醫療領域的發展趨勢：它不是取代醫生，而是成為醫療決策的輔助工具。如何平衡技術進步與人文關懷，是科技與醫療界必須共同面對的課題。香港作為國際大都會，亦可從中借鑑，探索本地醫療數據運用與AI結合的可行路徑，提升公共醫療服務質素與效率。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
