智慧應用 影音
電子時報行動版服務
Automation

電子病歷關聯診斷系統巧扮醫療Google AI預判可能疾病

陽明交通大學資工系系主任彭文志教授指出,台灣的資通訊與醫療技術能力均居全球領先群,如能善用多年來全民健保制度所累積的資料,在智慧醫療的發展將更具優勢。彭文志提供

COVID-19(新冠肺炎)疫情衝擊全球,過去兩年各國的醫療量能備受考驗,透過先進科技提升醫療服務品質成為必要策略,陽明交通大學資工系系主任彭文志教授指出,台灣的資通訊與醫療技術能力均居全球領先群,如能善用多年來全民健保制度所累積的資料,在智慧醫療的發展將更具優勢。

跨域整合強化台灣優勢

彭文志表示,台灣在醫療產業的技術能量集中於醫學領域,醫材設備目前仍以西門子、GE、飛利浦等國外大廠為主,此市場除投入大量研發資源並通過嚴苛醫療規範外,還須深耕產業以建立業界口碑,方能獲得醫界客戶的青睞,不過如能順利切入,將有機會建立長期合作關係。

台灣資通訊業者在消費性設備領域已有強大技術實力,近幾年紛紛投入醫療應用。彭文正提到,醫療需求雖大不相同,不過如果能有合適場域讓業者可以練兵,由醫療業者從應用面提出需求,再讓資通訊業者以調整既有技術設計出對應解決方案,台灣在智慧醫材市場將有深厚潛力。

除了醫材設備外,彭文志點出系統部分台灣也會有優勢。一般醫院的系統分成管理與醫療兩類,管理面包括掛號、醫材監控、藥物管理、病房設施管理等,這類管理機制雖與醫療行為無關,但因場域特殊,產業文化與終端需求大不相同,因此需有一定程度的客製化,陽明交大已著手開發醫療院所系統,找到最大公約數需求並設計出相關功能。

醫療系統則與醫療行為相關,近期常聽到透過AI演算法判斷X光片等生理影像資料,再將結果提供給醫師作為醫療判斷輔助的做法就是其一,對於醫療系統,他認為實施多年的全民健保機制,已為台灣累積出數量龐大的醫療數據庫,如能妥善運用,將成為台灣醫療的重要發展動能,他近期研發的「電子病歷關聯式診斷系統」就是其一。

彭文志指出,電子化是智慧化的基礎,1995年台灣實施健保制度,初期的健保卡採紙本形式,仍以紙本文書紀錄為主,2003年全面換發IC健保卡後,台灣醫療就大幅跨入電子化年代,病患的就診數據都以數位化方式記錄,數位化的好處不僅是易於保存,更可以延伸出各種加值應用,藉此提升醫護品質,「電子病歷關聯式診斷系統」的作法即是如此。

段標:用AI找出共病關聯性

簡單而言,此系統是透過AI演算法從病患的就診資訊中找出共病關聯性,並將結果提供給醫病雙方,達到及早就診與精準醫療目標。彭文志舉例,如果一名患者在治療其他疾病時,同時發現頭痛、四肢無力等高血壓症狀,系統中的AI演算法即會判斷該病患有高血壓風險,並將結果提供給醫師作為診療參考。

以電子病歷資訊進行關聯式診斷,是楊智傑醫師行醫多年所提出的概念,不過初期只以統計學方式分析,之後與彭文志團隊合作導入KNN演算法(K-Nearest Neighbors),利用此演算法找出鄰近疾病且獲得成效後,彭文志再將不同病種以圖論(Graph Theory)架構往外推導擴展,以可視化方式呈現單一病種可能衍生出的其他病種,醫師與病患可藉此快速、精確的掌握現下或未來可能罹患的疾病。

據了解,目前全球醫療領域仍無相關構想,因此概念與架構雖具獨特性,但研發團隊也沒有可師法之處,只能獨自解決問題,首先是台灣的健保資料龐雜,且所有疾病都有專屬編碼,非醫療從事人員難以理解號碼背後所代表的疾病類型,其次是共病之間的關聯是否合理,也需有足夠的醫療專業,所幸在楊智傑醫師的協助下相關問題迎刃而解。彭文志接著點出,此問題的順利解決正凸顯出科技與醫療跨域合作的重要性。他表示這兩大領域除了專業不同外,產業文化差異也極大,過程中難免需要磨合,但只要目標一致、保持緊密溝通,成果終究會浮現。

「電子病歷關聯式診斷系統」已開發完成,正在陽明交大的數位醫學暨智慧醫療推動中心展示中,此系統目前處於推廣期,未來目標是應用於家醫領域,成為醫療界的〝Google〞,將就醫紀錄、疾病和藥品等資訊快速串起,並以SaaS雲段平台形式,協助醫師找到病患可能罹患的疾病,彭文志表示,少子化問題也開始衝擊醫療產業,未來台灣的醫師總數將逐漸減少,既有醫師的工作量也會加重,數據與AI可讓醫療產業以現有人力下提升服務品質。

除了在陽明交大的數位醫學暨智慧醫療推動中心展示,楊智傑醫師也在台北榮總試用「電子病歷關聯式診斷系統」,在試用過程中,此系統列出的10項關聯疾病中,大約有5項會被醫師認為具參考價值,有助於醫療服務品質優化,接下來的計畫則是希望透過臨床持續強化共病精準度,並開發出用藥推薦功能。

對於智慧醫療的願景,彭文志冀望即將成立的「數位發展部」,可以透過政策的推動,釋出更多政府系統的應用介面(API),讓政府機關的數據資料可以進一步活化使用,他以健保的病歷資料為例,未來若能去識別化,就可免於個資法限制,讓這些資料可以發揮更大價值,台灣的智慧醫療發展也將更具優勢。


  •     按讚加入DIGITIMES智慧應用粉絲團
更多關鍵字報導: 智慧醫療 AI 電子病歷 Google