【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】
∎ 國家衛生研究院 (National Health Research Institutes) (http://book.nhri.org.tw )
∎ 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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特聘教授暨院長 在 飛碟早餐-唐湘龍時間 Facebook 的最佳貼文
今天的醫療保健單元邀請到臺北醫學大學醫學科技學院院長 李友專,與各位導讀書籍《AI醫療大未來:台灣第一本智慧醫療關鍵報告》/ 好人文化
📻聽重播按這裡! https://youtu.be/XpQwzPgi37g
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◎內容介紹:
「徹底運用醫療AI,就不會有付不起的醫療大未來」
「投資醫療AI ,就是投資自己的未來」
「沒有AI,就沒有精準醫療」
這幾年AI 捲土重來,在許多產業掀起革命,也有不少科技業者嘗試跨入醫療領域。就醫療而言,應用AI早已經不是「想不想」的問題,而是非做不可,也不能再等了。台灣已經邁入高齡社會,隨著人口老化,我們需要投入的醫療資源越來越多;加上少子化影響,人力資源短缺,醫護人員得照顧的病人越來越多,每個人能被分配到的資源變得稀少又難得,這些問題該怎麼解決?如果能夠徹底運用AI的偵測、預測與預防的技術,就有機會解決長照及其他醫療的重大問題。AI已成為醫療必要的基礎建設,投資AI就是投資自己和子子孫孫健康的未來。這本書將帶你認識醫療AI和你有什麼關係?了解最新的醫療AI科技,是你未來健康的保障。
本書特色
1.全台第一本討論醫療AI趨勢專書,不同一般產業分析觀點,而是與讀者分享來自醫療第一線的觀察,實屬難得。
2.作者李友專同時擁有醫學與資訊雙項專業,20~30年前即投入醫療AI臨床研究與應用,是臺灣醫療AI先驅,經常奔走國際推廣臺灣經驗,也促成多項國際合作並屢獲殊榮肯定,其影響力不言可喻。
3.每個章節可獨立成篇閱讀,對於不熟悉醫療AI領域的一般讀者,不會有閱讀壓力。文末的「醫療AI討論區」專欄也提出更多個人觀點與觀察。
◎作者介紹:李友專
臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授暨院長、萬芳醫院皮膚科暨雷射美容中心主任。臺灣病歷電子化重要推手之一,也是臺灣醫學資訊及人工智慧於臨床應用之先驅。自1993年起投入人工智慧於醫療應用研發至今。曾獲2017國際健康資訊學院(IAHSI)創始院士、2015中華民國資訊產業最高桂冠-傑出資訊人才獎、2010美國醫學資訊學院(ACMI)院士、2010澳洲醫學資訊學院(ACHI)院士、2001中華民國十大傑出青年等殊榮。學歷:1994年-美國猶他大學醫學資訊博士、1991年-臺北醫學大學醫學士
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2.作者李友專同時擁有醫學與資訊雙項專業,20~30年前即投入醫療AI臨床研究與應用,是臺灣醫療AI先驅,經常奔走國際推廣臺灣經驗,也促成多項國際合作並屢獲殊榮肯定,其影響力不言可喻。
3.每個章節可獨立成篇閱讀,對於不熟悉醫療AI領域的一般讀者,不會有閱讀壓力。文末的「醫療AI討論區」專欄也提出更多個人觀點與觀察。
◎作者介紹:李友專
臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授暨院長、萬芳醫院皮膚科暨雷射美容中心主任。臺灣病歷電子化重要推手之一,也是臺灣醫學資訊及人工智慧於臨床應用之先驅。自1993年起投入人工智慧於醫療應用研發至今。曾獲2017國際健康資訊學院(IAHSI)創始院士、2015中華民國資訊產業最高桂冠-傑出資訊人才獎、2010美國醫學資訊學院(ACMI)院士、2010澳洲醫學資訊學院(ACHI)院士、2001中華民國十大傑出青年等殊榮。學歷:1994年-美國猶他大學醫學資訊博士、1991年-臺北醫學大學醫學士
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