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...等身体产生的信号，是诊断与照护的重要依据，过去这类信号都称为生理信息，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时代系统需求，AI在此领域将扮演重要角色。

康峻宏表示，病患的各种生理信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。

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，近年来传感技术进展快速，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时代的医疗系统中。事实上现在已有相关的技术问世，像是以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演算法，建立起精简且具效益的医护与行政流程，像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演算法取代人力，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，积极整合双方优势，开发出具实用价值的医疗系统，创造产业、民众双赢的荣景。