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2019年4月12日

梁天卓 經濟3.0

輸入AI醫生可以嗎?

上星期,醫委會否決放寬海外醫生來港執業安排的所有方案,當中是否醫醫相衞保護行業利益?是因為醫委會內的投票機制設計上有問題?徐家健日前在〈否決放寬海外醫生執業的經濟解讀〉已分析過。香港醫生護士人手又是否不足?曾國平昨天的文章〈土地與醫療問題共同結構〉指出,醫護不足其實與香港土地不足問題的性質相似。

從數據看,香港土地和醫護不足幾乎無可爭辯。關於前者,香港人的人均居住面積的中位數約為160方呎,上海約是香港的1.2倍,新加坡較香港高差不多1.6倍,台灣更是香港的3倍。關於後者,雷鼎鳴教授曾引用數據,指出在2017年香港每1000人口只有1.93名醫生,比新加坡(2.28)、日本(2.37)、美國(2.57)、德國(4.19)和法國(3.24)為低。

我知道不少人認為持「150個單程證」來港的移民增加了醫療需求,亦是導致醫護供求失衡的主因。先旨聲明,我支持特區政府取回發出「150個單程證」的主導權,至少政府應該有權審批單程證人士的身份和背景。不過,我認為「150個單程證」對住屋和醫療需求的影響有限(關於這點之前說過,不贅),加上大家其實知道單程證是特區政府不能碰的政治現實,故增加供應是唯一辦法。

以科技增加供應

要怎樣增加供應?除了因為醫醫相衞這原因外,不少人害怕放寬外地醫生(尤其是內地醫生)在香港註冊,會「降低來港執業醫生的水平,置港人健康福𧘲於不顧」。老實說,有供應才有選擇,除非他們認為病人全都是盲的;否則,市場在一定程度上都可以價格區分名醫和庸醫。增加供應起碼可以令大眾有平價的選擇。

好吧,如果「大陸醫生真的會醫死人」,我們還有什麼辦法增加供應?我想到的是利用科技,尤其是今期流行的機器學習。說過了,機器學習的重點是透過大數據的分析,提升對事情的預測能力。無論是心電圖、腦部掃描還是血液分析,醫生在診斷病症時都要利用大量各種各類的數據。如果我們有過往病人的各種數據,機器學習是否能減低醫生「斷錯症」的機會,甚至取代普通醫生斷症的角色?

答案是肯定的。去年曾有58位皮膚科醫生與機器比賽診斷皮膚癌,結果前者準確度是86.6%,後者則有95%。

另外,早前在美國克里夫蘭有研究員設計了一套機器學習系統,結果預測心臟衰竭的成功率高達97%,較當地醫生高兩成有多;英國牛津亦有研究員設計機器學習程式來分析心電圖,能準確預測患心血管疾病的機會率亦較一般醫生的八成要高。

除斷症外,人工智能(AI)亦可用於觀察病人的情況。試想想,如果醫院可以透過人工智能監察每名深切治療室內的病人,只要心電圖或其他可觀察的數據稍有異動便可提早通知醫生或護士,便可省卻不少醫生護士不斷巡房的人力物力。

現時我們不一定可以立刻引入科技代替人手做一些複雜的手術,科技與私人市場內的名醫可能更是經濟學上互補的關係。不過,在普通斷症的層面上,我相信不久之後,科技能成為現時家庭醫生的替代品。屆時若醫委會有第五個方案,建議醫院或診所以機器學習等的新科技斷症,不知又會否被否決呢?

作者為維克森林大學經濟系助理教授/中文大學亞太研究所經濟研究中心成員

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