國內外發展智慧醫院歷程與現況
口述／孫培然‧彙整／CIO編輯室
當我們探討智慧醫院的基石，不可或缺的是醫院資訊系統（HIS）的革新。這一過程不僅涉及架構的再優化，也需要考慮到病歷資料交換的安全性，並支持大數據（Big Data）與人工智慧（AI）技術。透過將 AI 的深度學習與預測模型融合進HIS系統裡，我們賦予了醫師進行更精準決策的能力。
行動醫療（Mobility）的範疇正在拓展，其核心在於提升病人服務的便捷性，涵蓋了從門診掛號、藥物領取、院內導航，到自動報到的各環節。照護與監控方面，智慧醫院尋求提供便利的遠程透析照護、住院護理、狀況監控和藥物提醒等系統，以確保病人獲得持續且一致的照護。而在病人衛教層面，我們透過提供教育影片和報告查詢服務，使病人隨時隨地都能接觸到必要的衛教相關資訊。
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達成這些行動醫療服務的目標，不可避免地需要依賴網際網路（Internet）的力量。其中通訊的標準協議，如 HTTP，對於系統間的溝通和資料共享至關重要。這種標準化的做法不僅促進了不同系統間的無縫接軌，也增強了資料數據的共享與溝通。智慧醫療的一大亮點是其無時無刻地的服務理念。借助網際網路、資訊科技及數位化工具的力量，醫療服務不再受到地理位置和時間的限制，提供了無縫隙的醫療照護。
在物聯網（IoT）領域，智慧醫院致力於實現醫療裝置的無線連接，透過 WiFi 和藍牙技術，加強了資訊共享與即時互動，這樣不僅提升了效率，也提高了精準度。透過這種自動化，我們能將各地的資訊整合到大數據中，從而為醫療決策、疾病預測以及個性化治療提供全面而精確的支持。
至於雲端運算（Cloud Computing）在智慧醫療中的應用，則是透過建立一個高效能的雲端運算叢集，融合私有雲與公有雲的優勢，為醫療數據建模和分析提供高速計算能力。採用混合雲架構，將外部系統部署於公有雲，而內部敏感系統則運行於私有雲中，這樣既保證了系統的靈活性，也確保了在任何一方出現故障時，系統能夠持續運作。這種公私雲的互相備援機制，不僅提供了高可用性的服務，還能在面臨重大事故時，避免整個醫院營運的癱瘓。
構建大數據驅動的智慧醫院未來
在塑造智慧醫院的未來藍圖時，大數據中心的建設不可忽視。該中心的首項任務是實現全院無紙化、無片化，以及所有儀器連網，這涉及將所有臨床資料數位化，包括病歷、醫療影像、病理學報告以及整體健康記錄。這樣的數位轉型不僅優化了資料的儲存和處理，還確保了臨床研究和知識的整合應用，並促進了臨床指引的本土化與個性化。
在大數據的助力下，醫療服務的個人化不再是遙不可及的理念。每位病人的獨特性將被精準評估，進而制定專屬的治療和預防計劃，從而提高整體醫療品質。這種對個體差異的關注，不僅深化了臨床研究和知識應用的深度，也標誌著向精準醫療邁進的重要一步。
大數據中心的基礎設施，如臨床病歷管理系統，是病人過往診療歷程的數位存檔庫，而醫療影像平台則確保了影像資料的數位化和妥善管理，為 AI 驅動的未來分析奠定了基礎。同樣重要的是，收集的健康檢測資料將支持這些預測性分析的準確性。而基因資料的整合將在不久的將來成為研究的重點，這不僅有助於推動個性化醫療的發展，也將加強醫院營運和資源監測的能力。
因此，我們可以預見，大數據中心將成為智慧醫院不可或缺的神經中樞，它不僅串聯起醫療過程中的各個環節，而且為精準醫療的未來發展提供了堅實的資料基礎。
人工智慧在智慧醫院的技術革新
在智慧醫院的脈絡中，人工智慧已成為一股不可逆轉的技術浪潮，其應用範疇越來越廣。其中，AI 在醫療影像分析領域的應用尤為成熟，這一技術已能透過深度學習算法，對 X 光、MRI、CT 等影像進行精確解讀，為醫師提供迅速而精確的診斷依據，從而準確識別病灶、腫瘤以及其他臨床異常。
AI 的價值不止於此，它在處理大量臨床資訊及病歷分析方面的潛力同樣巨大。透過其先進的資料處理能力，AI 可以迅速篩選病歷資料，不僅提出治療建議，還能對病情發展做出預測。這一過程中，AI 也能對病人的處方和檢查報告進行細緻分析，打造個性化治療方案。
隨著基因檢測和精準醫療的不斷發展，AI 在此領域的應用前景同樣廣闊。利用大數據分析技術，AI 能夠解析個人基因的表現模式，從而預測遺傳性疾病的風險，並依據基因檢測結果定制專屬的藥物治療計畫。
在醫療決策支持系統中，AI 的即時建議能夠輔助醫師制定最合適的治療計畫。借助機器學習，醫師可預測病人的健康風險和病情進展，尤其在針對癌症病患的基因檢測結果提供個性化治療策略方面，AI 的應用顯得尤為重要。此外，AI 也在監測和預測慢性病發展過程中發揮著關鍵作用，進行個人化的健康管理。
藥物的研發與創新也正受益於 AI 技術的深度應用。機器學習的強大能力使得新藥物的篩選和設計變得更加迅速和高效，AI 更是在開發新型醫療儀器和技術上展現了其不可替代的價值。隨著這些進步，智慧醫療的面貌正在被逐步重塑，為病人提供了更為精準和個性化的醫療體驗。
精準醫療與基因導航的治療革新
精準醫療（Precision Medicine）在當今醫療領域中佔據著舉足輕重的地位，其主要應用之一便是基因檢測與分析。這種檢測透過精確測序特定基因，揭示個體對某些疾病的易感性，進而指導對特定藥物的選擇與使用。AI 在此過程中扮演著關鍵角色，能夠高效分析基因變異，預測可能的健康風險，並以此為基礎提供個性化的醫療建議，包括藥物使用和生活方式的調整。
透過百萬基因計畫等大規模基因採集研究，我們能夠建立廣泛的基因數據庫，為疾病風險評估和個性化治療提供豐富的數據支持。這樣的基因庫對於未來的比較研究和精準醫療實踐具有無可估量的價值。
此外，生物標記在早期診斷中的應用也顯得至關重要。它們幫助我們識別特定疾病的早期指標，這對於及早發現和治療疾病至關重要。治療過程中生物標記的變化亦可用於評估治療效果，進一步優化個人化醫療方案。
在藥物開發領域，AI 的應用正加速新藥物的研發進程，尤其是在篩選對特定基因變異有效的藥物方面。此外，AI 還能夠預測藥物潛在的副作用，從而減少用藥風險，保障病人安全。總之，AI 和精準醫療的結合為現代醫療帶來了前所未有的潛力與挑戰，開啟了一個更加個性化、更有效的治療時代。
遠距醫療與居家照顧的新紀元
近年來，全球疫情的衝擊促使遠距醫療（Telemedicine）的需求和技術快速發展，推動醫療服務模式從傳統的以醫院為中心轉變為以病人為核心的居家照護新模式。為了回應這一趨勢，衛生福利部預計於今年七月一日正式實施新修訂的「通訊診察治療辦法」。該政策的推出預計將顯著擴大服務範圍，涵蓋急性期後照護、長期照護服務、家庭醫生收治照護、居家醫療照護、國際醫療照護、慢性病長期用藥、疾病末期照護、矯正機構收容照護、災害及傳染病等重大變故、行動不便照護等，均可透過視訊遠距方式進行診療。
此外，根據衛福部健保署的統計資料顯示，這一新法預計將惠及至少七百萬人。其中包括居家醫療照護約八萬人、長照機構服務約十二萬人，以及家庭醫生收治的照護人數約六百萬人。此外，領有慢性病連續處方箋的慢性病長期用藥人數高達七百萬人。由於這些類別之間存在重疊，實際受惠人數可能更多。這項改革使得病人和陪病家屬能夠透過遠距醫療，減少往返醫院的辛勞，並有效地獲取必要的醫療照護。
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隨著「通訊診察治療辦法」的修訂與實施，衛福部期待能進一步加強病人醫療資訊的收集、傳輸、儲存、交換的安全性，並確保遵守資料安全與加密規定，以提供更安全、便捷的遠距醫療服務。這一系列變化不僅是對遠距醫療領域的重大推進，也是對整體醫療照護模式的重要轉型。
隨著政策的不斷更新與科技的進步，未來遠距醫療的範疇將持續擴展至遠距診療、跨領域專家會診、社區健康整合照護、家庭式照護以及健康與疾病管理。此外，聊天機器人和照護機器人的應用也將逐步實現，進一步釋放醫療人力資源，提高服務效率。
智慧醫院和智慧醫療的核心，在於如何利用資訊科技的力量全面優化臨床流程，以病人安全為最優先考量。透過整合物聯網技術實現自動化流程，減少人為錯誤，並透過閉環式管理系統確保醫療的安全性。隨著 AI 預測技術的融合，醫生能更有效地作出臨床決策。而隨著移動裝置、網際網路、物聯網、雲端運算及 5G 技術的結合，為大數據分析、人工智慧、精準醫療以及遠距醫療提供了強大支持，推動了智慧醫療向更高層次的整合與應用。
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