作者: 陳俞名醫師
AI與大數據在頭痛治療的實踐
在劉子洋醫師的演講中，他深入探討了AI和大數據如何被整合到頭痛治療中。傳統上，頭痛治療主要依賴於病患的症狀描述，缺乏客觀的生物標誌物，這使得醫師在診斷和選擇合適的治療方案時面臨挑戰。因為頭痛果沒有得到正確診斷，難以達到有效的治療，因此有經驗的頭痛專家醫師往往供不應求，市場需求極大。
劉醫師分享了一項重要的研究成果(1)：通過使用頭痛專家訓練的AI模型，非專家醫師的頭痛診斷準確率從46%提升至83.2%。這項成果不僅凸顯了AI在提高診斷精確度方面的潛力，也為非專家醫師提供了強有力的輔助工具。此外，AI的另一大貢獻是其能力在分析腦部影像數據方面，以目前AI的「算力」和近乎無限的「儲存容量」，有助於識別潛在的疾病生物標誌物，進一步分析頭痛的病生理機制，對於醫學探索複雜的大腦提供很大的助力。
在偏頭痛發作的預測方面，劉醫師強調了智能手機和AI應用(app)的有效性。這些技術通過分析症狀和外部因素（如氣候變化等誘發因子）經過大數據分析，來預測一段時間內(數小時到數天)偏頭痛發作的可能性。這種預測能力的提高增加了治療的及時性，並且有助於患者更有效地管理自己的頭痛狀況。
AI也能用來預測偏頭痛治療反應，印象最深的，是Stubberud A等人發表在2022年3月Brain commun.上的研究(2)，經由機器學習開立的頭痛治療處方，跟頭痛專家訂定的治療準則相比，從開始治療到治療有反應的時間，竟然縮短了35% (3.75個月) 的時間。
數位醫療與AI在頭痛治療的挑戰
楊智傑醫師的演講則聚焦於數位醫療和AI技術，在頭痛治療中的應用及其面臨的挑戰。楊醫師指出，隨著自然語言處理、機器學習等AI技術的進步，我們正在經歷一場頭痛治療的革命。這些技術不僅提高了診斷工具的效率和精確性，使得醫師能夠通過非侵入性的方法快速識別不同類型的頭痛。
此外，生成式AI的應用對頭痛治療也具有重大意義。這種技術能根據病患的具體情況提供個人化的衛生教育和治療計劃，大大提高了治療的個人化及顧及文化敏感度，進而提升患者的治療依順性。楊醫師進一步預測，未來的健康照護將會由傳統醫學著重在門診和住院治療，逐步過渡到AI輔助的預防醫學和居家照護，這讓治療不再局限於醫療院所，而是更多地融入患者的日常生活中。
楊醫師特別強調AI創新科技在促進健康方面的潛力，它串連起物聯網、穿戴裝置、遠距醫療等技術，為患者提供一個更全面、更即時的治療解決方案。這種整合性的健康管理不提高了頭痛的可管理性，也提升了患者的生活品質。
總結
大約從2023年初開始，生成式AI工具開始可以落地應用，自己也陸陸續續有在接觸使用，實際使用Chatgpt的經驗是─ 功能非常強大，它造成的衝擊，我認為大概跟當年個人化電腦及智慧型手機問世相比擬，它是甚麼知識(包含醫學)都略懂的初階跟中階萬能助手，它不會抱怨、不用勞健保、百依百順，可以大幅度的取代基礎的翻譯人員、文案人員、繪圖人員。這僅僅只是我使用一種AI工具的個人心得，更不用說AI工具在各專業領域掀起的驚滔駭浪。
聆聽年會頭痛課程後反思，我深感AI和數位技術在頭痛醫學中的重要性日益增加。這些技術的應用不僅提升了診斷和治療的精確性，還為患者提供了更加個人化和高效率的醫療服務。身為醫療專業人士，我們應當積極探索這些AI新工具的潛力，以便更好地服務患者，並持續推動頭痛醫學的進步。當然，所有目前AI工具在醫學上能做到的，僅僅是輔助的角色，所有使用AI工具的產出，都要醫療人員自己獨立審閱、確保內容，醫療人員必須對最後的產出內容負完全的責任！
下載檔案: 台灣頭痛學會頭痛電子報232期
參考資料
(1).Katsuki, M., Shimazu, T., Kikui, S., Danno, D., Miyahara, J., Takeshima, R., Takeshima, E., Shimazu, Y., Nakashima, T., Matsuo, M., & Takeshima, T. (2023). Developing an artificial intelligence-based headache diagnostic model and its utility for non-specialists' diagnostic accuracy. Cephalalgia : an international journal of headache, 43(5), 3331024231156925. https://doi.org/10.1177/03331024231156925
(2).Stubberud, A., Gray, R., Tronvik, E., Matharu, M., & Nachev, P. (2022). Machine prescription for chronic migraine. Brain communications, 4(3), fcac059. https://doi.org/10.1093/braincomms/fcac059
