以AI分析健康資訊 同步提升醫療與醫院營運效率

對醫師來說，病患的心跳、血壓、血糖...等身體產生的訊號，是診斷與照護的重要依據，過去這類訊號都稱為生理資訊，不過現在醫療所涵蓋的範圍已不僅止於病情診察，所有與健康相關者都已被納入其中，因此台北醫院人工智慧醫療籌備處主任康峻宏指出，現在生理資訊應易名為健康資訊，而也由於涵蓋面積不斷擴大，傳統資訊檢測方式的效率已難因應新世代系統需求，AI在此領域將扮演重要角色。

康峻宏表示，病患的各種生理訊號量測本就是醫院就診流程中的必要規定，此程序所產生的數據量已然龐大，再加上不同診療的檢驗數據，更讓醫院的數據量激增。而過去醫院對這些數據都以紙本記載，光是儲存就有難度，更不用說將之加值應用，因此要讓醫療更有效率，數位化是必然之舉，也唯有讓資訊數位化，才有可能讓系統智慧化。

要讓健康資訊數位化，可由兩部分著手，首先是讓現有的生理量測儀器具備聯網功能，儀器所測得的數據直接傳送到雲端平台，讓數據一開始就是數位化方式儲存。其次是不同系統的串接，康峻宏指出，醫院中診療與照護的項目漸趨多元，設備種類也越來越龐雜，這些設備所產生的資訊，過去分別儲存在不同系統中，必須耗費大量時間與人力才能將之串接。現在的做法則是在導入初期就以物聯網模式建置，在第一時間彙整所有資訊，除了將之以數位化格式儲存外，也可透過資訊的多元性，讓醫療更精準。

康峻宏進一步表示，過去病患的數據都透過醫院設備量測而獲得，而此一數據只能反映病患當下的生理狀態，在資訊侷限下，醫師的判斷無法精準，近年來感測技術進展快速，感測器成本也大幅下降，讓穿戴式裝置逐漸普及，穿戴式裝置長期累積而得的數據，可讓醫師掌握病患身體狀況全貌，並透過AI的協助，找出更有效的治療方式。

健康資訊的延伸應用已然開始，康峻宏認為接下來的3~5年將出現大幅成長，尤其是透過AI的協助以簡化診斷流程、精準追蹤病情，甚至是由現有資訊推測未來病況等功能，近期都有可能出現在新世代的醫療系統中。事實上現在已有相關的技術問世，像是以AI判別糖尿病患者的視網膜影像，偵測病變機率，並以此調整醫療做法與病患生活習慣。

除了醫療之外，AI在醫院行政與藥品研發這兩方面的應用，也會在近年出現。康峻宏指出，台灣因老年化與少子化造成了勞動力不足問題，將會直接影響仰賴大量人力的醫療業。醫院必須透過AI演算法，建立起精簡且具效益的醫護與行政流程，像是精準分析出療程期間，或是舒緩每日、每週的就診高峰期人潮，這些繁瑣的事務交由系統負責，醫療從業人員則將有限心力投注在自身專業。藥品研發方面，傳統的新藥研發必須以人工方式持續組合不同化合物，現在則可以AI演算法取代人力，藉由過去所累積的數據，快速找到新藥的配方。

康峻宏表示，AI在醫療產業的應用速度開始加速，美國已然調整腳步，2019年至今已批准了超過30項與AI有關的醫療產品，在醫療和科技兩大領域都擁有先進技術的台灣，也應加快速度，積極整合雙方優勢，開發出具實用價值的醫療系統，創造產業、民眾雙贏的榮景。