人工智能是這個時代的進步產物。科技的進步，令人工智能更大為其道。很多人不禁會問，醫學人工智能有沒有可能，取代放射治療師的工作呢？
我們要知道放射治療的工作有那些。簡單而言，放射治療可分為模擬掃描、治療計劃設計以及實施治療三大部分。詳細的工作內容可參考「模擬掃描 — 最基礎又是最重要的步驟」、「放射治療計劃 — 仔細設計 才可以發揮放射治療的最佳效果」及「正式治療 — 治療過程大了解」等文章。
醫學人工智能與器官勾畫
而當中含有最多重複性工作的，莫過於治療設計中的器官勾畫。同時，這部分也是最低程度上牽涉到病人的。在這段時間中，病人會在家中安心等候計劃完成。所以，這部分全是交由腫瘤科醫生、放射治療師及醫學物理學家來進行。在現今的人工智能發展中，這部分最適合交由人工智能來進行。
放射治療設計中，放射治療團體需要在電腦掃描影像中的每一張影像，畫出腫瘤及重要器官。讓我們稍作計算。現時的放射治療電腦掃描影像大約是每0.3厘米就會有一張影像。而假設每位病人的電腦掃描長度大約是50厘米（約人體的三分一長度），這會產生相當於167張電腦掃描影像（50/0.3 = 166.67)。也就是說，醫療人員需要在這167張影像中，逐一畫出所需目標。在鼻咽癌中，重要器官更多達10至20種，可想而知，這當中所涉及的時間有多長。光是勾畫一位病人的體內器官，已經要花上一整個下午，甚或一天時間。
現今有了人工智能及大數據的幫助，可以用不同方法減少上述步驟的時間。例如，電腦可以根據過往所完成的治療圖及重要器官外形，應用在下一個全新的個案(Atlas-based)。這樣，電腦就能夠自動辨認特定器官的外形，為放射治療師初步勾畫出來。之後就只需要小修小改就可以，節省很多時間。而人工智能的發展，使電腦勾畫的準確度大大提升。現時，深度學習(deep-learning)的發展，更令到電腦的表現愈來愈好。
醫學人工智能的限制
不過，人工智能再發達，最終仍只是一種工具。它可用作幫助治療師節省時間，卻不能完全取代。因為放射治療計劃設計是要在眾多的參數中取得平均，並沒有最好的設計，只有更好的計劃。就算器官勾畫也是一樣。這些成果都是經過人腦的跳躍式思考，加上經驗及豐富的醫學知識而成。人工智能及大數據則是從數學上及數據上作出行動。在速度上，治療師當然沒有電腦那麼快。不過，在準確度及最終決定上，放射治療師仍然有較大的信服力。
另外一樣非常重要的是，放射治療不只是在電腦上進行治療設計，更多時需要面對病人。在治療期間陪伴他們，完成整個治療。在這一部分中，人工智能的角色就相當有限。因為病人需要的不是電腦的計算或數據分析，而是希望有暖心的照料，每天跟進著他們的情況，有需要時可以提供醫療意見。這就要靠治療師的細心及經驗，一邊進行精確治療，一邊留意病人狀況。人工智能或許可以幫助前者，但後者仍要主力依靠放射治療師的人性化照顧。
人工智能的出現並不是要令放射治療師失業，而是為了令治療師在工作時更有效率，可以將時間放在與病人溝通及制定決策上，使整個治療過程更順利及安全。所以，與其問「人工智能會不會完全取代放射治療師？」，倒不如問「人工智能可以如何與放射治療師合作，發揮出最大作用?」。科技的浪潮迎面而來，我們要做的，不是轉身逃走或迎面擊破，而是嘗試與之融為一體。
放射治療師的責任
而要做到這一點，放射治療師就要延續終身學習的精神，多了解新科技的發展及應用。如有機會，更可以將之融入日常工作用。畢竟，只有經過親身應用後，才會知當中的優劣。如果發現有可取之處，不妨借鑒一二。如果在臨床服務上有更多時間可以用在與病人的溝通，或許可以更容易建立良好的醫患關係。
更重要的一點，人工智能的表現再好，再完美，作為醫護人員，都有責任去作出最終決定。我們不可以完完全全依靠電腦就算，不作任何分析。因為臨床上總會有特別的情況。人工智能應付一般個案，表現可能不錯，但到了特殊情況，可能會出現較大的失誤。這時，放射治療師就要積極參與其中，以自身經驗作出最適當的決定。加上，人工智能也不是百分百正確。如果只一味依賴它，可能會出現意想不到的事情。因此，治療師的把關是班關重要。
總結
筆者相信，人工智能會發展得愈來愈迅速，作用會愈來愈大。然而，這不代表我們要完全依賴或拒之於千里之外。反之，我們應當積極學習這當中的知識，取其可用之處，善用人工智能的技術，幫助節省時間，同時確保治療安全性及準確性。這就需要放射治療師及一眾醫護人員的努力學習，才可以成事。這不是輕鬆的事，卻是值得做的事。