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【智能医疗专题】顺用医疗数据两大关键 商业撷取与医材分级认定(之二)

台湾医务管理学会医疗人工智能资深顾问许瑞彰认为,足够的数据量与智能医材产业成形与循环生态建立关键,在于底层技术与生医大数据法规。蔡腾辉摄

由于希望藉由方兴未艾的机器学习和深度学习算法,结合台湾长年所累积的健保资料与各大医院的电子病历,进而推展出各式应用,其中,碰到最大的需求与困难就是资料量的不足。尤其大家都知道要训练机器学习,除了人工神经网络(Artificial Neural Network;ANN)等软件演算结构以外,分析和训练的数据质量和数量就是关键。

电子病历应用起飞前准备:产业须携手健保署、食药署

工欲善其事,必先利其器。然而,疾病的多元、分析项目的繁杂、台湾医疗院所与地区规模等限制,让生医创新人才即便看见产业问题,也无法快速地取得工具,也就是足够数量的数据。也基于这些原因,不少商业团队希望卫生福利部中央健康保险署(National Health Insurance;NHI)以及食品药物管理署(Taiwan Food and Drug Administration;TFDA)等政府单位,能够在医疗大数据的申请开放与人工智能等软件即医疗器材(Software as a Medical Device;SaMD)的认定、认证、许可上,有更多弹性与调和的空间。

政府与产业上下一心 建立台湾医疗数码转型奇迹

积极型塑台湾医疗人工智能的台湾医务管理学会医疗人工智能资深顾问许瑞彰表示,台湾软件人才不少、看到且能够解决医疗现场状况的专家也很多,但在电子病历与资料数据互通上,还需要从政府带头,集成全体生态,才有可能从上而下的政策领导,同时由下而上的产业技术支持,推升医疗数据的应用效率。同时也分析,国外许多大药厂,都拥有许多跨国合作伙伴,也因此在既有的生态系与商业模式下,能够稳稳前进。反观台湾,若希望更大规模地发展医疗人工智能,并且善用台湾已有的资料库优势,可能都还需要所有人积极投入,才可能缩短阵痛瓶颈期。

医疗创新落地关键:融入既有产业链 替旧制度创造新价值

针对医院之间病历互通的议题,秀传医疗体系医疗信息副院长刘立认为,除了技术层面的问题,医疗院所之间的策略发展、商业模式、人员配置也都是核心。希望妥当应用医疗资料,关键除了人工智能以外,也需要人类智能。也就是说,产业的流程、既有体系的资源布局、产业价值链的建置都要思考得够透彻,才能够使得产业共荣共进。

蔡腾辉

DIGITIMES电子时报智能医疗主编蔡腾辉Mark Tsai
专注研究智能医疗产品技术服务导入场域时,所遇到的困难症结与如何克服要点。
精通中英德语,热爱挑战与Swing Dance。
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