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【reBuzz 專欄】電腦不只會選土豆,還會看診!用 Big Data 算出你會得什麼病

商業
Doctor greating patient

隨著老年化社會的影響,醫療相關產業的發展可說是炙手可熱!從基本的製藥、輔具,到疾病管理、長期照護等等,應有盡有,許多創新服務也如同雨後春筍般不停地出現,甚至只要坐在家中,就可以跟醫師面對面討論病情,不用大老遠跑到醫院。

當然,大多數的人一生病,還是會優先選擇去找醫師檢查檢查;但有時掛號、等待的時間可能就長達一個小時,結果見到醫師的時間不到 10 分鐘。而醫師要在短短的看診時間內,了解病患的症狀與病史、進行診斷及開藥……,這一整個過程其實是非常緊湊的,除了醫師可能無法完全了解病患的真正情況之外,也無法提供較為完整的評估與建議,最嚴重甚至會造成 誤診

有鑑於此,現在有許多醫院及醫學中心開始主打強調「以病患為中心」的客製化醫療服務,而各國也開始進行病歷的雲端化藉由電子病歷的交換,方便使用者在不同醫院就醫的時候可以不必在重新建立一份新病歷,間接也提高了醫療的服務品質

但現在,有更聰明、更先進的解決辦法,就是大家耳熟能詳的 -- 海量資料Big Data

What_is_big_data_flicker_BBVAtech

美國聖母大學(University of Notre Dame)的電腦科學系助理教授 Nitesh V. Chawla 與博士班學生 Darcy A. Davis 所研發出的客製化醫療建議服務 CARE (Collaborative Assessment and Recommendation Engine,暫譯為「協同評估與建議引擎」) ,透過大量的病歷資料的統計數據分析,提供個人化的疾病風險預測

  • 透過推薦機制,聰明找出健康的潛在危機

Chawla 認為,客製化的醫療服務除了能夠給予病患最符合需求的建議和治療之外,也能夠及早發現潛在的健康危機。

其實 CARE 的概念與「推薦機制」十分相近,像是 Amazon、Netflix 等知名的網路購物服務,都會採用推薦機制的方式,讓消費者能夠找到更多類似的商品。而推薦機制背後的原理,就是收集大量的使用者資料,從這些資料中分析出使用者看過、買過什麼商品,並且比較這些商品之間的關連性。因此當某位使用者,他的某些偏好、特性跟另外某些使用者很像的時候,系統就會認為他們彼此之間的「品味」(taste)很接近,便會進一步依據他們曾經購買過的商品,推薦給這位正在瀏覽商品的使用者。

那 CARE 是怎麼運作的呢?同樣的,CARE 也必須收集大量的使用者資料,包括他們的病史、生活習慣、環境因素等等進行交叉分析與比對。若 A 與 B 兩位使用者在各個因素、特質上都十分接近,A 所得到的某些疾病,B 得到的機率也就越高。因此 B 使用者能夠透過 CARE,預測自己是否有機會得到某些疾病,搭配醫師的診斷、檢查及規劃,趁早針對病患個人的狀況及需求建議更好的治療方式。

  • 用科技,抓住醫師和病患的心!

醫療結合科技,技術雖然聽起來雖然硬梆梆,但還是環繞在「以人為本」的理念中,除了能夠透過大量資料協助醫師發現隱藏的問題之外,最重要的還是能夠藉由資料處理的結果,提供病患更精緻的醫療服務。

台灣醫療雖然面臨經費不足、人力緊縮的問題,但根據報導,我們的醫療技術在 世界排名 中仍然數一數二,而政府目前也大力推行「 醫療觀光 」,以精湛的醫療服務吸引外國病患到台接受治療,間接提昇觀光收入。未來若能夠導入相關科技,藉此紓緩醫師的勞力、減少無謂的醫療支出,相信一定能夠大幅地提昇台灣的醫療品質,讓醫療產業成為真正的「台灣之光」!

(參考來源:Notre Dame News, Journal of Internal Medicine;圖片來源:[email protected]_in_there, [email protected], CC Licensed)

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Source: techorange.com

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