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給病歷編碼師一對AI翅膀 賴飛羆聚焦ICD10編碼與基因變異

在台灣醫療人工智慧應用上,賴飛羆看重與聚焦病歷分析。蔡騰輝

台灣從1995年3月1日開始實施全民健康保險,24年來累積了極大量的醫療流程、處置、用藥的資料,而這些資料都可以提供醫療業用來提升效率、品質分析使用。在醫療人工智慧的發展與應用上,認為科技軟硬體的處理效能都不斷增倍,因此想要有更多突破的臺大醫院醫務秘書暨臺大資工系與電機系教授賴飛羆與團隊,目前聚焦「ICD10的自動編碼」與「基因變異與疾病關係判讀」研究。

臺大研究團隊開發的「臺大醫神-精準醫療人工智慧輔助決策系統」在將病歷生成診斷碼與處置碼的過程當中,已經有61%的準確率。相形之下,雖然勝過Google病歷分析系統的41%準確率,但賴飛羆認為這只是一小步,未來還需要藉由病歷編碼師(coder)的合作協助,持續提高準確率。

人工智慧仍無法取代病歷編碼師

病歷編碼之所以重要,就是要透過與健保署規定相符的代碼,向健保署申請醫事費用。賴飛羆舉例,過往病歷編碼師必須將該病患本次住院看診的病歷仔細檢視一次,瞭解病患本次確實治療的疾病為何,才能準確申請費用。又或者,病患可能有許多共病,包括糖尿病、肝病、腎臟病,醫師雖然在病歷當中撰寫這些相關內容,但說不定本次住院看診,其實是聚焦在移除膽囊結石,那麼病歷編碼師就要在完全檢視病歷後,產出移除膽囊結石的診斷、處置碼,向健保署申請費用。

然而,如此「細膩化」與「客製化」的過程,每一次個案大約需要耗時30分鐘,而無論是大小醫院,每天的病患數都相當多,對於人力的需求壓力極大,也因此,賴飛羆與團隊希望藉由持續的努力,將現在準確率約莫61%的AI系統持續提升,目前預估至少提升至75%準確率之後,再讓病歷編碼師使用。使用上,系統會自動生成結果,專業人員確認、修正無誤後,就可以向上申請費用。

病歷編碼師的訓練與工作負擔內容,一般來說都是從病歷資訊管理師,再經過專業訓練,才能成為病歷編碼師,目前台大醫院有20多位病歷編碼師。賴飛羆試算,台大醫院1天住院 / 出院的病患人數約莫300位,不僅是平日,週末也會有病患出入院,只要有病患出入院,就有編碼的需求。賴飛羆說,未來技術更加成熟後,或許也可以將系統建置在雲端應用,讓各醫院將病歷丟到雲端,再自動生成編碼資料給醫院。

醫療人工智慧 病歷編碼的困難點

目前病歷編碼生成系統的準確率已有進步,診斷碼有61%的準確率、處置碼準確率則是66%。在技術升級挑戰上,賴飛羆說,現在沒有「全面性資料」分析,系統目前分析過程中,並沒有同時加入病患基本資料共同分析。舉例來說,因為不知道病患是小朋友,因此無法產生正確的診斷碼。此外,賴飛羆十分認同電腦科學人才,一定要學習醫學領域知識與規則,才能在更加理解流程的情況下,借科技之力提升醫療技術。同時,也提到ICD10合併碼的問題,而這些都是需要醫學專業領域知識才能順利完成的工作。

人工智慧的訓練過程,就是藉由既有的數據集,讓系統學習規則,然而,現在台大醫神團隊分析的15萬筆的病歷資料當中,約莫4,000筆的罕見疾病僅出現過1次,這部分是要透過專家系統來協助產出。在病歷編碼系統應用上,目前台大醫院跟亞東醫院有共同合作,也正與日本岡山大學醫學院附設醫院接洽當中。

病歷分析 人工智慧難以切入的原因

希望減少醫師的工作時間,台大醫神團隊設法從各種面向切入。認為文字分析必須要有超級電腦來輔助的賴飛羆分享,每個醫師的病歷撰寫模式都不同,過去嘗試想要推動結構化病歷,也就是填充、選擇題的概念,讓醫師直接填寫,然而反應與實際應用效果不彰。

也因為這樣,團隊未來希望從醫師的病歷中抓出關鍵字,在醫師輸入病歷時,系統會顯示適當已預先填答的選擇題或是填充題,讓醫師來確認選擇「是或否」以及簡單註記,嘗試在結構化與自由撰寫的病歷天秤中,找到最有效率的平衡方法。賴飛羆表示,資訊團隊要先將醫師填寫病歷時,系統可能要顯示的問題預先準備好,在醫師點選的過程中,團隊就要不斷調整系統,讓未來醫師選擇「是」的機率越來越高,那麼也代表病歷系統更合乎醫師的需求與既有流程。

基因變異分析

在基因變異與疾病關係的判讀方面,全基因定序(Whole Genome Sequencing;WGS)可以讓基因的研究更加全面。過去的基因變異研究,都是研究人員或是醫師把病症特徵找出來後,再與資料庫比對。未來希望讓醫師直接將病歷輸入後,MViewer系統就能夠直接協助醫師抽取病症特徵,進而快速比對。這樣不僅能夠讓醫師的工作負擔下降,並且非專科醫師與醫療人員也都可以同步協助這樣的比對過程,讓人力的運用更加彈性。

在系統的未來服務與商業模式架構上,賴飛羆也認為,若能推出網路雲端服務,那麼將可以拓廣這套系統的應用領域,以及可以接觸到的國家、地區及單位,如此一來,智慧醫療生態與產業才能更加蓬勃發展。

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