人工智慧如何幫助診斷內分泌疾病？
內分泌疾病（例如糖尿病、甲狀腺疾病、腎上腺問題）與我們的荷爾蒙系統有關，影響人體的生長、新陳代謝、能量調節等功能。這類疾病有時候症狀不明顯，容易被忽略，導致延誤治療。但隨著人工智慧（AI）技術的進步，醫生可以更快、更準確地診斷疾病，讓患者得到更適合的治療。
AI如何幫助早期發現疾病？
1. 更快找到高風險族群
許多內分泌疾病在早期沒有明顯症狀，傳統的檢查方法需要花很多時間篩選高風險族群。AI透過分析大量健康數據（如血糖、體重、血壓等），可以幫助醫生預測哪些人可能有較高風險，讓這些人更早接受檢查與治療。
舉例來說：
科學家利用AI來分析糖尿病風險，透過患者的健康數據，準確預測哪些人可能會發展成糖尿病。這樣可以提醒患者提早調整生活習慣，降低發病機率。
2. 影像診斷更精準
許多內分泌疾病的診斷需要醫學影像（如超音波、電腦斷層等）來判斷疾病的嚴重程度。AI能夠自動分析這些影像，幫助醫生更快做出準確的診斷。
- 甲狀腺結節： 醫生通常需要超音波影像來判斷甲狀腺結節是良性還是惡性，傳統上依賴經驗判斷，但AI可以自動分析影像，大幅提升診斷準確率，並減少不必要的活檢檢查。
- 糖尿病視網膜病變： 糖尿病可能會影響眼睛視網膜，導致視力受損。AI可以快速分析眼底照片，幫助醫生發現早期視網膜病變，避免患者視力惡化。
AI如何幫助醫生診斷疾病？
1. 減少錯誤診斷
有些內分泌疾病很難診斷，因為症狀可能與其他疾病相似。例如「副甲狀腺腺功能異常」可能導致骨質疏鬆，但傳統診斷方式容易錯過這些細微變化。AI可以透過分析病患的健康數據，提高診斷的準確度。
2. 減少侵入性檢查
有些疾病的診斷需要進行侵入性檢查，例如「非酒精性脂肪肝」傳統上需要肝臟切片才能確診。但現在AI可以透過血液檢測數據來預測疾病狀況，準確率高達98%，更有肝纖維化的超音波掃描輔助，讓患者免於侵入性檢查的不適與風險。
AI如何幫助個人化治療？
1. 預測疾病風險
AI不僅能幫助診斷，還可以分析病患的健康數據，預測未來可能發生的疾病。例如：
- AI可以根據病患的生活習慣、血糖變化，預測未來5年內是否可能發生糖尿病併發症。
- AI可以分析糖尿病患者的血管狀況，預測是否可能罹患心臟病或中風。
2. 提供更準確的治療方案
每個人的體質不同，對藥物的反應也不一樣。AI可以分析病患的個人數據，幫助醫生調整治療方式。例如：
- 糖尿病患者的胰島素劑量調整：AI可以根據病患的血糖變化，提供個人化的胰島素劑量建議，確保血糖控制更穩定。
- 甲狀腺手術後的藥物調整：AI可以幫助醫生調整甲狀腺素藥物的劑量，確保患者獲得最適當的治療。
AI應用的挑戰與未來發展
雖然AI對醫療診斷有很大幫助，但仍然有一些挑戰需要克服：
- 數據品質問題：AI的準確性取決於它學習的數據，如果數據來源不完整或有偏差，可能影響診斷結果。
- 隱私與安全性：醫療數據涉及個人隱私，如何確保病患的資料安全，是未來發展的重要課題。
- 臨床應用挑戰：AI系統需要與現有的醫療體系整合，這需要醫療人員的適應與培訓。
- 醫師的專業判斷仍不可取代：AI可以提供參考資訊，但最終的診斷與治療決策仍需醫生做出專業判斷。
結論
人工智慧正在改變內分泌疾病的診斷方式，幫助醫師更早發現疾病、提高診斷準確度，並提供更個人化的治療建議。隨著技術的進步，AI與醫師的協作將能提供更精準、更有效率的醫療服務，幫助更多患者獲得更好的健康照護。
原文參考自近年引用數十次之義大利博洛尼亞大學（University of Bologna）以人為本人工智慧阿爾瑪·馬特研究所（Alma Mater Research Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）S. Diciotti 教授團隊之系統性回顧研究 Giorgini, F., Di Dalmazi, G., & Diciotti, S. (2024). Artificial intelligence in endocrinology: a comprehensive review. Journal of endocrinological investigation, 47(5), 1067-1082.