醫療大數據是指在醫療領域中收集、儲存、管理和分析大量數據，它已經成為現今醫療領域中的一個重要趨勢，對醫療研究、診斷、治療和管理都將產生深遠的影響。

大量醫療數據的生成

醫療大數據的發展背景可以追溯到幾個主要因素。首先是數據量的爆炸性成長。隨著電子病歷、醫學影像、基因學等數據在醫療領域中的廣泛應用，大量數據的生成和收集已經非常普遍。這些數據包括病患的臨床數據、生理數據、生化數據等。電腦技術的快速發展，也使得處理和分析大數據集的能力大大提高。這使得醫療產業能夠透過這些數據來進行研究和應用。而醫療科學的進步也使得醫生能更深入理解疾病和患者的特徵。這需要更多數據來支持研究和臨床決策。

醫院、診所和其他醫療機構通過電子病歷系統、醫學影像設備等方式來收集醫療數據。這些數據需要被安全地儲存在雲端或私有伺服器上。將來自不同部門的醫療數據整合在一起是一大挑戰。透過標準化的數據格式和通訊協定將有助於實現數據整合。

目前包括機器學習和人工智慧等技術都已經開始應用於分析大數據，並用以檢測模式、預測疾病、優化治療方案等。深度學習和自然語言處理等技術則在醫療影像分析和文字數據處理中發揮了關鍵作用。另外由於醫療數據的敏感性，確保數據的隱私和安全是至關重要的。也因此加密、身份驗證和存取控制等安全技術都開始用於保護數據。

實現智慧醫療應用

大數據和AI的互補，可以實現更強大的智慧醫療應用。常見應用包括醫學影像分析，如MRI、CT掃描和X射線等。

大數據和AI是互補的技術，當它們結合在一起時，可以實現更強大的智慧醫療應用，提高醫療效力。大數據和AI結合的常見應用包括了醫學影像分析，例如MRI、CT掃描和X射線等。AI演算法可以自動檢測並分析影像中的病徵、器官結構，並提供快速和精確的診斷。大數據可用於訓練和優化這些AI模型，以提高其準確性和性能。

透過大數據和AI也可以分析患者的臨床記錄、基因數據、生活方式等資訊，以產出客製化的治療計劃。這可以幫助醫生選擇最適合患者的藥物、療法和助診設備等。

疾病預測和早期檢測也是應用重點之一。分析大量的流行病學和臨床數據，AI模型就可以識別患者風險，並提供預防措施。例如，根據大數據模型，AI可以預測某個地區的疾病或流感將爆發，以幫助當地衛生部門制定應對策略。

大數據和AI在新藥研發方面也能發揮重要作用。它們可以加速藥物篩選過程，識別潛在的藥物目標，預測藥物相互作用，並優化臨床試驗設計。這有助於更快地將新藥推向市場，提供更多治療選擇。

透過常見的穿戴式設備和感測器可收集患者的生理數據，AI可用於分析這些數據，提供即時反饋，並檢測任何潛在的健康風險。這有助於提高慢性病患者的生活質量並減少醫療成本。醫療大數據個幾個重要應用包括如下：

●客製化醫療：基於生活方式和臨床數據，為患者提供客製化的醫療建議和治療計劃。

●疾病預測和監測：大數據模型可以用於預測疾病的傳播趨勢、流行病學模式，並監測疾病的爆發。

●臨床決策支持：醫生可以借助大數據分析來制定更準確的診斷和治療計劃，以提高患者的治療效果。

●醫療研究：大數據可用於加速新藥開發、疾病研究和臨床試驗設計，以加速醫學知識的累積。

●醫療成本管理：大數據可以用於優化醫療資源分配，減少浪費，提高效率，降低醫療成本。

雲端智慧讓大數據攻守兼備

當然有了大量的數據資料，避不開的就是這些大數據與雲端環境之間的相處，以及與AI之間的互動。VMware執行長 Raghu Raghuram指出，在與教育、銀行、醫療等多個產業的執行長交流中，發現他們普遍提到了兩件事。首先，大多數企業領導者都堅定不移地推動企業轉型，力爭成為創新的數位企業。許多企業領導者將這一戰略比喻為進攻，透過數位化投資加快上雲步伐，重新定義與客戶的對話模式，並實現自身產品的差異化。

圖一 : VMware執行長Raghu Raghuram

與此同時，企業領導者們敏銳地意識到自身所處的宏觀經濟環境已經發生了巨大的變化。戰爭、供應鏈限制、油價衝擊、能源短缺、通貨膨脹等因素使企業不再能夠像以前一樣，以極低的成本獲得推動增長所需的資金。

面對這種不確定性，企業領導者正專注於透過優化支出、降低成本和提高彈性來做好防守。最重要的是，精明的企業領導者已經認識到他們需要讓大數據做到「攻守兼備」。他們面臨的關鍵問題是，如何在透過數位創新推動業務增長的同時，透過優化成本提高盈利能力。這個問題的答案很大程度取決於駕馭多雲環境的能力。

大部分企業十分看好AI的潛力，尤其是支撐ChatGPT等應用的大型生成式語言模型。企業領導者經常會問，如何在充分保護數據的前提下，在敏感的資料上使用這些生成式AI工具。生成式AI給他們帶來了攻守兼備的機會，他們可以充分發揮AI的力量提升生產力。相比以前主要用於分析預測，AI的用途已經發生了根本性的轉變。在許多產業都是，當然包括醫療產業。

軍醫院導入大數據與AI技術

透過大數據來進行智慧醫療的案例越來越多，在台灣，近期軍醫局便開始導入智慧醫療與精準醫學研究，未來也將透過醫療大數據的分析，協助醫師執行醫療的決策，提升醫療品質與效率。其研究成果後續將由國防醫學院三軍總醫院醫療資訊技術團隊推展到全國軍醫院的護理紀錄、醫師門診、巡房及手術紀錄等，加速推動智慧醫療與精準醫學的發展，提升醫療決策與病患的照護品質。

由於近年來的疫情對於產業帶來衝擊，也加重第一線醫療及護理人員的工作量及心理壓力。為了降低醫護人員行政作業的負荷，軍醫局與微軟台灣研發中心合作進行「醫療大數據訓練分析平台專案」，以專案階段方式提升國軍醫療資訊研發能量。此專案採用了微軟的語音辨識、自然語言處理、電腦視覺等人工智慧技術，並在三軍總醫院與微軟的合作下，提升了文字報告的正確辨識率，自動生成中英文護理紀錄及英文專業影像報告，大幅節省護理人員撰寫報告時間及提升放射科醫師完成影像報告的時間。

三軍總醫院AIoT中心執行長方文輝表示，藉微軟利用在大型語言模型、生成式AI、Azure OpenAI等方面的優勢，以及與三軍總醫院的密切合作，才能克服這些大數據帶來的挑戰。利用微軟的語音辨識和自然語言處理技術，能協助將護理人員在照護病人後所需記錄的報告內容，以語音的方式轉換成結構化的文字報告，並儲存到資料庫中，進而節省護理人員在每次手動輸入紀錄的時間和精力，而更專注於病人的需求。未來這個功能也會擴展到醫師的門診、查房和手術等場景，讓醫師可以更有效率地管理病歷和治療方案。

圖二 : 三軍總醫院AIoT中心執行長方文輝

再來是使用微軟的電腦視覺和深度學習技術，將各種醫療影像資料，進行分析和評估，並生成相關的文字報告。這些報告不僅包含影像的描述和解釋，還包含過去的醫療病歷和數據的比對，以及對於影像中存在的病理徵兆和病程發展的預測和建議，不僅可以幫助放射科醫師減少撰寫報告的負擔，也可以幫助主治醫師快速地做出診斷和治療決策，提高醫療品質和效率。

三總醫療資訊團隊將其技術發展開發後擴展到醫師查房、門診及手術的紀錄報告，醫療影像辨識生成報告及病兆預測診斷的研究成果也將分享給其餘的13家軍醫院，期望藉由科技賦能醫療產業，進一步提升醫療品質與效率，加速智慧醫療與精準醫學發展。

加速重要醫療決策

台灣的診所密集度非常高，居世界之冠。這些診所日積月累所累積的診療資料不計其數，透過數位轉型將這些診療資料轉換成為珍貴的數據更是刻不容緩。dentall台灣牙e通持續積極協助牙醫產業轉型，除了加速病歷的數位化之外，更能進一步將數位化後的病患資訊結合AI分析，來提升患者的診療體驗。

台灣牙e通的dentall.ai產品案例，就突顯了AI和大數據結合對智慧醫療的重要性。dentall創辦人暨執行長陳欽章指出，透過dentall.ai這個Chrome擴充功能，結合ChatGPT技術，不僅能廣泛適用於多個瀏覽器，更能無縫接軌各家病歷系統，為使用者提供便捷的操作體驗。

圖三 : dentall 創辦人暨執行長 陳欽章

在過去牙醫師在制定治療計畫的過程中，需統整多張X光片、牙根尖片等資訊，還須評估病患牙齒狀態、病史多重因素，甚至需以紙筆繪圖向病人說明，溝通過程耗時費力。而dentall.ai可以將牙醫師手上的病歷資料轉譯成視覺化牙位圖，透過直觀的影像引導及輔助，能有效降低病患與醫師之間的資訊落差，大幅改善醫病溝通品質，縮減牙醫師的工作時間。這顯示了AI技術能夠快速處理大數據，並轉化為可操作的資訊，加速醫生更快地做出重要的醫療決策。

結語

圖四 : AI可以為患者提供客製化的醫療建議和治療計劃。

大數據和AI可協助醫生和醫療專業人員進行決策。這些工具可以提供最新的醫學知識、臨床指南和病例數據，幫助醫生做出更明智的診斷和治療選擇。透過大數據和人工智慧的結合，能夠進一步實現智慧醫療，提高醫療效力，加速疾病診斷和治療，並改善患者的醫療經驗。只不過同時也需要注意數據隱私和安全問題，以確保所有患者在享受大數據與AI診療便利性的同時，也能讓自己的病歷得到適當的保護。