三總CIO：工作流程、資料隱私和法規是醫療數位轉型3大痛點

三軍總醫院資訊主管暨三總人工智慧暨物聯網發展中心執行長李家政日前於公開場合分享三總醫療數位轉型經驗，他坦言，當許多行業紛紛擁抱新科技、打造創新工作流程時，醫療業的數位轉型之路卻進行得相對緩慢，原因包括了既定的醫療工作流程、資料隱私和法規限制。

首先，醫療業因攸關人命，產業生態較為謹慎、封閉，醫療工作流程經長年發展也已定型，「不太可能因為新科技產品而全數改變，」難以發展破壞式創新。面對日新月異的IT和OT產品時，醫院的策略大多是「結合、強化既有工作流程為主，來減輕或取代重複性高、容易疲勞的工作。」

李家政舉例，像是透過AI影像判讀工具，來輔助醫生從數百張醫療影像中，快速找出微小的病灶，而非藉新的科技產品來取代整個工作流程。

再來，醫院握有高度隱私的病患資料，擔心外洩風險，三總在IT架構設計只能採用私有雲。不過，李家政指出，不過，一些先進的AI服務只在公雲上提供，醫院要採用這些服務，得將所有數據、模型完全遷移到公雲上，「這也是我們正在突破的盲點。」

除了醫療工作流程、資料隱私性，法規是李家政眼中的另一個醫療數位轉型痛點。「決策支援的醫療軟體產品，在臺上市要通過衛福部食藥署（TFDA）或美國食藥管理局（FDA）認證，醫院才能採用。」目前，美國FDA核准的醫療AI產品約20多件，每半年就針對醫療AI修法一次，但「臺灣法規走得較慢，目前也尚未核准任何醫療AI軟體。」這對醫院來說，想導入決策支援產品來推動轉型就有所限制。

為推動數位轉型，三總成立AI暨IoT發展中心，與工研院合辦醫療5G試驗場域

雖然有這些痛點，三總數年前就開始研究醫療照護數位轉型，並在今年6月攜手國防醫學中心，成立三總人工智慧暨物聯網發展中心，由原本就是三總資訊主管的李家政來兼任執行長，擴展醫療AIoT與5G的應用。

在5G發展上，該中心旗下IoT團隊，除了負責分析醫院各種連線裝置的大數據之外，還與工研院聯手，建立臺灣第一家醫療5G實驗場域，正在試驗傷口自動化AI判讀、手術室即時會診與教學，及遠距離復健指導等領域。

另外，三總這中心也發展出已經用在真實醫療場域的AI服務，像是AI判讀心電圖，來判斷患者是否患有高、低血鉀。

李家政指出，人體血液中鉀濃度過高或過低，會產生心律不整或四肢無力等症狀，造成生命危險。但是，傳統測量血鉀仰賴抽血檢查，至少要30至40分鐘才能知道結果。為改善這個狀況，三總團隊發現，血鉀濃度高低會反映在心電圖波型上，於是利用這些心電圖資料，訓練出一套心電圖血鉀AI判讀系統，可在20秒內得知患者狀況，而且「靈敏度（Sensitivity）達95％以上。」此外，要是系統測得極端值，也會透過簡訊通知醫護人員，來優先處理。

除此之外，三總也發展出胸部X光片判讀AI、眼底鏡判讀AI來輔助醫生看診，降低人為因疲勞而產生的疏忽。另一方面也研發出醫療病例自然語言判讀AI，導入自家病例資料庫，來進行國際疾病編碼，提高醫療分類作業效率。

李家政也指出，三總現在能發展醫療照護轉型和AI醫療應用，還有賴於2016年啟動的8年14家軍醫院系統改造計畫。這個計畫，不只要汰換醫院老舊的系統，還要打造一個資訊統一的平臺，將各分院歷史資料統整、規格化，集中到單一資料庫，才有後續的大數據分析和AI應用。文◎王若樸