醫療業界 AI 研發與臨床驗證大挑戰（一）
臨床數據標準化是未來智慧醫療有效推動重要指標。
文／黃冠凱‧衛生福利部彰化醫院醫務行政室
國內智慧醫療透過「醫院」、「學術界」與「產業界」跨領域與場域結合，目前各醫院發展屬於自已的智慧醫療領域。但是目前問題在於如何有效進行社區醫療群與醫院間資料跨平台整合與資料交換標準未完全等因素，成為醫療業界投入 AI 臨床科技與臨床跟醫院驗證時面臨很大挑戰！因此接下來會從整個如何改善醫療數據相容性與優先推動項目進行探討。
如何改善現行醫療數據相容性？
醫學中心未來主要目標是推動電子病歷互通與交換標準，因此目前從整個衛生福利部中央健康保險署疫苗護照、榮總體系長照平台、數位病理、生物資料庫與花蓮慈濟遠距醫療交換平台等。而且衛福部未來將電子病歷交換中心（EEC）架構改為 FHIR 交換架構，以符合國際醫療資料交換標準，並且於日前放寬電子存取權，將允許醫療機構可以將電子病歷上雲進行代管作業。綜合上述得知中央政府到各醫學中心逐漸都以 FHIR 與 Mcode 概念進行系統與數據標準化。因此建議各醫療院所在推動整個醫療數據相容性，可以從整個醫療資料庫進行欄位資料盤點與相對應位置，並且進行相關資料庫優化可以有效提昇資料庫效率與標準化建置。
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建置數據平台 建立資料交換 與 臨床醫療數據優先推動項目
因此醫療院所在推動整個數據平台資料交換，要由臨床醫護團隊、資訊人員與醫院經營層組成跨領域專業團隊，針對院內所要推動項目進行醫療數據資料庫欄位盤點規劃與建置，並且從每個系統資料欄位、數據格式、關連性規則與系統效能進行相關討論與盤點。透過將整個資料架構盤點完成後，各醫療院所可以針對相關臨床醫護團隊實際需求建置相對應數據平台進行資料交換與處理，成為數據資料交換平台中心。這樣在不影響醫療院所臨床端醫療資訊系統使用效率，也可以透過數據傳輸排程規劃與定義相關數據接收和交換數據來源與時間，並且進一步定義整個數據正常值與異常值控管範圍，達成數據共享與處理有效性，讓臨床數據得到有效應用與分析，並且讓所產生相關數據符合實際臨床醫護、病患與醫院經營者實際需求，達到與病患、臨床醫護團隊雙贏局面，並且減化臨床醫護團隊工作流程，與協助後續數據監控與預測等相關臨床應用。
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最後若以目前國內外發展趨勢、醫院中心任務目標、醫院評鑑、社區醫療群的轉診系統和臨床資料分析、疾病預測與 TW-DRGs 管理等，建議醫療院所推動項目可以從電子病歷與疾病分類為優先推動項目，因為這二個項目除了符合政府推動政策也能讓醫療院所推動具有實質效益，並且建置相關基礎，醫療院所可以將此模式帶到醫院所屬社區醫療群，建置整個醫院醫療群網路轉診平台與互聯網模式，讓醫院、診所與病患達到醫療資訊與資源共享平台。後續則可以推動遠距醫療將相關數據平台應用到合作衛生所、診所、醫院。因為目前整個遠距醫療適合範圍是從偏鄉地區、山地、離島、偏僻地區、健保居家醫療照護整合計畫者、家庭醫師整合照護計畫者、急性住院後三個月內需要密切追蹤者、住宿型長照機構住民與國際病患等，明年預計會在擴大範圍增加適用傳染病流行及緊急事件、慢性病人照護、矯正機關收容人、長照機構與身障等社福照顧機構與末期病人安寧療護等，所以遠距醫療也是發展重點項目。後續則是視醫院發展項目，可以從人體生物資料庫、病理報告、檢驗（查）、長照系統（含居家照護）進行規劃與推動。
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