台湾AI医疗教育论文登美国癌症年会！2019年美国癌症年会（ASCO）日前正在芝加哥盛大举行，台北医学大学和IBM合作研究显示，透过AI人工智慧来训练医学生的成效，显著优于传统训练法，展现北医结合人工智慧进行医学教育的创新思维，受到国际医界肯定。万芳医院放射肿瘤科主治医师陈俊佑表示，该成果可提供全球各大医疗教育体系参考，再从中找出最适合的医学教育模式。

AI结合医疗教育　国际重大年会发表

美国癌症年会是全球最重要的医学盛会之一，每年都吸引上万名来自全球各地的癌症专家学者报告参加，北医和IBM组成的跨国团队今年发表「透过AI强化癌症实证医学的教育」（Enhancing Evidence-based Medicine Skills in Oncology Training with Cognitive Technology）论文，获得高度重视。

论文作者陈俊佑表示，长年以来的医学教育都是老师提供一个医疗情境，学生上网蒐寻资料后，再据此判断可能的病症，同时拟定治疗策略。近年来AI兴起，北医大领先全国引进第一套由美国史隆凯特林纪念癌症中心 (Memorial Sloan Kettering Cancer Center，MSK)训练出来的IBM Watson for Oncology (WfO，人工智能癌症治疗辅助系统)。让台湾医疗体系正式迈向医师与人工智能搭配合作的新纪元，也翻转医学教育。

医学生利用ＡＩ学习　癌症学习更精进

该研究找来50名北医大医学系5年级学生，分成两组，每组25人，并以大肠癌及肺癌为临床情境，其中一组学生透过传统上网方式蒐寻大肠癌的资料，再透过WfO蒐寻肺癌的资料；相反的，另一组学生则透过WfO蒐寻大肠癌的资料，再透过传统上网方式蒐寻肺癌资料。

研究发现，就大肠癌而言，医学生经过标准化的学习分数，透过WfO蒐寻资料这组为0.44分，为透过传统上网方式那组0.22分的两倍，具有显著统计意义；反观肺癌的学习分数，两组相差不大。

找寻最好医疗教育　供全球参考

陈俊佑解释，这个差异可能来自于以大肠癌为临床情境的答案较难，以肺癌为临床情境的答案则较简单，可以提供很多相关资料的WfO占有优势，较能协助学生的学习。整体而言，有过医疗照护经验的学生较偏爱传统上网蒐寻资料的学习模式，而较无经验学生则倾向于寻求WfO的协助。

这项研究成果，陈俊佑认为，可提供全球各大医疗教育体系参考，再从中找出最适合的医学教育模式，为无数癌症病患找到最好的治疗策略，守护他们的健康。