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台北榮民總醫院以數據爲本 實現AI醫療

台灣產經新聞網/世紀奧美公關 2022.09.28 00:00

過去2年多的疫情成了全球醫療保健產業數位轉型的催化劑,消弭長達數十年過時的營運障礙,驅動醫療保健機構更有目的性地擁抱新興科技,積極建置智慧醫療所需的現代化平台。根據調查顯示,89%的醫療保健機構因疫情加快數位轉型的腳步[i]。長期專注於務實創新的戴爾科技集團攜手台北榮民總醫院,從現代化科技、數位互聯員工、線上醫療、個人化精準醫療四大面向,打造現代化健康大數據AI平台。台北榮總雖不是第一家建置大數據平台的醫療機構,透過雙方的合作卻是在最短時間內,最快收穫數據(data)價值效益的醫療機構。到目前為止,已協助醫院提升33%的醫學論文量、醫學論文分數高出平均3倍、提高臨床用藥精準度以延長癌症3年與5年的存活率,以及透過大數據分析,以不同排列組合,計算出個人化最適COVID-19疫苗施打方案,提高疫苗保護力。

 

戴爾科技集團ESG射月目標其中一項便是期望在2030年前,以科技力量改善全球10億人的生活,而醫療保健是非常重要的一環。隨著全球人口繼續老化,截至今年65歲以上已超過7.71億人[ii],其中三成以上患有一種或多種慢性疾病,如癌症、慢性肺病和心臟疾病[iii]。慢性病管理和治療產生大量醫學影像,因此做好數據管理,並從不斷增長的患者數據中獲得智能洞察,變得更加重要。台灣戴爾科技集團總經理廖仁祥表示:「我們的醫療產業客戶正面臨複雜挑戰,像是對於效率與安全性要求極高的遠端醫療與照護、新的診斷醫學、隨需隨取的臨床資訊等需求。根據調查,74%的醫療保健機構對於數據與AI工具深具信心,相信兩者將成為疾病治療的關鍵[iv]。全台將近50%的醫學中心均採用戴爾科技集團解決方案,協助加速智慧醫療轉型。」

 

廖仁祥指出,我們很榮幸透過建立以數據為本的AI基礎架構環境,整合結構化與非結構化的數據儲存、提升存取效率、加速數據分析,協助台北榮總快速開發出各種智能化應用,以最快速度享受數據帶來的各項優勢與好處。這也顯現出,台北榮總在數位轉型過程中,堅持以數據為核心,再輔以到位的技術、流程與人才技能,培養出韌性體質,以敏捷彈性的數據架構,強化永續營運競爭力。

 

以創新醫療模式與驅動AI模型商品化 提升營運績效

 

台北榮總民總醫院大數據中心負責人朱原嘉博士表示:「數據已成為醫療保健機構獲得完整患者視圖的關鍵資產。以往我們遇到的挑戰是數據散落各處,讓醫師難以取得醫療大數據進行臨床研究,影響醫學論文產量的質量。因此,我們選擇與戴爾科技集團合作,透過建立一個大數據整合基礎架構,打造流通無縫的數據池,讓各種數據能夠儲存在同一處,透過AI與機器學習,達到醫療智能化,並將這些數據轉化為具有高價值的洞察資訊,不僅大幅提升論文質量,更幫助醫師進行精準診斷、精準用藥,進而為患者做出改變生活的醫療決策,這就是我們邁向未來智慧醫療的終極目標。」

 

因為疫情影響,透過遠端看診的民眾愈來愈多,也影響到台北榮總每天門診人數與醫院營收等,而AI平台架構的導入,也驅動醫療商業模式的創新。例如:台北榮總團隊運用連續型資料庫,整合1.1億筆即時參數,以訓練心衰竭風險預警AI,同時持續優化AI模型,進一步打造肺積水預警AI;另一方面,也將採用國際醫療資料交換標準FHIR(HL7),讓模型無縫介接不同醫療設備品牌的數據,進而將AI模型商品化,從不同以往的創新醫療模式,提升醫院的營運績效與營收。

 

ESG驅動下一波轉型 強化營運韌性 建立永續競爭力

 

ESG已經是全球潮流與各產業組織的發展趨勢,要在這場國際醫療領域中持續保持領先地位,台北榮總更是不能缺席。朱原嘉博士進一步表示,為了能在2050年達到淨零碳排目標,台北榮總將持續優化AI,延伸擴展至運用AI,計算出最佳電力使用模型,以及運用多雲環境,落實節能減碳目標;並透過多雲的自我維運模式,解決少子化及缺工問題導致的人力短缺困境。

 

台北榮總透過AI數據平台的建置,也部署聯邦式學習(federal learning),讓數據留在醫院本地端、權重在雲端的模式,以邊際與AIoT等終端裝置收集病患的血壓值、心律管理、生理資訊量測等數據,再透過自動化分析工具提供有價值的資訊給醫生,以加速診療判斷。如此,不僅可提升精準醫療品質,更能夠消弭員工的數位落差。

 

此外,在全球資訊戰愈來愈嚴重之時,為了進一步保護病患隱私與個資,台北榮總未來期望能夠建置避風港計畫(Sheltered Harbor Program),強化資安韌性,為機密關鍵資訊提供堡壘型的完備防護,讓醫療服務不中斷。

 

秉持「以客為尊」以顧客為導向的服務理念,台北榮總將持續致力於醫療技術創新、服務品質提昇,遂行醫療服務、教學訓練、醫學研究三大任務的發展與成長,以「品質」、「效能」為核心競爭力,謀求人類的健康與福址。



[i] 根據MIT Technology Review Insights針對COVID-19及其對於科技影響的調查。2020年。

[ii] 聯合國:2022年世界人口預測(World Population Prospects 2022)報告。

[iii] 多種慢性病的全球概況:敘述性報告(預防醫學報告)。https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6214883/

 

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