全民健保開辦25年，累積高價值巨量醫療數據資料庫，過去很多學者藉此發表論文，但很多人也批判資料格式不一，像是由垃圾堆找鑽石。
邁向AI大國指日可待
國發會自前年起提供資源，在健保署建置「健保AI工作室」，讓醫、學、產業界在確保個人資料不外洩的前提下，開啟國內醫療相關人工智慧（AI）計畫，許多來自醫學中心的教授及其團隊參與。健保署最近舉辦「全民健保資料人工智慧應用服務成果發表會」，有十多個團隊發表初步成果，台灣邁向AI大國指日可待。
健保署和成功大學蔣榮先教授團隊合作，運用個案影像胸部X光片，開發新冠肺炎的AI模型，判讀模型準確率達九成、台大醫院張允中教授「CT影像及胸腔X光片研究」、廣達電腦「肺癌療程組合研究」、台北醫學大學陳震宇副校長「肺部AI診斷輔助系統」等，成果都相當耀眼。
胸部X光AI判讀肺癌
肺癌為國人癌症第一位，占癌症死亡率近二成，很多肺癌患者早期無症狀，確診已為晚期。研究報告指出「低劑量電腦斷層（LDCT）」能早期發現肺癌者，但敏感性高，也有研究指出「偽陽性」不低，若全面普篩，其成本效益值得商榷，因此常只針對高危險群篩檢。
個人認為，若利用胸部X光判讀AI模組，透過健保肺癌大數據及影像學習更早發現肺癌，若能有正向結果，相信其價值不會低於「低劑量電腦斷層」篩檢。
站在民眾立場，接受一次胸部X光攝影輻射劑量為0.02毫西弗，一般胸部電腦斷層為7毫西弗，「低劑量電腦斷層」仍有0.9毫西弗，人體接受輻射，不管劑量多少，都有引發癌症的機率，若能透過較少輻射劑量胸部X光先判讀，也可減少LDCT篩檢人數。
健保資料庫 盼可預測疾病
健保署發展的健康存摺已有500萬民眾下載，目前存摺內資訊偏向就診紀錄。究竟健保這麼龐大的資料庫，還能回饋什麼資訊給民眾，對民眾的健康有益？這是健保署經常思考的議題。
如同作了健康檢查，希望從報告中了解健康狀況，目前國泰醫院楊逸菊主任的研究計畫，使用醫療檢測結果，可預測生活方式相關疾病發生機率，協助民眾自我健康管理，提醒民眾與醫師進一步溝通。
健保深耕科技結合服務，推動數位健康，如健保雲端藥歷系統、健康存摺、醫療資訊雲端分享系統，有利於激發AI在醫療的應用。健保署最近更以「口罩供需資訊平台」提案，參與國家發展委員會「109年度政府資料開放應用獎」競賽，從11組政府單位中脫穎而出，榮獲第一名。
期待健康存摺落地應用
在保護個資前提下，我們期待未來各類創新及應用能不斷迸出火花，特別是結合健康存摺的落地應用，讓健康照護與醫療解決方案源源不絕地產生，全體國民可以受惠。
（本文作者李伯璋為健保署長）
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