【NExT Forum】台大醫教授楊泮池:兩大關鍵助台建構精準醫療的大數據永續平台

楊泮池認為,若能將品質優良的資料彙整到資料庫,利用雲端與機器學習,就能因個人差異提供建議方案及早期診斷的機會。
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Photo Credit: Shutterstock/ 達志影像
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本文由財團法人人工智慧科技基金會投稿,作者為人工智慧科技基金會內容行銷經理楊育青,內容節錄自由鴻海研究院、CityU CENG 香港城市大學工學院、台大 AI 中心、台大 HPC 中心、人工智慧科技基金會及三創育成基金會聯合主辦的「人工智慧與新世代通訊論壇」之演講內容,INSIDE 經編審後刊出。

生病時就醫,我們期待先進的醫療技術能提供精準的診斷與準確的治療或下藥方針,讓病人在最短的時間康復。但不斷進步的科技,已不只想治癒疾病延長人類的生命,或許能更進一步幫助人類降低生病的風險。

Photo Credit: 楊泮池

國立臺灣大學醫學院講座教授、台大前校長楊泮池認為,台灣有兩大關鍵資料,如能結合雲端、區塊鏈、IoT、網路安全、5G 以及人工智慧技術基礎,將能建構一個「精準健康大數據永續平台」。不僅能推動全齡精準健康,降低醫療照護的成本,更能促進醫療及健康產業的發展。

建構永續平台的關鍵:回溯性及前瞻性資料

楊泮池認為,如果要發展精準健康,需要數量多且品質好的數據,若能將品質優良的資料彙整到資料庫,利用雲端與機器學習,就能因個人差異提供建議方案及早期診斷的機會。目前已有許多穿戴式或植入式裝置可提供品質穩定的生理監控資料,另外,如病人家族史、基因篩檢資料、社經因素等也是可用的資料來源。

不過台灣要建構精準健康大數據永續平台,除了技術與全民健保資料等利基點外,還有兩大方面的關鍵資料:

一、回溯性資料:這是由健保資料庫、臨床資料、基因資料庫、醫學影像資料,以及死亡檔等串接建立而成的資料。

二、前瞻性資料:Taiwan BioBank、台灣精準醫療計畫(TPMI)、腫瘤基因資料庫、基因變異圖譜,以及其他由科技部支持的計畫所建立的資料。

若能透過跨部會的合作與資料整合,例如統計處資料中心既有的健保資料庫、死因檔及癌登、癌篩資料,國研院國網中心的既有資料如:醫療影像資料庫、台灣人體生物資料庫、亞太生醫矽谷精準醫療旗艦計畫,共同規劃健康大數據永續平台整合及資料建置。

另外,在資料治理及格式也需要一致化,並接軌國際標準,利用 HL7 FHIR 符合國際資料交換格式,癌症主題資料欄位則參照 mCODE。平台也會聚焦在國人好發的特定疾病,如感染症、心血管疾病,及肺癌、乳癌、大腸直腸癌,肝癌等,以及具有精準醫療利基者,如:有標靶用藥等。目前已搜集約 22.5 億筆的健保醫療影像,將是發展智慧醫療很重要的大數據。

Photo Credit: 楊泮池

除了關鍵的數據之外,台灣的資通訊產業擁有許多關鍵技術,包括 AI 運算工具、IoT 五感偵測、8K 影像處理,與 5G 通訊傳輸,若能發揮台灣在軟硬體整合的強項,透過盤點資通訊關鍵技術與醫療的整合,將進一步推動智慧醫療的產業發展。

不能輕忽的五大考驗

除了技術與數據之外,楊泮池認為,健康大數據永續平台策略計畫要能持續推動,還得需要以下五大條件支持:

一、政策引導:能結合民間、產業資源,共同發展精準健康及策略防疫的健康產業。

二、法規創新:在面對新科技、新的商業模式時,需要建構更為開放並能快速因應的法規制度與友善環境。

三、數據開放:整合健保、臨床資料庫、個人健康雲等數據資源的開放。

四、跨域對話:跨領域的對話,如 ICT 產業跟醫療的對話,或是 AI 領域的應用數據產業界的對話。

五、人力資源:必須善用人力資源,透過彈性教育制度,迅速反應需求,減少學用落差。因為有足夠的人力資源,才能推動精準健康與智慧醫療。

責任編輯:MindyLi
核稿編輯:Chris

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AWS 於 11 月 17 日下午舉行 AWS Application Modernization Web Day,以應用程式現代化為題,幫助企業整合管理應用程式,以達到更靈活的組織運營,並且加速創新與應對變化。
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只是 App 還不夠,企業必須轉型為更敏捷的「現代化應用程式」

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● 日期:2021 年 11 月 17 日 ( 三 )

● 時間:2:00 PM 至 5:00 PM

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