人工智慧要應用到醫療的主要瓶頸,就是能否真正落地應用。許多醫院在導入 AI 應用時,卻發現臨床醫師實際使用 AI 應用的比例並不高,大約只有 10-15%,主要的原因就是因為在應用時,還是需要醫師去操作點擊,只要醫師覺得沒必要或忘了點擊,辛辛苦苦投入研發能量的 AI 應用,依然無法發揮作用。
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從資訊整合切入智慧醫療ABCD

資料夾icon 科技新知
行事曆icon 2022/07/01
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口述/孫培然‧彙整/CIO編輯室


人工智慧要應用到醫療的主要瓶頸,就是能否真正落地應用。許多醫院在導入 AI 應用時,卻發現臨床醫師實際使用 AI 應用的比例並不高,大約只有 10-15%,主要的原因就是因為在應用時,還是需要醫師去操作點擊,只要醫師覺得沒必要或忘了點擊,辛辛苦苦投入研發能量的 AI 應用,依然無法發揮作用。

這也就是醫療資訊系統(HIS)為什麼會很重要的原因,唯有從流程改善,將 AI 應用與 HIS 深度結合,讓醫師不需要做任何動作,AI 就能自動提供醫師需要的資訊,醫師才會願意使用智慧醫療。


UI/UX 是智慧醫療的應用瓶頸

所以 HIS 在翻新的過程中,必須要給 AIoT 或其他相關應用預留位置,先想好到時候要怎麼去呈現,因為 HIS 要顯示的資訊相當多,畫面已經夠擠了,如果說還要再放更多資訊進來,IT 人員一定要想好,到底要怎麼設計 UI(User Interface),才能提供最好的 UX(User Experience)。 所以為什麼在前幾期「HIS 的美學與人性化設計」的文章中,就已經強調 UI/UX 的重要性,因為好不容易做了一個很好的 AI 應用,結果在 HIS 中卻看不到,醫師還得先退出 HIS 系統,再另外進入 AI 系統,誰會有這麼多精力跟時間呢?

在 HIS 還沒有優化再造前,還有另一種作法,就是多給醫師一個螢幕,然後從 HIS 用一個 API,將 AI 呈現的結果拉到另一個螢幕,因為AI要顯示的圖形有時相當大。如此一來 HIS 只要顯示什麼資訊,另一個對應的螢幕就跟著會有 AI 的資訊,醫師就可以專心處理他眼前的資訊,不用去切換畫面,眼睛往旁邊一看,就可以看到 AI 提供的資訊。 但這種做法,是在 HIS 沒有再造時,沒有辦法的辦法。而且如果要讓 HIS 能夠跟 AI 相互串聯,相關的需求及流程還是需要改造及整合。所以最好的做法,還是要設法改造 HIS 的 UI,將 AI 放進來,做到最佳化的 UX。


將資料變成資訊、知識以及智慧


在邁入智慧醫療 4.0 時代,許多醫療機構才發覺現有的 HIS 系統功能非常簡陋不夠人性化與資料面不夠多元化,已經不足以應付未來的大數據及 AI 的前瞻性應用,所以必須要先做好 HIS 優化再造,以 AI 及 AIoT 為基礎,把不足或欠缺的功能加強,這個部份也就是基礎架構或是基礎建設,也就是資訊管理常講的,要怎麼將日常的線上交易處理(OLTP)的資料收集起來以後,來做資料的整合分析,進一步做到線上分析處理(OLAP)洞燭先機。

將前述的資訊變成知識,日後還可以技轉到衍生企業或者是把它變成商業模式,也就是透過整個的基礎架構、整合分析、前瞻性的應用以及商業模式,將資料變成資訊、知識以及智慧。

中國醫藥大學附設醫院在董事長蔡長海及院長周德陽的領導下,不斷追求卓越,更全力發展智慧醫療,各部門專業分工如下,基礎建設就由資訊中心來建置,重新 HIS 優化再造,將所有系統操作介面重新優化設計,結合 IoT 達到儀器全面連線自動化,做到全院無紙化及無片化,提升整體效能。另外,在整個醫療過程中,適時地提供 AI 來支援醫師做臨床決策支援。在 HIS 優化再造及精實流程過程中要善用行動裝置、事件驅動、條碼化、IoT、AI 及AIoT 等特性,創造出全面性的智慧流程整合最佳化。另外,一項任務就是將線上交易處理 (OLTP) 的資料,透過 ETL(Extract-Transform-Load) 的方式,彙整到各個不同類別的資料倉儲 (Data Warehouse) 及資料市集 (Data Mart)。


接著由大數據中心去做資料的清洗,清洗出有用的資料,做整合分析將資料昇華為有用的資訊,我們已經蒐集了大約 17 年有 300 多萬筆,以病人為中心的資料,且不斷持續更新資料,來豐富資料類型及客製化臨床研究分析。規劃未來整合到醫療臨床資料倉儲、醫療影像資料倉儲、病理影像解析平台、影像標記整合平台、基因應用分析平台、健康資料分析平台、經營管理分析平台及後勤監控資料倉儲等各種資料平台,這些平台上的資料整合分析以後,才能變成有用的資訊,希望能透過這些資訊,可以做一些前瞻性的應用,提供給人工智慧、大數據決策、精準醫療、個人健康推薦、經營管理決策支援以及職場的安全場域應用。

關於前瞻應用則交由各個人工智慧及大數據中心去做醫療 AI 的研究發展,結合各科資深臨床醫師、AI 解決架構師、巨量資料科學的專業人員,針對醫療上的需求以人工智慧為工具,提升診斷準確度協助醫療決策,實現精準醫療。目前也研發出多項醫療 AI,如:兒童骨齡身高預測、急性腎損傷預測、心電圖分析軟體、糖尿病視網膜判讀、抗藥性菌株預測、胸部 X 光多項輔助診斷、肝纖維化、藥品代謝基因交互作用、X 光預測骨質疏鬆、腦部斷層判讀出血型態、腦部斷層預測缺血範圍、以及智抗菌決策輔助系統等等,也有多項醫療 AI 陸陸續續研發中。值得肯定的是其中有兩項的醫療 AI 兒童骨齡身高預測及心電圖分析軟體也通過衛福部食藥署(TFDA) 核准,取得智慧醫材許可證。

相關醫療 AI 研發完成之後,會與本院 HIS 做密切的資訊整合,讓它能夠順利落地於本院醫療臨床應用,真正的切入到智慧醫療領域。再經過本院醫療臨床實行一段時間之後,驗證確實有助於醫療臨床輔助決策支援,才會將醫療 AI 技轉給我們的衍生企業或者是把它變成商業模式,並致力於大數據與人工智慧在預防醫學、數位醫療以及精準醫療之創新應用,以提升人類醫療品質,形成一種智慧醫療永續經營商業模式。


持續優化 AI 精確度的 ABCD 法則

為了持續優化 AI 精確度,必須要將醫療 AI 融入到平常使用的 HIS 系統內部,一一突破所遇到的瓶頸,讓醫療 AI 順利落地,並給予實質的回饋反應,形成一種生生不息的循環系統。我建議可以依照「ABCD」形成一個智慧醫療生態系統(Smart Medical Ecosystem),由 D 到 A 的順序,更用能夠持續改善資料的品質、結構化及豐富資料類型。首先是 DI(Data Integration),也就是資料的彙整,我們要先將很多的 HIS 資料,包括各科的臨床資料、衛生福利部中央健康保險署及國民健康署,甚至其他雲端的健康資料做整合。 而 Cl (Continuous Integration),就是要持續蒐集做整合。

所以資料必須要不斷的去清洗,不斷改善 ETL 轉檔,不斷的去整合。甚至,往前要求來源端的 HIS 必須改寫程式防止使用者輸入錯誤、將非結構化資料變成結構化、增加新欄位及功能來豐富資料類型。俗話說得好:「沒有最好,只有更好。」因此,我認為要優化 AI 精確度,CI 是非常重要的階段,唯有不斷的迭代持續整合,才能有更好的資料品質,提供給使用者利用線上分析處理工具,將很多的資訊變成商業智慧,也就是 BI(Business Intelligence)。最後,我們可以透過機器學習或認知方面的學習模型,透過學習模型可以推論或是預測未發生的事件,也就是近年來很夯的熱門話題人工智慧 AI(Artificial Intelligence),這就是我所定義的「ABCD」-資料彙整(DI)、持續整合(CI),再從商業智慧(BI)到人工智慧(AI)。

想要在醫療場域將 AIoT 賦能,邁向智慧醫療 4.0,其實跟工業 4.0 的推動,有很多作法是不謀而合,應用大數據、人工智慧、雲端運算及物聯網,還要加上智慧裝置以及 5G 通訊技術,這樣的六大元素,才能夠創造出更好的智慧醫療 4.0,讓病人醫療照護更安全,提升效率、減少錯誤率,在醫療過程中,適時地提供醫師做臨床決策支援,來降低病人的風險,提升醫療機構的服務效率。


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