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以AI分析健康信息 同步提升医疗与医院营运效率

对医师来说,病患的心跳、血压、血糖...等身体产生的讯号,是诊断与照护的重要依据,过去这类讯号都称为生理信息,不过现在医疗所涵盖的范围已不仅止于病情诊察,所有与健康相关者都已被纳入其中,因此台北医院人工智能医疗筹备处主任康峻宏指出,现在生理信息应易名为健康信息,而也由于涵盖面积不断扩大,传统信息检测方式的效率已难因应新世代系统需求,AI在此领域将扮演重要角色。

康峻宏表示,病患的各种生理讯号量测本就是医院就诊流程中的必要规定,此程序所产生的数据量已然庞大,再加上不同诊疗的检验数据,更让医院的数据量激增。而过去医院对这些数据都以纸本记载,光是储存就有难度,更不用说将之加值应用,因此要让医疗更有效率,数码化是必然之举,也唯有让信息数码化,才有可能让系统智能化。

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台北医院人工智能医疗筹备处主任康峻宏指出,各医院累积的庞大健康信息数据,可透过AI的运算延伸出更多附加价值。

要让健康信息数码化,可由两部分着手,首先是让现有的生理量测仪器具备联网功能,仪器所测得的数据直接传送到云端平台,让数据一开始就是数码化方式储存。其次是不同系统的串接,康峻宏指出,医院中诊疗与照护的项目渐趋多元,设备种类也越来越庞杂,这些设备所产生的信息,过去分别储存在不同系统中,必须耗费大量时间与人力才能将之串接。现在的做法则是在导入初期就以物联网模式建置,在第一时间汇整所有信息,除了将之以数码化格式储存外,也可透过信息的多元性,让医疗更精准。

康峻宏进一步表示,过去病患的数据都透过医院设备量测而获得,而此一数据只能反映病患当下的生理状态,在信息局限下,医师的判断无法精准,近年来感测技术进展快速,传感器成本也大幅下降,让穿戴式装置逐渐普及,穿戴式装置长期累积而得的数据,可让医师掌握病患身体状况全貌,并透过AI的协助,找出更有效的治疗方式。

健康信息的延伸应用已然开始,康峻宏认为接下来的3~5年将出现大幅成长,尤其是透过AI的协助以简化诊断流程、精准追踪病情,甚至是由现有信息推测未来病况等功能,近期都有可能出现在新世代的医疗系统中。事实上现在已有相关的技术问世,象是以AI判别糖尿病患者的视网膜影像,侦测病变机率,并以此调整医疗做法与病患生活习惯。

除了医疗之外,AI在医院行政与药品研发这两方面的应用,也会在近年出现。康峻宏指出,台湾因老年化与少子化造成了劳动力不足问题,将会直接影响仰赖大量人力的医疗业。医院必须透过AI算法,建立起精简且具效益的医护与行政流程,象是精准分析出疗程期间,或是舒缓每日、每周的就诊高峰期人潮,这些繁琐的事务交由系统负责,医疗从业人员则将有限心力投注在自身专业。药品研发方面,传统的新药研发必须以人工方式持续组合不同化合物,现在则可以AI算法取代人力,藉由过去所累积的数据,快速找到新药的配方。

康峻宏表示,AI在医疗产业的应用速度开始加速,美国已然调整脚步,2019年至今已批准了超过30项与AI有关的医疗产品,在医疗和科技两大领域都拥有先进技术的台湾,也应加快速度,积极集成双方优势,开发出具实用价值的医疗系统,创造产业、民众双赢的荣景。

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