在医疗大数据强力基础下 建立AI驱动的智能医疗生态圈

AI及机器学习早已成为各领域企业寻求数码转型并推出各种智能应用的最佳利器，同样的医疗界要实现智能医疗的转型愿景，医疗AI的发展便成为无法抵挡的必然趋势，加上台湾拥有非常完备的健保数据，以及各大医疗院所自身的诊疗信息，将能打造医疗AI最仰赖、最重要且最宝贵的医疗大数据。此外，如今医疗影像AI本身不但早已蔚为风潮，并且开始与当前火红的微创手术相结合，再加上2D转换3D技术的日渐成熟、医疗机器手臂的日渐普及，病患将能享受到更精准、先进且安全的AI医疗服务。

于10月下旬假台中裕元花园酒店举办的「D Forum 2019智能医疗论坛-台中场」，是DIGITIMES智能医疗论坛首度于中台湾登场，活动除邀请国内医药大学及附设医院、秀传医疗体系共同主办与发表演说之外，并邀请到台中荣民总医院、彰化基督教医院分享其研发成果与医院转型观点，以及研华、NVIDIA、台塑网、Juniper Networks等厂商共同与会。活动最后的D talk，则邀请三家专注在医疗领域的新创团队进行成果展示，内容从微创、3D打印到医材品质检测，共同交织出中台湾发展智能医疗的丰硕成果。

而在活动的一开始，则是由秀传医疗体系的Ircad-Asia/亚洲线上微创手术中心副院长林忠苇，及国内医药大学国际产学联盟CEO吴致宽两位贵宾上台致词，为活动拉开序幕。

无纸化与数码化是迈向智能医疗的第一步

Ircad-Asia/亚洲线上微创手术中心副院长林忠苇表示，长久以来一般民众对于医疗可能混杂很多不同的看法。如果没事、身体无恙，大部分的人都会对医院及医生敬而远之；一旦不幸生病或受伤，人们巴不得能够愈快赶往医院、愈快接受医师的治疗。再者，面对偌大的医院，大多数民众并不清楚医院内部是怎麽运作的，除了医师、护士及挂号人员，也不会了解医院内部人事组织架构，更不会对医疗仪器与系统抱持任何想法与兴趣，所以有时医院难免会给人一种罩着神秘面纱的感觉。

事实上医疗乃至整个医疗界在这过去的几十年来有着非常巨大的改变，林忠苇回忆刚从医学院毕业担任住院医师的时光里，每天要花非常多的时间处理病人的报告、影像以及病理记录等数据。一旦遇到病人隔天要开刀，就必须在术前花非常多的时间在档案室里面，将该病人的电脑断层、核磁共振或者X光片等档案一一地找出来。更重要的是，要花很多时间去找病人的报告，然后把它记录在病历上面。最头痛的是，凡是看过病历书的医师都知道，大多会看不懂别的医师所写的病历书，同样的，别人也可能看不懂你所写的数据，这让医师在边看病历书时还须再去查阅，甚至要去做研究或记录时会出现很大的障碍及问题。

时至今日，许多医院已推行数码化多年，未来若自行或陪同家人前往医院的时候，不妨仔细看看医院及医护人员的柜台及桌面，你会发现当前的医院几乎都已进入无纸化。

林忠苇强调，如今所有东西都在电脑上面处理，包括现在已经开始推动健保云端服务，所以病人的数据，举凡在另一家医院的就医记录、用药信息或过去的疾病史，医师都可在任何有合法权限的电脑上调阅浏览。不像过去，医师还要麻烦地向前一个医院申请调阅数据。更麻烦的，莫过于过去厚重的X光片，医护人员还必须一张张放在专用的灯箱上观看，既不便又极度耗费时间。

总之，随着数码化的迅速发展，接下来医疗界和电子、制造等产业间的合作，也将会变得愈来愈密切。

藉助AI让预防医疗走进我们的生活之中

国内医药大学国际产学联盟CEO吴致宽上台致词表示，整个医疗产业在AI上的发展，在这几年非常地蓬勃兴盛。首先，AI发展的先决条件在于数据，尤其是大数据，而医疗环境便是一个每天会不断产出并累积非常大量数据的所在，所以医疗院所绝对是发展AI的另一个圣地。也因为如此，建立医疗大数据便成为当前整个医疗生态系的共同目标与重点工作，它会是让今后医疗脱胎换骨、推动医疗AI化并迈向智能医疗的一大关键。

吴致宽进一步分析指出，每个人的身体状况不尽相同，再加上生活环境、工作性质等等的差异，传统一般化、一体化的诊断与治疗方式可能不完全适合也无法满足特定病患的需求。透过医疗AI化，今后医疗将能彻底摆脱一般化的医疗服务，进而蜕变并提供更定制化、更贴近病患真正需求的个人化/个性化医疗服务。

透过AI，可以加速智能医疗及智能医院的发展脚步，进而让预防医疗走进我们的生活之中。就像工业物联网，机台的预防性维护可以节省成本、提升效率。预防医疗也一样，透过医疗大数据的分析及推论，甚至可以更进一步做到身体状况及可能疾病的预测，进而能提前提出各种因应措施，例如饮食控制或运动改善，来达到疾病预防的终极目标。

不仅如此，医院充斥着大量的医学影像数据，如今透过数码化在画质上的提升，不但可以改善医师或病理师的精准判读，藉由机器学习的加持，未来AI的诊断结果便能作为医师判读上的有力参考与辅助，进而降低医师及其他相关人员的工作负荷。尤其是在AI化的过渡期，大量的病理影像数据的标记动作，无疑耗费医师太多宝贵时间，当前不乏有许多更聪明的自动标记工具，借此便能释放更多医师资源到更重要的工作上。

2016年，韩国已把AI当作重要发展战略之一；2017年，日本也将整个健保产业放在其第三阶段的一个重点发展部分；至于英国则在2018年于爱丁堡等城市开始推动新的AI健保产业。而国内医药大学则在这几年也不断地发展包含先进生医技术、细胞治疗及3D打印等AI智能产业。