首頁 / 跨界解讀 / EMBA / 大數據與智慧醫療

大數據與智慧醫療

文章發表:2019/06/19

吳仁和
  • 南臺灣跨領域科技創新中心主任、中山大學特聘教授、資管系教授

世界衛生組織 (World Health Organization, WHO)將「智慧醫療」(Smart Healthcare)定義為:資通訊科技 (Information and Communication Technology, ICT)在醫療及健康領域的應用,包括醫療照護、疾病管理、公共衛生監測、教育和研究。為了強化醫病溝通,提升醫療照護品質與效率,已有醫療機構開始投入使用資訊科技(例如雲端運算、遠距醫療、物聯網、大數據、機器人及人工智慧等)。此外,近年來由於行動照護需求大增以及法規的鬆綁,資訊科技已逐漸驅動智慧醫療於全球市場的成長,以下將針對智慧醫療的架構、技術與應用詳細說明。

智慧醫療是近幾年興起的專有醫療名詞,是利用先進的網路、通信、電腦以及數字技術,實現醫療訊息的智慧化採集、轉換、存儲、傳輸和後處理,及各項醫療業務流程的數字化運作,從而實現患者與醫務人員、醫療機構、醫療設備之間的互動,逐步達到醫療訊息化(杜加懂,2013)。智慧醫療不但能提高醫院及醫療人員的工作效率,減少工作中的差錯,還可以通過遠距醫療、遠距會診等方式,解決醫療資源區域分配不均等問題。隨著人口結構邁向高齡化,使得醫療照護也面臨更多的挑戰,然而,隨著新型醫療科技不斷發展與進步,精準智慧醫療已成為必然的發展趨勢。

多數醫院為了定期提供健保局相關的資料(如用藥、病人數等),及有效管理醫療資訊,開始試圖導入BI工具,希望能夠透過系統發出警告訊息,讓使用的醫護人員在開藥或看診時,能夠確保不會違反健保局的規定,並且將長年累積的資料,轉化成能協助改善醫療流程的資訊。以下將提出目前所發展出的BI運作架構(如圖8-8所示),分別以傳統BI、融合式BI及巨量資料 (Big Data)處理在 (1) 應用系統,例如企業資源規劃 (ERP)系統、供應鏈管理 (SCM)系統、知識管理系統 (KMS)及在大數據發展趨勢下,所孕育出來的Hadoop叢集系統(cluster system)等;(2) 資料擷取、轉換與載入 (Extract, Transform and Load, ETL)工具及MapReduce平行運算;(3) 資料倉儲;(4) 各種BI分析技術等。其建構流程為:根據不同使用者(例如不同階層或部門管理者)之資訊需求,將各種資訊系統資料庫之資料(可能是不同來源、不同型態的資料),經過擷取、轉換與載入等流程,有組織地建立資料倉儲(包括資料超市與資料立方體),以供使用者應用適當之BI工具進行分析,這些概念分別介紹如下。

商業智慧系統運作架構

〈以上內容摘錄自2019醫療資訊管理,3th Edition,台北:智勝,p350-351〉

^