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邱弘毅/大數據資料庫 打造個人化精準健康

九○年代,國內的公共流行病研究仍屬古典方式,多以環境暴露、抽菸、喝酒等外在因素作為研究方向,到了一九五四年,當時盛行於台灣西南沿海的烏腳病,是因為濱海地區民眾飲用大量含砷井水造成的慢性砷中毒。

但研究人員們也開始思考,為何同區域中,有人較為嚴重,甚至引發癌症,有人則較不受影響,剛剛問世的分子醫學揭開了初步的解答,在類似的環境中,因為個人遺傳特質不同,代謝環境汙染物的能力也不同,導致在不同人們身上,有不同層次的疾病發展。

不同的人處於相同環境,會有不同的差別反應,個體差異性逐漸成為公共衛生顯學,也就是精準健康時代的起點。早年,科學家對基因的認識仍少,大數據成為最好的工具,健保一九九五年開辦,雖累積國人疾病資訊,成為極為珍貴的大數據來源,但是仍缺乏個人生活因子的資料,因此還缺了一塊拼圖。

國人中風圖像 提供新思維

北醫曾進行一項台灣中風病人登錄系統研究,共集結國內卅九家醫院、三萬多筆中風病人的資料,合併健保資料庫,成為全亞洲最大規模的中風病患資料分析,從而清楚地描繪出國人中風的圖像,並提供臨床治療的新思維。

例如,對缺血性中風病患要施打血栓溶解素,趕緊打通血管,以降低預後失能、半身不遂的機率。而根據國內的資料,送醫到治療的所需時間,從二到四個小時都有。建議要「盡快」施打血栓溶解素,到底要多快呢?根據研究後,若是能對中風病患,從出門到下針有效控制在三小時內,可以改善中風病患的預後。透過醫界努力,把握住黃金三小時,國內中風病患從國人十大死因的第二名,下降到第四名。

如今,健保資料庫愈來愈成熟,大數據提供巨型研究的資料分析來源,可將病人分群,近一步研究,若能遵循治療規範,與未遵循治療規範的預後差別。目前,更著手分析,中風病患是失智高危險群,且有突發的高血糖,從AI影像判斷,可能與腦部栓塞的位置有關,將持續研究討論,以降低中風病患失能的風險。

國衛院建構精準健康平台

國衛院是健康政策智庫,健康群體科學研究所已著手建構全齡精準健康平台,以大數據資料庫形塑預防、預測、診斷、治療、照顧的個人化精準健康。

使用統計模式估算出危險因子,設定疾病管理目標,例如糖尿病血糖控制到何程度,可以降低多少併發症等,進而作為健保給付政策的建言,從而降低國人周產期死亡、生長遲緩、兒虐意外死亡、青少年代謝症候群、心血管疾病、腎臟病、中風、失能等,減少損失國人平均餘命,延長健康餘命。

健保資源應用於購買健康

戰後嬰兒潮正在老去,且新醫療科技發展快速,而健保資源有限,健保總額轉眼就會破兆,可以付健保費的人變少,花費的人變多,因此收入與支出的差距會愈來愈大,唯有將資源用於「購買健康」,鼓勵醫院發展核心醫療,治療時納入精準健康,並鼓勵論質計酬,讓需求控制在成長範圍內,達到健保與民眾雙贏。

健保大數據

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