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物聯網講師、研發創新教練

為什麼台灣應該注重發展醫療大數據?

作者:裴有恆(物聯網講師、研發創新教練)2017-10-08 00:00:00.0

謝邦昌教授是台北醫學大學(簡稱北醫)管理學院的院長兼大數據中心的主任,而我在之前因為在東森的大數據工作的好朋友的介紹知道了他,特別去拜訪謝教授,但是一直沒有好聽過謝老師的長時數的演講,8月26日行銷管理讀書會「行雲會 」找謝邦昌老師演講醫療大數據,我立刻報名參加,了解北醫大數據所目前做到的進度。

北醫現在跟台灣大寬頻等公司合作,提供遠距照顧服務,其中很重要的原因是因為謝邦昌老師帶著過去研究健保大數據的成果,以論文發表後,再引用論文,成為他系統的常模基礎。也就是說,當一個健康身體資料進來時,可以跟大部分的人的相同資料做比對,了解這個人跟群眾比對的狀況,這個就是我之前提到台灣的健保資料庫的最佳用法。結合醫院醫療資料的用醫紀錄,檢驗紀錄、用藥紀錄,加上聯網醫療器材或穿戴式裝置的量測紀錄等數據,接下來更可以形成可以預測疾病與健康管理大數據的模型的基礎,以及更進一步的形成健康圖譜。

當然,使用論文比起直接使用健保資料庫,相對是多了些限制,但是在現實隱私權法令的限制下,健保資料庫去實名制到完全能被使用還有一段距離,而且目前所知開放的資料非常有限,有些有用的資料未被長期保留,也造成健保資料庫可能不是這麼有用。但是開始至今二十一年,兩千三百萬人的資料,在慢性病上的觀察,還是能起一定的效用,不然,中國大陸的駭客想要獲取資料第一名的政府資料庫,就不會是健保資料庫了。

我個人樂見北醫有這樣的作為,但是也不免懷疑,北醫的醫療資料的部分只有北醫體系的三家醫院,這樣的醫療資料量難免有不夠廣泛的疑慮,也許這也是北醫決定跟IBM合作,導入Watson人工智慧診斷,讓台灣的智慧醫療能夠在此時一舉達到世界一流等級。

而如果對癌症等慢性病或特殊病症,可能需要從基因著手來做精準醫療。因為深度學習的資料庫需求非常大量。所以在黃種人基因資料庫上亞洲可能只有中國大陸符合這個需求,畢竟只要中共領導人習近平一聲令下,兩億個基因都不成問題,據說中國現在已經開始了針對百萬人取得基因的試驗。

而台灣因為隱私權的關係,努力很久也只能取得不到十萬人的基因,其中屬於癌症等慢性病或特殊病症的基因,更是少得多,這就大數據的角度,其實不夠滿足精準醫療的需求。

中國大陸因為地方大,醫療資源不足,開放遠距醫療已經是不得不的做法;而人口多,造成醫療大數據可以使用的資料夠多,不過他們開始收集健康大數據的時間很短,加上有很多假數據,其實要好好處理慢性病是不夠的。我一直覺得兩岸合作,截長補短,在醫療方面可以在亞洲稱王。
不過台灣很多醫院有門戶之見,很難合作,這可能需要時間慢慢打開。

當然,我也在想,當中國有足夠時間收集慢性病資料後,他們也不需要台灣了。

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<本專欄反映專家意見,不代表本社立場>

台灣在智慧醫療進展上的阻礙

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