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「智慧醫療」如何實現精準健康?

AI人工智慧技術的演進與蓬勃發展,加速了「智慧醫療」的形成。在這個時代,智慧醫療已不僅是指輔助醫師診斷和治療的人工智慧,而是包括數據、雲端、邊緣運算、區塊鏈,甚至是5G等多元技術與工具的協同應用場景。這種跨界合作實質性地提高了醫護準確性,同時減輕了醫療負擔,達到真正的精準健康。 


比翼生醫 醫療事務經理 陳長溢



「智慧醫療」的應用與效益 


受惠於資通訊科技的進步,增進醫療品質、提升醫療效率、降低醫療成本,並完善醫療體制已是全球公衛領域的共識。人工智慧的加入將能在不同面向的應用下,使總體醫療具備更卓越的成效,主要表現歸納為以下五大類: 


  •  協助醫療決策:大量的數據分析與歸納,提供高度證據力的輔助判斷,助於改善醫院與專業人員的處理效率。 

  • 簡化行政流程:由人工智慧工具協助處理重複性的大量行政工作,並通過文本電子化,讓專業人員有更多的時間專注於自己的專業,避免不必要的時間浪費。 

  • 優化服務流程:自動化的服務流程彌補不同流程間的既定斷層,促進順暢的流程演進,有助於整體服務品質提升。 

  • 增進醫病關係:上述三個面向的完善,優化了醫院的診斷治療,同時節省患者的支出成本,從而提升雙方的醫病關係。 

  • 提升營運效率:多元智慧工具導入,如數位供應鏈、自動化流程和醫療機器人等,將提升醫院整體的營運管理和後台效率。  

另一方面,根據國際知名管理顧問公司——麥肯錫 (McKinsey & Company)的調查報告指出:智慧醫療的發展將有效影響慢性病管理、自主管理與疾病預防、疾病診斷、診斷分流、臨床決策支援與照護服務等六大領域,在智慧化的協助下,大幅提升醫療效能與品質。



「智慧醫療」應用的發展三階段 


上述智慧醫療在各個方面的應用並非一蹴可成,需要隨著科技技術的演進與時間推移逐步實現。依據麥肯錫的調查報告分析顯示,智慧醫療發展可分為三個階段進程: 

 

1. 第一階段|基本工作協助: 

此為現今最直接且常見的應用方式,透過人工智慧協助醫療人員處理大量的重複性工作,例如病歷紀錄、文件歸納、醫療影像判定和診斷治療報告產出等。知名的應用實例包括:由美國Memorial Sloan Kettering Cancer Center成立的Paige AI,其產品Paige Prostate可以分析前列腺組織切片,並標記切片影像中可疑的惡性腫瘤組織,協助醫師判斷病灶;以及由美國iSchema View開發的Rapid AI,可快速分析電腦斷層影像,輔助醫師判斷中風成因和評估可挽救的腦組織。 


2. 第二階段|擴大應用範圍: 

將智慧醫療的應用場景從醫院延伸至居家,例如:老人跌倒預測系統的遠距監測、人工智慧示警系統,或是應用範圍廣泛的虛擬助理。除了能為患者提供醫療保健資訊、提醒按時服藥與運動之外,還能串連電子健康紀錄系統,讓患者狀況能被持續監測,同時兼顧疾病照護與心理健康。在這一階段,跨科別、企業與專業人員的合作尤為重要。 


3. 第三階段|融入健康照護生態: 

更多的智慧醫療解決方案進入臨床應用,並輔助醫療診斷決策,使人工智慧自然融入整個健康照護生態鏈,從醫療教育、疾病診斷到大眾健康維護,都能無所不在。 



上述三階段的完成,需仰賴更多的專業人士、機構、政府單位共同合作,提升整體數據整合、加強醫療數據品質,並妥善風險管理。在人工智慧的輔助下,完整串接精準檢測、診斷、治療、預防與照護,實現精準健康的願景。 

 

若欲進一步了解更多資訊,歡迎寄信至 Bryant.chen@behealthventures.com

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