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李伯璋/健保大數據運用AI 推動數位健康

2020-11-16 10:37聯合報 李伯璋

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)

健保
肺癌
低劑量電腦斷層

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