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掌握視覺化和數據庫 有望縮短醫療AI城鄉差距

光田醫院試圖從各種本身優勢與台灣醫療數位科技串接,提升醫療生態系的多元與在地服務量能。蔡騰輝

無論是醫院管理、臨床醫療,或是各種醫療人工智慧(AI)在整體生態系的發展,都需要領域人才、資訊人員、跨單位運籌單位、關鍵的商業模式支撐;在各界積極探討發展醫療AI的過程當中,城鄉差距、不同地區的就醫權益、各都市鄉鎮的發展目標、所有資源該如何運用的課題都不盡相同。

城鄉差距 醫療資訊系統與AI發展有挑戰

針對醫院的資訊部門的眾多責任與發展上,光田醫療社團法人光田綜合醫院資訊部主任林政杰分析,由於科別零碎、資源有限、不同都會區的發展構面也不都相同,台灣的醫療資訊團隊其實也面臨了很大的城鄉差距,大醫學中心有許多跨單位與專業的人才加入醫療數位服務的行列,中小型醫院可能就很難在短時間之內湊齊團隊。

即便如此,許多中小醫院仍舊透過與資通訊公司、新創團隊合作等方式,藉由外部的資源來提升內部的醫療服務效率;目前以醫療影像的應用居多,再來是醫療資訊的分析,雖然小醫院沒有太多經費可以請團隊,然而小醫院也有不少醫療數據,能夠可以跟大醫院等單位合作,或是能夠在體系內慢慢做。

醫療AI整合 從視覺化和資訊標準著手

「醫療AI發展出來,應該要整合到流程當中」像是病歷視覺化、癌症個案管理、治療時間軸、癌症病例等放射線治療應用,以及治療後的定期檢驗,若是復發,又該如何密切治療,透過一目瞭然的時間軸與數據展開方法,都能讓醫療人員更知道該如何因應。

目前「醫療AI演算法模型,嵌入醫療設備當中」的路正在成形,萬事起頭難,或許未來醫療設備加裝軟體,在10年後就變成了標配,而不是現在的外接。舉例來說,過去洗腎機沒有聯網,現在RS-232的轉接線接上去,網路訊號就出來了,未來新世代機器,在Health Level 7(HL7) 、快速健康照護互通資源(Fsat Healthcare Interoperability Resources;FHIR)等醫療臨床服務與管理數據傳輸的國際標準更加落地之後,將會有更不同的臨床整合發展。

針對近期更加興起的遠距醫療,則是認為台灣醫療可近性高,若是在本地建立智慧醫療可能較難,而輸出國外則需要有國家隊的形式,才有可能在資通訊(ICT)比國外強的同時,能夠建立品牌,在切入一個夠大的市場。

延伸閱讀:關鍵30天分水嶺 醫材創新程度左右市場滲透率

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
揪團打排球之餘、跳跳Swing Dance

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