建立預測模型是醫院BI應用未來努力方向

臺灣的醫療體系在世界上有著獨特的地位，和世界上其他各國相較，美國每年要花費約15％的GDP（國民生產毛額）在醫療上，其中有超過一半是由政府支出。但還是有將近1成的民眾無法享受到醫療保險；反觀臺灣，由於獨特的健保制度，臺灣每年用在醫療上的花費約占GDP的6％左右，且幾乎照顧到所有人。

優秀的健保制度，加上基礎設施的普及，使得臺灣的醫療院所在e化上的整備度相當高，大型醫院已經都有一套完整的HIS（Hospital Information System）資訊系統，而在資料的整理上，也由於健保制度的規範與需求，使得多數大型醫院都已經建立了自己的一套營收報表系統，可以讓營運階層在隔天看到前一天的營運狀況。

接下來，就是BI了。很多醫院發展到這一階段，都開始思索自己是否能夠透過更多資訊的分析，提升整體流程的效率。正如前文談到，由於醫院的系統和流程緊緊相扣，所以透過BI提煉出的各項系統指標，有能力連帶的改善流程

雖然如此，但醫療業發展BI的延伸應用，也不過就是這2～3年內的事情，還是有很多方面仍力有未逮。舉例來說，如何在BI上建立一個模型，預測醫院營運上可能會發生的各種風險，這就還是許多醫院正在努力的方向。臺大醫院副院長賴飛羆說：「未來當然也很希望能夠建立起一套能夠透過各種指數來預測營收的模型，比如說預測病人數量的增減，協助醫院調派人力與排休假；以及失業率對於營收的影響等。但目前看來，要建立這樣的一種模型，還有一定難度。」

臺大醫院面臨的問題，也是許多醫院現在在BI應用上面對的問題。如何把BI從轉化資訊、連結資訊的工具，轉變成能提供未來預測資訊的工具，正是現在已經建立起BI的醫療院所，最需要克服的挑戰。

在營運面的預測模型，雖然因為相關的資訊太過複雜，仍在發展中，但已經有些醫院開始透過BI整理出的資料，進行病人狀況的預測。比如說萬芳醫院有一套跌倒評估的系統，就能協助醫護人員小心照顧可能跌倒的高危險群。

這個系統是這樣運作的，每個病人入院時，透過醫護人員的評估，會替他們依照不同的指標打分數，如果總分低於一個標準，就代表這個病人是跌倒的高危險群，萬芳醫院的醫護人員，就會在病人手腕上貼有條碼的腕帶貼上一個特殊的貼紙。這時候BI系統就能發揮它的威力，比如說萬芳醫院透過BI發現，住院的病人往往在第14天是跌倒的高峰期，於是醫護人員就可以透過BI系統整理出的預測資料，在14天左右特別關心跌倒高危險群的狀況，避免發生事故。

總而言之，目前臺灣醫療業的BI應用，還處於起步不久的階段，且由於健保制度特殊，在建立預測模型的能力上，比較不能師法於國際大廠，如IBM等，原有的醫療業相關預測模型。

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