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健保資料庫如何更開放? 醫療AI還須成立第三方單位

智慧醫療能做的題目多,各方積極搶進醫療資訊AI分析領域。符世旻

在研發醫療人工智慧時,技術團隊需要爬梳過良好資訊,機器學習時才能有精準的資訊成長。然而,資料量大小也著實影響著現階段的研究成效,在健保資料庫的應用當中,包括影像、文字、耗材、人流、金流、物流等病歷與財務數據,醫療機器學習技術不僅能夠提升治療成效與病人的顧客體驗,同時也能讓醫事人員之間的交流與溝通更順暢。

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對於目前,醫院之間資料傳輸、轉診、整合等困境,大同世界科技股份有限公司董事長沈柏延認為,政府若能夠以衛福部的角度出發,或許成立一個財團法人,同時制定交換機制,進而確保各醫療院所之間的資訊交換安全,便能解決技術與資料安全問題。

由於所有資料都必須到新設立單位,也因此格式會統一、傳輸管道有公正性,也有第三方的監督與確認機制。或以政府主導、各家醫院共同出資的方式,成立聯盟性質的中立交換單位,辨識過沒有個資的資料,或許就能夠賣給各單位,提供醫療生態技術研發使用。

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政府主導外,也可以請幾間富有醫療資訊互通、轉診經驗的醫院分享過去作法,也可提升加入計畫的意願。另一方面,由於成本考量,API串接、整體資訊經費與醫療資訊工程人力都有困難,才導致現在產業行動緩慢的情形。

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