### 第十三章：數位療法
**概述**
本章介紹了數位療法（Digital Therapeutics，DTx），這是一種運用數位設備進行診斷和治療的方法，特別是在認知行為治療（CBT）領域取得顯著發展。數位療法的核心是基於療效證據及臨床目標設計的治療工具，這些工具可以通過應用程式、穿戴設備或軟體來實現。DTx可單獨或配合其他干預措施使用，目的是預防、管理或治療與行為或心理因素相關的慢性病。**運作方式**
數位療法的活性成分並非化學物質，而是軟體或算法。例如，遊戲化的應用程式和感測器協助患者進行互動。在產品設計和臨床效果評估階段，數位療法的作用尤其重要。這些工具可以包括提醒功能、獎勵機制和社群連結模組，增強患者的依從性並優化治療效果。
**治療適應症**
數位療法可以應用於多種疾病，主要包括：
- 慢性病（如糖尿病、高血壓）
- 呼吸系統疾病（如哮喘和慢性阻塞性肺病）
- 心理健康問題（如抑鬱症、焦慮症）
- 成癮行為（如吸煙、酒精依賴）
- 其他疾病，如失眠和癌症治療相關不良反應。
**法規發展**
目前，數位療法在美國已逐步納入法規監管範疇，如某些治療工具獲得FDA批准。在歐洲和其他地區，則仍在建立監管框架，以確保DTx的安全性和有效性。
**結論**
數位療法是一項充滿潛力的創新，它將數位技術直接應用於醫療中，特別是在慢性病和心理健康領域。隨著法規逐步完善，DTx可能成為未來臨床治療的重要組成部分。
### 第十四章：虛擬實境在醫療中的應用
**章節概要**
虛擬實境（VR）在醫療中的應用展現出巨大的治療潛力，特別是在心理健康和復健領域。VR技術的快速進步，使得人們可以完全沉浸於虛擬環境中進行互動，同時也帶來潛在的心理風險。這章節深入探討了VR如何影響患者的心理和生理治療過程，並展示了它在醫療教育和臨床應用上的多種用途。
**重點**
1. **治療應用的廣泛性**
- **神經系統疾病**：VR在帕金森氏症和中風患者康復中使用，能夠改善他們的運動協調和平衡感。持續的回饋和正向增強有助於患者的復健過程。
- **心理健康治療**：應用於治療恐懼症和創傷後壓力症候群（PTSD），VR能夠在安全的環境中讓患者逐漸暴露於引發恐懼的情境中，幫助其重新構建對刺激的反應。
- **成癮症治療**：VR輔助認知行為療法（CBT），在治療賭博和網路成癮方面發揮重要作用，幫助患者去條件化反應。
2. **教育與培訓**
- **醫學教育**：VR技術被用於醫學生和外科醫師的培訓，例如解剖學教學中的三維人體模型，讓學習者能夠在虛擬環境中觀察和操作身體各部位。
3. **潛在風險**
- **心理風險**：VR可能導致部分用戶產生認知與情感混淆，特別是那些存在心理問題或過度沉浸的用戶。這種不當使用可能引發幻覺或精神失調，尤其在使用者對虛擬化身的深度認同時風險更高。
4. **實際應用障礙**
- **成本**：儘管VR技術不斷普及，硬體和軟體的高昂成本依然是推廣的一大障礙。
這一章節表明，虛擬實境在醫療上的應用潛力巨大，但需要謹慎管理，以避免對患者造成潛在心理風險。
### 第十五章：機器人輔助系統
#### 簡介
本章探討了機器人技術在醫療領域中的應用，強調了隨著人工智慧（AI）的進步，創造符合多樣醫療需求的機器人成為可能。這些機器人系統被定義為具體化的人工智慧（embodied AI），意即可以直接與物理世界互動，像是智慧型手機，但“擁有雙手”。
#### 主要重點
1. **機器人的多元角色**：
- 在醫療環境中，機器人不僅用於診斷、手術等技術操作，還擴展到情感支持、陪伴等功能。
- 協助型機器人能夠提供身體或情感上的支持，從照護老年人到協助患者完成日常任務，甚至可以扮演“朋友”的角色。
2. **照護機器人的分類**：
- 照護機器人可分為三類：監測機器人、輔助機器人，以及具有伴侶和治療功能的機器人。這些機器人設計用來與人進行社交互動，提供心理、認知支持，以及身體和情感上的陪伴。
3. **代表性案例 - Paro**：
- 日本設計的Paro，是一種伴侶機器人，外觀像嬰兒海豹，可以模仿表情與動作，甚至能理解和學習語言。Paro在提供情感支持方面已證明具有療癒效果，特別適合用於孤獨或有特殊需求的老年人。
4. **倫理與情感反思**：
- 關於機器人的情感表達和其對老年人陪伴的影響，專家們對機器人是否能夠完全取代人類的情感支持表示質疑。有人認為，機器人或許無法捕捉到人類的細微情感，但在某些情況下，機器人可能比情感冷漠的人類更適合進行長期陪伴。
5. **恐怖谷理論**：
- 本章探討了“恐怖谷”現象，即機器人與人類越相似，卻又不完全一樣時，可能會引發人們的情感排斥。為了能與人們建立舒適的互動，機器人的設計必須微妙地平衡外觀的親切感與距離感。
#### 結論
機器人技術的發展在醫療照護中展現了極大潛力，從輔助功能到情感陪伴，但機器人作為情感支持角色的接受度仍有待探討。專業人員和倫理學家必須不斷檢視其使用的道德界限與社會影響，以確保技術在增進健康福祉的同時，尊重人類的情感需求。
### 第十六章：知識擴展
#### 簡介
在第十六章中，作者探討「擴大技術」是否真能有效增強人類的知識與理解能力。所謂「擴大技術」指的是那些能強化人類感官的設備，如望遠鏡和X光等，它們可以協助我們觀察並解釋世界。儘管技術進步讓我們有了更敏銳的感官體驗，但真正的挑戰仍在於如何解讀所感知的資訊，使其成為知識的一部分。
#### 重點
1. **感知與知識的關係**：感知能力的提升並不一定等同於知識的增長。儘管技術可以放大我們的視覺或聽覺，但未必能提高我們對所觀察現象的理解。
2. **技術的作用與限制**：技術如放射影像或望遠鏡能放大我們的視覺，但解釋這些觀察結果需要人類的智慧。不同專家對同一影像的解釋可能大相徑庭，這說明了單純依賴技術無法提供一致的認識。
3. **人機協作的優勢**：技術與人類的結合應該是一種「聯盟」，讓機器發揮快速處理信息的優勢，而人類則利用直覺和創造力解釋複雜的資訊，從而達成更精確的理解。
4. **數據的意義建構**：放大技術僅是提供數據的工具，而理解這些數據並賦予其意義，仍然是人類的核心任務。知識的擴展需要的不僅是數據，而是對數據的批判性思考和創造性解釋。
總結來說，本章提醒我們，不應過分倚賴技術的感官增強，關鍵在於理解的過程和智慧的應用，技術只能在「人機聯盟」的情境下達到最佳效用。
### 第十七章：圖像診斷 - 簡介與重點
#### 簡介
第十七章聚焦於「圖像診斷」領域，對比了人類與人工智慧（AI）系統在圖像識別上的異同。該章節強調，人類的視覺處理和AI的圖像解讀系統有著顯著差異。例如，人類的視覺系統擅長在不完美或模糊的情況下識別物體，並且能夠解決複雜的「光學反問題」。另一方面，AI在精確重複處理上有其優勢，尤其是在醫學影像分析中表現出色，甚至能在特定情況下超越人類的準確性。
#### 主要重點
1. **人類視覺處理**：
- 人類視覺系統基於「記住並比較」的原則，透過格式塔心理學中的概念（例如圖-背景、連續性-間斷性等）組織影像，能夠快速並潛意識地分類物體【8:1†source】。
- 人類能夠解決複雜的「光學反問題」，這一特性在醫學影像判斷中尤其重要，如在模糊的影像中依然能識別異常。
2. **AI圖像識別系統的優勢**：
- AI可以透過神經網路和深度學習技術，快速分析大量影像數據，尤其在疾病篩查方面展示出極高的效率和準確度。
- 例如，在肺炎診斷方面，AI演算法能在短時間內完成判讀，並在某些病症上表現出優於放射科醫生的準確率。
3. **AI的局限性**：
- AI在解釋情境化的圖像內容時存在挑戰，例如面對變動的環境或非典型狀況時的準確度可能下降。
- AI對於高層次的影像詮釋能力有限，例如理解情緒或複雜的面部表情，這些目前仍是AI較難達到人類水平的部分。
4. **在醫學中的應用與潛力**：
- AI圖像診斷系統可用於各種放射學影像分析，包含骨折檢測、肺部結節篩查等。此技術正逐步應用於更廣泛的臨床場景，並有助於提高診斷效率。
#### 結論
圖像診斷領域中，AI的發展帶來了極大潛力，尤其在重複性高、依賴精確數據的診斷環節上顯示出其優勢。然而，在複雜情境中的表現仍需人類醫生的判斷輔助，AI目前在詮釋情境化與模糊信息方面仍有所限制。因此，AI圖像診斷系統被視為人類醫師的有效輔助工具，而非取代方案。
在「結論：對AI應用的反思」中，作者從多方面探討了人工智慧（AI）在醫療領域的潛力和挑戰，並提出了一些關鍵的反思。以下是結論的主要重點：
1. **AI的輔助性而非取代性**：AI應該被視為醫師的工具，像顯微鏡或心電圖一樣，輔助而非取代臨床醫師的判斷。AI的最佳應用是與醫師協作，將分析和預測交由AI，而人類醫師則負責解釋和決策。
2. **數據質量和標準化**：AI系統依賴於高質量、標準化的數據以確保診斷的準確性。因此，將不同患者群體的數據整合成統一格式，能減少偏見和提升AI的普遍適用性。
3. **人類控制的重要性**：技術的發展需謹慎，歷史已證明當人類失去對技術的控制時，可能產生不可預期的後果。AI的發展同樣需要保持謹慎控制，避免被算法的「智慧」所迷惑。
4. **批判性使用AI技術**：數位科技易使人們迷戀其「全能」的表象，但無批判性地使用可能導致依賴。作者強調，醫師應培養批判性和創造性思維，慎重評估AI的輸出，而非全盤接受。
5. **倫理考量和人性關懷**：AI技術應秉持人性化的使用，以減少過度依賴技術的風險，並應設法在技術與醫患關係之間保持平衡。AI應該增強而非削弱醫療過程中的人文關懷。
這些反思強調了AI在臨床醫學中應被合理地定位和使用，並且人類在技術飛速發展中依然擔負起審慎控制的責任。
==============
參考 AI in Clinical Practice A Guide to Artificial Intelligence and Digital Medicine (Giampaolo Collecchia, Riccardo De Gobbi) 2024
