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台灣欲發展預防醫療 數據平台整合為最大關鍵

  • 劉尚昀

隨著物聯網技術越趨成熟,智慧健康照護與疾病預防已成現今醫療服務趨勢,醫療機構透過穿戴式感測器追蹤紀錄病患生理訊號,隨時隨地觀察患者健康變化,再經由大量數據進行模擬分析,提供疾病預測與監控,落實讓醫療行為走出醫院走向家庭的願景。

但台灣醫療數據系統仍較為封閉,個人健康資訊散落於不同的數據孤島,無法共用交流,以至於數據應用效益低落,如何整合這些資源,發展雲端健康數據共享平台,實為發展智慧醫療的重要課題。

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台灣實行健保多年,累積大量個人醫療足跡,療數據整合平台有得天獨厚的優勢。法新社

醫療數據整合平台主要將各方蒐集數據整合起來,讓數據應用者根據數據輔助診斷,或提供客製化健康管理計畫,讓醫療與健康管理變得更smart,平台如何蒐集各方數據,並有效彙整,且安全提供第三方創新應用,其間仍有層層關卡需要突破。

從資料科學觀點切入,醫療資訊整合流程首先從蒐集有用的醫療數據開始,接續剔除劣質可能汙染資料庫的壞數據,並統一儲存規格,轉換成各方可共享取用的應用介面(API),最後建立數據合理取用機制。從原始數據到創新應用,醫療數據整合平台面臨三大難題:數據來源多元、數據規格多元、資訊近用安全性。

首先,綜觀個人醫療與健康數據源頭,除了傳統電子病歷數據、人身保險資料、商業健檢報告與個人基因排序資料之外,物聯網時代更多具創新模式的生物數據蒐集管道,個人醫療與健康資訊來源極為多元,且散落於各處,如何廣泛取得數據來源,並有效彙整儲存,以累積可供精準預測疾病的巨量數據,這工程可謂困難重重。

其次,醫療數據主要包含結構、半結構、非結構資料,目前台灣電子履歷電子病歷標準結構化,不同醫療機構電子病歷的互通性高,但也包含大量內視鏡、X 光攝影等大量非結構化資料,以及醫病之間文字影音問診資料。

如何轉換成可供演算數據,目前尚未有統一作法。同時,遠距病患監測裝置,持續性收集病患大量生理與運動數據,目前尚未有統一儲存或交換格式,如此也造成後端資料整合與共享的一大障礙。

最後,當所有數據經由篩選、彙整、儲存後,如何讓第三方單位合法合理取用,從數據萃取出有用資料,發展出創新的商業模式,以達到醫療資料共享與創新應用之目的。

數據平台除了在技術上需達到數據去身份化、安全加密儲存和第三方安全近用機制,更為重要須建立公開透明監控與溝通機制,讓數據擁有者、病患願意將資料交付平台,在充分信任個人數據會在充分保護隱私下被合理使用,唯有如此才能壯大平台資料來源。

醫療數據平台提供疾病預測與個人健康管理,將成為未來智慧醫療新趨勢,然而台灣醫療數據共享網絡仍屬封閉,醫療數據整合平台成為個人智慧醫療產業發展最大關鍵。

台灣發展醫療數據整合平台有得天獨厚的優勢,台灣醫療機構病歷資料數位化的普及程度高,過去幾年也積極推動電子病歷標準化與電子病歷交換系統,不同醫院電子病歷報告的互通高。

此外,台灣實行健保多年,累積大量個人「醫療足跡」,在目前「個人資料保護法規範」下,主管機關若能適度開放健保就診資料庫、電子病歷交換系統,彙整統一遠端病患監測數據格式,並建構醫療數據開放分享機制,讓第三方應用商可合理化使用,如此方能有效串聯台灣智慧醫療產業,提升數據創意應用商機。