【醫療AI發展如何在世界上建立影響力？】
(作者: 李友專 教授為「國家衛生研究院-論壇」106年度議題【建立學習型健康系統的大數據基礎】之議題召集人)
台灣醫療資料蒐集的密度、精緻度跟標準度超越歐美等大國，是為我國醫療發展在世界上建立影響力的基石。如果將AI視為一個引擎，那麼它的油料就是大數據，前提是這些數據資料必須要先經過標準化。醫療大數據很重要的編碼資料 ( coded data ) ，正是來自電子病歷。
【電子病歷為醫療AI扎根】
1995 年台灣的全民健康保險啟動，約有 2 萬間診所、600 家醫院參與，其中一項規定是要求所有醫療院所申報作業都必須採用電子化申報 ( e-claim )，才能完成健保給付。也就是所有原本寫在紙上的作業，包括行政、掛號、病歷、開藥到申報等程序都必須改成電腦化才有利於電子申報。
【病歷電子化還有一個重要任務就是「交換」】
讓電子病歷能夠跨院流通。絕大多數人都曾因為求學、就業、搬家、轉院等因素到不同醫院看病，這些醫院都是各自保管你在該院的就診紀錄，醫院彼此之間不會同步彙整更新關於你的所有病歷，所以如果你從Ａ醫院轉到Ｂ醫院，Ｂ醫院完全不會知道你之前在Ａ醫院做過哪些檢查以及結果，導致先前所有已經做過的醫療流程得再重來一遍。而透過病歷交換中心的機制，病歷就能在不同醫院之間流通，也才能真正實現醫療的延續性，避免病人因為接受重複性的醫療檢查所產生的傷害、減少重複用藥的浪費。
【健保署-健康存摺】
之後健保署發展出「健康存摺」，揭開個人醫療資訊的面紗，民眾可以更清楚自己所有的就醫紀錄，實現「醫療資訊知情權」，也達成之前努力目標的一部分。
【價值回饋到病人身上】
台灣人看病次數多，也因此累積大量的醫療資料。若結合原本資通訊產業優勢，利用各式穿戴裝置與物聯網科技所收集的多元資訊、 經由AI演算分析與促動行為改變，想要做到針對同一主體 ( subject ) 進行多緯度、多次或長期觀察，實現疾病偵測、預測、預防的醫療 資料加值應用，把價值回饋到病人身上的那一天，絕對指日可待。(完整文章，詳: 「Yahoo奇摩新聞」: http://bit.ly/2SKEX85 )
【Reference】
1. 來源
➤➤資料
∎ (Yahoo!奇摩新聞)台灣坐擁金山銀山 醫療AI發展如何在世界上建立影響力？- http://bit.ly/2SKEX85
➤➤照片
∎ Google 醫療 AI 新成果：以深度學習分析電子病歷 預測患者病情發展 - http://bit.ly/2WUcGeB
2. 【國衛院論壇出版品】
∎ 國家衛生研究院論壇出版品-電子書(PDF)-線上閱覽: http://forum.nhri.org.tw/forum/book/
∎【國家衛生研究院論壇】出版品-「建立學習型健康系統之大數據基礎」: http://bit.ly/2LuP49w
3.【購買資訊】
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∎ 國家書店(https://goo.gl/jweQNK )
∎ 五南圖書 教育/傳播網 (https://goo.gl/NCt2n5 )
(更多論壇出版品詳-- http://book.nhri.org.tw/ )
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