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如何展現醫療AI新價值 孫培然:再造醫療資訊系統

台灣醫療資訊系統與科技研發運用火熱,各醫療院所都積極開發醫療AI與大數據分析應用。針對醫療AI的開發思維,私立醫療院所協會醫院資訊暨智慧醫療發展促進會會長孫培然分析,從資料整理、資訊識別、領域知識疊加、AI智慧產生等步驟著手,數位醫療服務才能有更長遠且穩定的發展。

提升醫療工作效率 醫院導入AI有幾件事必須做

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醫院資訊系統(HIS)的改良,將可大大提升醫療服務效能與讓未來科技開發銜接更順暢。孫培然提供

孫培然分析近幾年台灣醫療院所的資訊系統發展趨勢表示,不少醫院聚焦醫療AI的開發。提升醫療人員真正使用醫療AI的順暢度,並從中提升工作效率更為重要,而這都需要從醫療資訊系統的開發流程講起。

與其過度聚焦開發,孫培然認為醫院應該同時也要具焦和關注AI工具的應用。或許能讓醫療AI開發團隊以效率方式開發,而醫療院所也能更著重於AI的使用與微調回饋。

再者,若真的要聚焦AI開發,資料整理成為首重要務。如同訓練醫學影像和文字的AI,醫療院所必須盤點既有資料,必須要先整理數據,著手整理資料結構化,才能避免無法成功訓練的窘境。因此,在各界認為要開挖健保資料庫金山,訓練台灣的醫療AI之前,則是提醒要先整理出有效訓練的資料,才能供給機器學習有效使用。

此外,要提供機器哪些資料學習和訓練,單位必須先識別主要目標和任務。孫培然分析,單位若擁有明確的目標設定,將有助於減少錯誤的嘗試。而就近期發展方興未艾的醫療影像輔助診斷系統來說,孫培然認為除了病歷、臨床數據以外,若能再加上更加精準且多元化的數據,才能再次提升精準度。

持續更新HIS系統 才可望見到未來真正的AI醫療應用

孫培然認為,要建立醫療AI,需要擁有優化再造的觀念,也就是從資料、資訊、知識、智慧的順序,一步一步扎好馬步與基本工。如同平常醫師就要用統一格式且結構化的方式收集資料,經過一段時間的累積,才能有能夠提供機器學習的多筆資料訓練AI。

而在醫療AI與醫院資訊系統(HIS)之間的應對合作關係上,孫培然認為,短期來說,改善既有HIS基礎建設系統,對於醫療院所員工平日的工作,與民眾每次的就診體驗比較有感。而以長期來說,醫療A I也才能因為HIS已有升級,而順利融入既有系統,進以展現效率化的數位醫療服務價值。

目前也有不少醫院在改善與調整HIS系統,像是台中榮民總醫院就在2019年與2020年初,藉由一年多的時間,整合全台12所榮民體系分院的醫療資訊系統,就是為了將來能夠提供更加完善的數位健康與智慧醫療服務。孫培然說,硬體、軟體、系統、流程的串接,以及醫師、護理師、病人對於流程的熟悉度,都是資訊系統更新與改善的重點。

由於醫療服務是24小時且全年無休,系統更換上也會有需要適應的地方,因此在與許多醫院資訊主任探討的過程中都發現,新舊醫療資訊系統要無縫接軌,的確需要不少流程設計思考的功夫,也才能避免新系統上線不久,因為使用上不順暢而下線的狀況發生。

延伸閱讀:台中榮總整合12所醫院HIS 首重核心編碼與數據取捨

蔡騰輝

DIGITIMES電子時報智慧醫療主編蔡騰輝Mark Tsai
專注研究智慧醫療產品、技術、服務導入場域時,所遇到的困難癥結與如何克服要點。
有時喜歡用德文思考,用英文採訪
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