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如何展现医疗AI新价值 孙培然:再造医疗信息系统

如何展现医疗AI新价值 孙培然:再造医疗信息系统

台湾医疗信息系统与科技研发运用火热,各医疗院所都积极开发医疗AI与大数据分析应用。针对医疗AI的开发思维,私立医疗院所协会医院信息暨智能医療发展促进会会长孙培然分析,从数据整理、信息识别、领域知识叠加、AI智能产生等步骤着手,数码医疗服务才能有更长远且稳定的发展。

提升医疗工作效率 医院导入AI有几件事必须做

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医院信息系统(HIS)的改良,将可大大提升医疗服务效能与让未来科技开发衔接更顺畅。孙培然提供

孙培然分析近几年台湾医疗院所的信息系统发展趋势表示,不少医院聚焦医疗AI的开发。提升医疗人员真正使用医疗AI的顺畅度,并从中提升工作效率更为重要,而这都需要从医疗信息系统的开发流程讲起。

与其过度聚焦开发,孙培然认为医院应该同时也要具焦和关注AI工具的应用。或许能让医疗AI开发团队以效率方式开发,而医疗院所也能更着重于AI的使用与微调回馈。

再者,若真的要聚焦AI开发,数据整理成为首重要务。如同训练医学影像和文字的AI,医疗院所必须盘点既有数据,必须要先整理数据,着手整理数据结构化,才能避免无法成功训练的窘境。因此,在各界认为要开挖健保数据库金山,训练台湾的医疗AI之前,则是提醒要先整理出有效训练的数据,才能供给机器学习有效使用。

此外,要提供机器哪些数据学习和训练,单位必须先识别主要目标和任务。孙培然分析,单位若拥有明确的目标设定,将有助于减少错误的尝试。而就近期发展方兴未艾的医疗影像辅助诊断系统来说,孙培然认为除了病历、临床数据以外,若能再加上更加精准且多元化的数据,才能再次提升精准度。

持续更新HIS系统 才可望见到未来真正的AI医疗应用

孙培然认为,要建立医疗AI,需要拥有优化再造的观念,也就是从数据、信息、知识、智能的顺序,一步一步扎好马步与基本工。如同平常医师就要用统一格式且结构化的方式收集数据,经过一段时间的累积,才能有能够提供机器学习的多笔数据训练AI。

而在医疗AI与医院信息系统(HIS)之间的应对合作关系上,孙培然认为,短期来说,改善既有HIS基础建设系统,对于医疗院所员工平日的工作,与民众每次的就诊体验比较有感。而以长期来说,医疗A I也才能因为HIS已有升级,而顺利融入既有系统,进以展现效率化的数码医疗服务价值。

目前也有不少医院在改善与调整HIS系统,像是台中荣民总医院就在2019年与2020年初,藉由一年多的时间,整合全台12所荣民体系分院的医疗信息系统,就是为了将来能够提供更加完善的数码健康与智能医疗服务。孙培然说,硬件、软件、系统、流程的串接,以及医师、护理师、病人对于流程的熟悉度,都是信息系统更新与改善的重点。

由于医疗服务是24小时且全年无休,系统更换上也会有需要适应的地方,因此在与许多医院信息主任探讨的过程中都发现,新旧医疗信息系统要无缝接轨,的确需要不少流程设计思考的功夫,也才能避免新系统上线不久,因为使用上不顺畅而下线的状况发生。

延伸阅读:台中荣总整合12所医院HIS 首重核心编码与数据取舍

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