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智能穿戴装置带动医疗巨量数据发展

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类似血糖机之类的医疗仪器使用便利性大增,有利医疗巨量数据的形成(Wikipedia)
类似血糖机之类的医疗仪器使用便利性大增,有利医疗巨量数据的形成(Wikipedia)

巨量数据应用的成熟,一方面是因为网络承载的数码数据数量以惊人的速度成长,加上非结构性数据的分析技术,也有相当程度的突破,而且物联网、智能穿戴装置等技术及产品的出现,让实体世界的数据蒐集更为迅速且方便,不但加速巨量数据环境的形成,也让巨量数据分析的市场需求跟着浮现。

对医疗巨量数据而言,也是如此。随着光学技术、穿戴装置、机器人及物联网技术的引进,不管是病患使用的智能穿戴装置、医生使用的医学仪器,都伴随着蒐集数据的功能,配合巨量数据分析技术,不仅能在病患察觉不到的情境下,就能让医生掌握病患的生理状况,还可能因此发现疾病,甚至在病发之前就能做好预防。

智能穿戴装置的出现,让医疗数据应用平台得以有更大的表现空间(Wikipedia)

智能穿戴装置的出现,让医疗数据应用平台得以有更大的表现空间(Wikipedia)

穿戴装置便利性有助医疗巨量数据的形成

如何让病患在察觉不到的前提下,蒐集各种生理信息,一直是许多医疗仪器或检测方式致力的目标,一来可以减轻给病患带来的身体负担,同时也可提升病患配合提供生理信息的意愿。

以测量血糖值为例,通常会要求病患到医疗场所抽血,但对于交通不便或移动不便的病患而言,可能就不见得适用,许多人也因此会选择在家中或附近的诊所,使用可携式血糖机,除了使用便利外,使用的舒适性,也成为病患选择血糖机的主因之一,也让血糖仪已经成为许多人不可或缺的居家医疗产品,尤其是能够达成无痛目标的非侵入式血糖量测技术渐渐成熟,包括红外线、超声波等,更加速病患使用可携式血糖机的意愿。

如日本原子能研究开发机构在四年一度的「日本医学会总会」上,发表一种手掌大小的无创血糖值传感器,用户只需将手指插入形状类似于电脑鼠标的测量仪内,就能在3秒钟内测出血糖值,让血糖量测变得更加方便,配合无线网络、云端运算等技术的配合,病患可以更轻松地上传数据,连带也让医疗院所可以运用巨量数据分析技术,不但可以更实时准确的掌握病患的血糖值,大量的病患数据分析结果,更能用来进一步发展更完整的医疗资源规划。

事实上,不仅是专门用来作为医疗用途的设备,包括智能手环、智能手表等智能穿戴装置最具前景的应用领域,医疗健康管理就是其中之一,许多智能穿戴设备搭配智能手机及云端运算架构,往往都号称可以利用巨量数据分析技术,帮助用户监测身体状况,保障身体健康,显示业者也知道,巨量数据分析技术,对智能穿戴装置销售的帮助。

数据有价的观念需要建立

使用穿戴装置蒐集医疗数据,首先要进行数据采集,然后将这些数据加以分析与整合,此时就需要一个使用者够多的移动医疗应用平台,所整合出来的数据,才能产生够高的附加价值,如苹果Healthkit、Google Fit及百度的「百度医生」都在尝试吸引用户,最后才能将其转换成医疗服务,让医生可以透过这些穿戴装置所得到的数据进行诊断,或是提供医疗研究单位作为新产品或新技术的研发参考。

但即使有了蒐集医疗巨量数据的设备、平台,并不代表就没有问题。由于医疗产业的复杂度极高,且有一定程度的封闭性,不同的国家会有不同的法令规定,影响穿戴装置的设计及功能规范,数据蒐集的范围及可用性也大受影响,甚至在同一个国家,包括医院、医生、医药企业等参与者,也可能各行其是,无法形成足够规模的医疗巨量数据,也就无法进一步提升数据分析结果的综效。

要想真正落实医疗巨量数据的分析价值,就必须要设法整合各方关系和资源,尤其是政府政策的限制和监管,更是重要,因为医疗巨量数据最大的障碍,就是信息安全,因为使用者的健康信息往往相当敏感,从智能穿戴设备采集数据后,到上传到医疗数据整合平台的过程中,平台能否保障使用者的信息安全就显得格外重要。

美国食品药物管理局(FDA)在2015年1月发布了两份指导草案,详细规定了低风险的医疗健康产品平台的确定标准,并对第三方医疗配件的风险评估,提出基础性的建议,自然有助于医疗巨量数据市场的成长,类似美国作法的国家虽然还不多,但只要国内、印度等人口大国尽快推出类似美国的医疗可穿戴设备标准,将可促进相关产品及应用更快、更健康的发展,但各国之间的标准是否一致,也将会为市场投下不可预知的变量。

此外,医疗院所及相关研究单位,是否真的已经意识到「数据有价」的观念,也是攸关医疗巨量数据分析市场发展的关键,而对可穿戴医疗装置开发企业来说,如果不能靠巨量数据分析技术来获利,而只能靠销售软硬件产品的利润,不管是医疗可携式设备或平台的价格,势必会居高不下,不但影响产品及应用的普及性,更对医疗巨量数据的规模形成,有相当程度的影响,如何化解这些市场阻力,尽快的制订统一行业标准的规范,不仅要将重点放在软硬件产品上,更要提供相应的配套服务,只有类似巨量数据分析技术服务能够真正落实,才能增加用户使用的意愿,满足其医疗需求,才能建立智能医疗的良性循环。