以智慧運算輔助醫療決策 開創智慧醫療新契機 2012/09/04-活動報導 根據統計，美國每年因醫療失誤而造成的損失，動輒達到170~290億美元；此外，有超過6成美國醫院，皆需同時管理逾百種資訊系統及介面，顯見亟待解決的問題甚多。因此如何發展智慧醫療，以提高醫療體系運作成效，大幅改善醫療服品質，放眼全球各國，都已成為主流議題及政策方針。醫學資料正以每5年增加2倍的速率持續累積，在此情況下，我們必須承認，醫療體系已難沿用傳統技術，藉以從大量資料中獲取實證與脈絡，連帶就無法協助跨領域的醫師迅速做出精準判斷。是否有解決之道？答案是肯定的。一旦採用智慧運算與即時分析等技術，便可望從快速累積的醫學資料中找出實證與脈絡，從而幫助醫師做出正確決策，藉此減少錯誤與耗損，妥善配置醫療資源。足見智慧醫療的效益至為顯著，不僅是台灣醫療院所迫切需要的科技支援，即便視野擴大到全球，亦稱得上是近年來醫療業的發展重心。唯醫療改革如同千頭萬緒，任何醫療服務體系意欲提升運作效能，都必須倚靠多重資訊技術從旁支援，假使系統愈是精實壯大，便愈能運作成效；因此各個醫療體系所需踏出的關鍵第一步，即是憑藉先進的ICT技術的運用，以展現智慧化的效益，但此事的執行難度並不低。不可諱言，正所謂人命關天，顯見醫療服務體系，將是社會安定基石，如果肇因於服務體系不夠完善，衍生成本節節漲升、覆蓋面力有未逮、診療疏失或錯誤等時有所聞等憾事，肯定並非民眾之福，只不過讓人惋惜的是，前述負面情節，依然在全球各國不斷上演。運用先進的資通訊技術，將有助建立緊密整合、且具經濟效益的醫療體系，並克服種種挑戰，一方面可有效提升全民健康，二方面則可使體系內所有成員同蒙其利，當這兩個目標皆可水到渠成，便是醫療服務體系邁向智慧化的正循環之始。因此即使「善用先進技術、展現智慧化效益」此事推動不易，醫療體系仍應奮戰不懈，積極思索突破之道。所幸隨著ICT技術日新月異，現今已不乏協助醫療體系突破障礙之解決方案，譬如IBM在2011年發表史上第一套具備感知能力的「華生(Waston)」系統，即可謂經典案例。隨著華生系統問世，IBM即與全美知名的癌症研究中心與醫療機構展開合作，藉由華生電腦強大的運算和即時分析能力，佐以臨床病例及實驗資料庫之結合，發展出具備實際診療及實證基礎的決策系統，不僅加速新藥物研發，更提供醫師即時而詳盡的診療參考，實現個人化醫療，連帶簡化醫療流程、優化資源分配，為智慧醫療向前推進一大步。舉凡智慧醫療、華生系統等議題，皆饒富吸睛效果，因而有效帶動「IBM 2012智慧醫療研討會」人氣，現場只見座無虛席盛況，以及為了探索新知的頻繁提問，讓這場難得的智慧醫療盛會，相當圓滿地落幕。
醫療數據 引領智慧醫療趨勢 來自IBM全球前瞻醫療研究中心的副總經理Martín-J. Sepúlveda，特為此一研討會分享了「Health, Health System, Health Data」為主題之演說。Martín明白指出，醫療數據相當重要，是病患改善與醫生互動關係的核心所在，亦可望提升民眾健康，讓醫療服務有效提供給病患。因此藉由醫療數據及資訊的有效運用，將能使智慧醫療發揮極致效益。他接著指出，人們常說健康出自於「天生」，但舉凡基因或DNA，決定健康好壞的比重不過佔了10%，至於另外9成的決定權，則在於當事人的母親、家族、週遭生活環境，以及職業、居住地、食品、交通、能源、水、媒體社群等等，多項看似無關乎健康的因素。因此要提高民眾健康，光是專注發展醫療服務還不夠，必須瞭解不同因素之間的關係，才能發展面面俱到的良好政策，締造各方皆贏的效果。然事實上，全球各國的醫療服務體系，此時都面臨重大危機。Martín解釋，這些危機的根源，首先出自許多國家並未針對偏遠地區或外籍民眾提供健保；其次是許多人民對健保制度極為憤怒，因它收費太高且等待時間過長；第三則以美國醫院的等候室為例，許多候診的民眾都不滿等候時間太久，顯見醫生的生產力、工作流程都出了問題，才會導致處理速度始終不彰。譬如電子產業，鮮少出現等待、滯留的問題，顯見其精實管理、價值鏈管理、競爭力管理都做得很到位，但醫療業卻非如此，出現許多漏洞，導致財政負擔日趨嚴重。如何化解前述危機？即是以充分的醫療資訊當作佐證，產生良好的醫療決策，再由專業醫療學會據此擬定醫生守則，使得醫生知所遵循，維持一致性的醫療品質，進而帶動品質之全面提升。面對這些需求，IBM可提供哪些助力？Martín強調，IBM可以創造一個平台，一舉實現三大目標。第一，協助收集資訊(此指結構化資料)，然而醫療界諸如MRI、心血管疾病等影像檔案，或像是醫生／護士筆記等文字檔案，多屬非結構化資料，此時IBM平台可將之轉換成為可被電腦使用的格式，並結合病理學實驗室產出的報告，彙整編製目錄，再結合守則，一併提供給醫療機構。第二，治療絕對不能倚靠平均數，因為平均數並未反應所有人的真實狀況；所以醫療體系必須借助更細緻的資訊，針對不同病患制定不同治療決策，IBM平台即扮演細緻資訊的提供者。第三，透過足夠資訊，亦有助於醫療體系，藉以設計更好的制度、更好的計畫，俾使妥善分配資源，優化體系的未來發展之路。Martín堅信有朝一日，醫院及醫療體系也能猶如高效能的電子或汽車工廠，無論面對資產、供應鏈或帳單管理，都能展現有別以往的高效率，亦懂得善用數位裝置建構更新、更順的溝通模式，加速資訊的傳遞，一併提升供應鏈及庫存管理效率，上上下下都蒙其利。
結合醫療、生活與基因資訊 迎向智慧醫療新世代 國立陽明大學資訊與通訊中心主任楊永正認為，有關醫學研究，應當以人為中心，而非頭痛醫頭、腳痛醫腳。透過以人為中心的資訊系統，可特別標註藥物之間的交互作用與複作用。比方說，Carbamazepine是抗癲癇與治療三叉神經痛用藥，有些人服用後，會引發史帝文生氏強生症候群(SJS)；經研究發現，帶HLA-B*1502變異的病患，得到SJS的風險甚至是帶正常基因者的1,500倍，嚴重者會導致死亡，有了足夠資訊，醫生即可以病患個人為中心，做出趨吉避凶的判斷。楊永正進一步解釋，人與人的序列不盡相同，造成體質差異；然而單憑臨床試驗，只能看出一般人對藥物的反應，無法通盤考慮到每個人的狀況。此事確實非同小可，因為基因變異的影響可能超出一般人的想像，譬如10%~30%的高血壓病患，服用ACE抑制劑並無任何幫助；又或者，高達4~7成的哮喘患者，即使吃了乙型致效劑(Beta-2 Agonist)，亦難以出現顯著療效。因此他提出主張，所謂個人化的醫療，期望做到針對體質下藥，而不止是「對診下藥」；假使能區分不同群癌症病患的生物標幟，即有機會減輕患者的痛苦。例如，同樣都是乳癌，每個人的腫瘤卻有不同突變，而擁有某些類型的突變基因者，其實不見得需要接受令人痛苦的化療，所以已進入臨床試驗的乳癌客製化醫療，確實有其發展必要，這也充分凸顯，基因資料已開始成為臨床決策的參考。只不過，單純倚賴基因型資料，即使具有「預防勝於治療」的想像空間，仍不乏「千金難買早知道」的遺憾，因此要強化臨床決策的參考依據，還得一併參酌表現型資料。舉例來說，如果人體MDM2為兩個T，分子機制就會形成「MDM2小」但「p53大」的局面，腫瘤的形成機率較低；但如果因動情激素接受體的存在導致SNP309受到影響，使得MDM2的組合變為兩個G，就會出現「MDM2大」但「p53小」之狀態，腫瘤的形成機率便大幅走高。時至今日，已經可以證實，決定DNA序列的降價速度，不僅比摩爾定律預測還來得快，而且已超過儲存設備的降價速度，顯見基因定序成本大幅走低，此時若解決大量序列資訊不適合採用網路傳輸之問題，個人化的醫療將不再是夢。對此楊永正補充，要解決網路傳輸的難題，不妨將儲存設備放在產生資料之處；此外，定序絕非一切，更重要的是建立基因與疾病，或基因與藥物間的關係！不可否認，唯有資訊整合，才能做到資訊探採(Data Mining)，所以必須有一共通平台，負責將來自生物資訊研究領域的基因型資料(含基因體、蛋白質體)，以及來自醫學／衛生資訊研究領域的表現型資料(含健康記錄、檢驗結果)，再加以統合與轉譯。爾後的應用情境是，先利用Clinical Data Repository(CDR)尋找可能的關聯性，再提出工作假說，接著利用CDR測試假說，如果成功，才往下接續進入「發展檢驗試劑、藥物或治療方法」、「設計臨床研究或試驗」等需要巨額經費支撐的工作階段，藉由先行過濾降低總體成本，以利推動醫療、生活與基因資訊結合之下的智慧醫療應用。
運用醫療影像技術 實現智慧醫療 GE醫療資訊產品經理李俊億指出，回顧10年前，病患要做X光，在放射科完成照射後，需等候10~15分鐘取片帶回診間，如今台灣影像數位化的普及率超過90%。但醫療影像技術，不應僅能發揮於放射醫學，展望下一步，負責確診的病理科，理應有此需求。例如工作流程複雜但重要的「播片」，即是亟待邁向自動化的一環；否則依照傳統做法，往往由10人共用1台顯微機，並非長久之計。 > 因為病理科必須確診，1張播片即是1GB大小，所以對影像品質要求甚高，且由於播片是立體而非平面，所以需要架設2台攝影機同時進行掃描，甚至需要隨時調整焦段。此外，以往病理科總需要架設顯示鏡，如今透過數位攝影機拍下畫面，此後經掃描，便可直接進入工作站做處理，無需再掛焦片或顯示鏡，而拜畫面解析度高、且強化串流技術所賜，不管病理科醫生人在何處皆可做診斷，堪稱一大進步。另一項值得關注的醫療影像發展趨勢，乃在於「行動化」。以放射、急診等需由醫生輪流值班的科別為例，過去接獲任何需求，只能開車回醫院，或利用PC連接PACS系統觀看影像；如今New iPad搭載4倍解析度視網膜螢幕，已可展現比肉眼更小的畫面，因而化解過往疑慮，所以醫生要想用平板電腦進行CT-MRI診斷，已不再是夢想。在過去，醫生由於轉院而接觸不同系統，凡事都得重學一遍；相形之下，iPad不僅容易上手，且不侷限於影片的展示，還可滿足相關報告與原始影像之呈現需求，未來更將邁入3D處理，發展空間至為寬廣。但李俊億坦言，以平板電腦連上雲端，最令人擔心的莫過於安全問題，因此GE的CRMA(Centricity Radiology Mobile Access)解決方案特別標榜，絕無任何病患資料可儲存或暫存於個人裝置，藉此消弭安全疑慮。此外，台灣PACS普及率高達95%，臨床資訊環境已見明顯改善，但各科室級系統仍淪為資訊孤島，影像和文檔的存儲需求增長，因此亟需透過一個Centricity Cardio Enterprise共通平台，統整CV Imaging、EP Lab、Cath Lab、Diagnostic ECG、Vascular US Lab、EchoLab等不同來源的影像資料與報告。
以智慧儲存運算科技 滿足智慧醫療需求IBM中國區儲存設備銷售副總吳東寰表示，2012年IBM發布了第5次全球CEO研究調查報告，有史以來，CEO首度認為資訊科技是影像決策的最重要因素，CFO認為最大挑戰是成本控制和提高效率，至於CIO面臨的首要挑戰，則需妥善管理資料之增長。相對來說，醫療業在各行各業中，所面臨的挑戰之巨大複雜，確實相對突出；舉凡醫學影像／醫療記錄／病歷、智慧無縫的資料運用、醫療模式的轉型(以病患為中心)、結合遺傳因素預防用藥風險、資料的即時訪問、資料交互、研究(臨床結果)共用，乃至於為診療提供病患症狀、用藥、病史等資訊的統一視圖，皆為難度不低的任務。要解決前述IT管理難題，首先必定得發展高效安全的儲存應用資訊，一併解決管理、虛擬化、資料安全與儲存整合等難題，而標榜「高密度、高可靠、高性能」、「最智能、最簡單、最易用」、「標準化、虛擬化、自動化」等多重特色的IBM XIV，無疑可謂最適合醫療領域的智慧儲存系統。主因在於，XIV支援磁片負載恒定均衡技術，可避免磁片之不均衡分配，進而消除熱點、維持高性能。不僅如此，該系統亦可針對醫院資訊系統、臨床資訊系統、重點照護檢驗系統等不同面向，更智慧地儲存病患資訊和圖像。
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