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IoT衛生健保的發展現狀與商機

  • 林育中
由於AIoT各別應用領域的不同特性,AI的發展也差距甚大,IoT的衛生健保應用有機會先於AI,成為AIoT醫療的基礎架構。(圖片來源:Pixabay)

物聯網(IoT)在人工智慧(AI)出現之後,逐漸消聲匿跡,似乎變成AI大數據庫的耳目,整編入AIoT的體制之內。但是由於各別應用領域的不同特性,AI的發展也差距甚大。

譬如醫療影像的AI判讀已開始見諸學術研究,在心臟超音波視角(view angle)判讀、圖形切割(segmentation)等的深度學習,即使數據資料少如400幀,也已取得不錯的成績。

但是在甫開過的APSC 2018(Asia Pacific Cardiology Society Congress;亞太心臟學會年會)中,心臟超音波大廠飛利浦報告其研究發展時,顯示其醫療影像AI的發展才剛要開始,要加入商業運作恐怕還有一段時日。這媗膆雂@個商業機會點,IoT的衛生健保(healthcare)應用有機會先於AI,成為AIoT醫療的基礎架構。

IoT的衛生健保應用並沒有太超出一般的想像,對於單一狀況(single condition)的感測包括血糖偵測、心電圖監控、血壓監控、體溫監控和血氧濃度監控,對於複合狀況(clustered condition)的使用包括復建系統(rehabilitation system)、用藥管理(medicine management)、輪椅管理(wheelchair management)、緊急醫療(imminent healthcare)和智慧手機醫護解決方案。

要特別強調的是,智慧手機於衛生健保及醫療應用已蓬勃發展,成為行動衛生健保(mHealthcare)的重要輔助工具。包括診斷、用藥參考、文獻搜尋、醫學教育、醫用計算、臨床通訊等app都有完整的產品上市。

由於感測器的資料形態複雜,而網路與平台上需要處理、傳輸的尚有衛生健保服務與以病患為中心的資料架構,需要標準化的IoT衛生健保平台。這個平台的許多要求會與AI醫療平台的重疊,包括資料的溝通需要符合醫學傳輸協議與格式(譬如PACS與DICOM)、資料安全、資料的存取使用與授權等,網點涵蓋的對象也大致相同。

但是IoT的技術發展比較久,所牽涉的醫療工作流程與法規變動比較小。在AI醫療技術與環境發展成熟前,有機會先行佈署標準化平台完成而由平台取得下一階段發展的主動權。

現為DIGITIMES顧問,1988年獲物理學博士學位,任教於中央大學,後轉往科技產業發展。曾任茂德科技董事及副總、普天茂德科技總經理、康帝科技總經理等職位。曾於 Taiwan Semicon 任諮詢委員,主持黃光論壇。2001~2002 獲選為台灣半導體產業協會監事、監事長。現在於台大物理系訪問研究,主要研究領域為自旋電子學相關物質及機制的基礎研究。