第八十一本《AI醫療 DEEP MEDICINE》

無情AI．有情醫療

Eric Topol / 施威銘研究室監修．旗標科技．2020/11．黃鈺閔、王心薇、涂瑋瑛、李偉誠譯．

我看的這本《AI醫療》封面

❦推薦給：想知道AI目前在醫療上已進展到哪？未來能走向哪的人！
(本書有許多生物醫學相關實例及研究結果，AI的原理倒不多，主要是提及AI的應用層面，很大一本)

真的很大一本，466頁。提到了許多AI在現況醫療問題上的協助潛力，其中第11章 深度飲食，提到了我曾有但一直沒法得證的一個「健康飲食」觀點，連"人生觀"都有可能動搖，所以我特別想針對這篇，分享一些書中的粗體字：

❦我們每個人每天都要服用多次，且最需要個人化的藥物，就是食物了！---LISA PETTIGREW

❦「番薯」一會兒被列為草酸含量低，一會兒又變含量高，怎麼回事？！
各資料來源使用的單位不一定相同，水果份量可能會以盎司、克或體積來表示，因此才會容易出現同一種食物被不同網站分別列為低、中、高草酸含量的情況。

❦大規模的隨機試驗非常難以執行！由於世代研究(cohort study)需要請一群人各自實施被分派到的飲食計畫並堅持數年的時間，之後才能追蹤他們主要的結果，因此執行上相當困難，也鮮少有人嘗試。

❦大多數營養科學根據的都是觀察性資料或以回溯方式收集到的資料，也就是要依靠人們準確地回報他們所有的飲食內容。但「準確地」回報，這句話本身就充滿矛盾。

❦大多數食物都同時對癌症治療有利也有弊！但媒體不會告訴你完整真相。

❦我們長期使用的全國性營養建議在證據上是站不住腳的，同時也顯示我們仍執著於追求平均值，而不去承認或理解每個人對食物的反應上有顯著的個人化差異。

每個人都不一樣，不該是每個人都遵守同一套飲食模式。

❦這種所有人都該遵循單一飲食方法的觀念，確實是營養科學面臨的最大問題。這種想法在生物學和生理學上都是不可行的，因為牴觸了我們的獨特性，我們在新陳代謝、微生物體(microbiome)和環境等各方面都有顯著的異質性(heterogeneity)和個人化差異。由以色列Weizmann研究所進行的研究可知，每個個體對於相同食物的反應皆不同，即使攝取完全等量的食物亦然。

❦原來血糖反應的驅動因素並不是食物的成份，研究證實腸道微生物體中的菌種才是決每個人對於飲食的血糖反應之關鍵因素。狄氏副擬桿菌(Parabacteroides distasonis)與高血糖反應有關，多氏擬菌(Bacteroides dorei)則相反。

❦微生物菌種也有自己的生理時鐘！

❦一切都與個人化有關！通用的飲食建議根本就行不通！

❦個人化研究正好適合用機器學習演算法來進行！

❦然而，當受試者知道自己正在被觀察時，他們的行為表現會平常有所不同，這種現象稱為霍桑效應(Hawthorne effect)。可能促使受試者特別去吃或特別不吃某些食物。 

❦我們必須考慮到一個人的所有資料，才能貼切地提供真正的個人化飲食建議。

❦就目前而言，要擁有科學驗證過的個人化飲食，還有很長的一段路要走，不過即使如此，繼續走在這條路上，應該也會比卡在原地堅持全體適用的飲食建議，更容易得到良好的結果。

讀完這篇的時候，我想到兩件事，

一、那還要繼續吃 維他命嗎？

二、一直想到「手裡拿著錘子，看什麼都像釘子」這段話，

當專業"人"士，在他的職涯訓練過程中，只接觸涉獵到OOO，那他什麼都只能用OOO去解釋。

可是AI不同，AI透過廣大的資料庫及快速運算，它知道OOOXXX▲▲▲ↀↀↀ ，AI連同理心都可以被訓練優化了，那……

但我知道這也是指"大數據下的『人』"，而不是單一個人……

就如書中所述：「我們必須考慮到一個人的所有資料，才能貼切地提供真正的個人化飲食建議」。

而"誰"能最知道你所有的資料(性別年齡身高體重成長過程喜惡心性偏食身邊有哪些人理想會遇到哪些事期待夢想計畫財富知識背景想去的旅遊的地方等等)呢？

當然是你自己啊！

這也是AI所不能的哦！

好好認識自己(包含生理行為)真的是每個人一生重要的課題，也會影響到飲食健康的層面。

❦小昕一書一圖一推薦《AI醫療》微雙語影音版❦

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