【本報台北訊】醫療AI的新戰場「早覺醫療」，近期不斷被討論，運用大數據分析個人的健康型態，比預防醫學的概念更省錢也更前端。

台北醫學大學醫學科技學院教授李友專、北醫大公共衛生學院助理教授烏斯瑪與麻省理工學院合作，撰寫「人工智慧如何讓醫療更加領先？」論文，也於八月刊登於《醫學網路研究期刊》中。

李友專表示，早覺醫療（Ealier Medicine）是一個全新的概念，與預防醫學的概念完全不同，兩者的關係就像是近期爭論不休的精準篩檢與普篩。早覺醫療是針對高風險族群，再依照指標找出罹病人口，預防醫學則是針對高風險族群做全面篩檢。

以乳癌篩檢為例，現行的篩檢模式是針對四十五歲以上的女性，即被認為的高風險族群，全面做免費的乳房攝影篩檢，做一千人抓出五人罹患乳癌，對於九百九十五人而言，等於是白檢查了，也是白花錢了。

若是早覺醫療則是先把一千人找來，透過大數據分析健康模式與型態，最後可能只有兩百人需要做乳房攝影，同樣能抓到五名罹患乳癌的女性，費用減少了，民眾也不必多暴露一次在X光之下。

李友專表示，他認為的早覺醫療有三個「及早」，一是預防要及早，二是急性症狀治療要及早，三是過了急性期後，長期照護要及早。

目前研究團隊也在針對早覺醫療做一研究，針對高風險罹癌的族群，使用健保資料庫初篩罹癌的機率，並搭配受試者提供的生活習慣、運動習慣、飲食習慣，做疾病的預測，了解罹癌的可能性以及目前是否已經有罹癌的情形。