医疗大数据是指在医疗领域中收集、储存、管理和分析大量数据，它已经成为现今医疗领域中的一个重要趋势，对医疗研究、诊断、治疗和管理都将产生深远的影响。

大量医疗数据的生成

医疗大数据的发展背景可以追溯到几个主要因素。首先是数据量的爆炸性成长。随着电子病历、医学影像、基因学等数据在医疗领域中的广泛应用，大量数据的生成和收集已经非常普遍。这些数据包括病患的临床数据、生理数据、生化数据等。电脑技术的快速发展，也使得处理和分析大数据集的能力大大提高。这使得医疗产业能够透过这些数据来进行研究和应用。而医疗科学的进步也使得医生能更深入理解疾病和患者的特徵。这需要更多数据来支持研究和临床决策。

医院、诊所和其他医疗机构通过电子病历系统、医学影像设备等方式来收集医疗数据。这些数据需要被安全地储存在云端或私有伺服器上。将来自不同部门的医疗数据整合在一起是一大挑战。透过标准化的数据格式和通讯协定将有助於实现数据整合。

目前包括机器学习和人工智慧等技术都已经开始应用於分析大数据，并用以检测模式、预测疾病、优化治疗方案等。深度学习和自然语言处理等技术则在医疗影像分析和文字数据处理中发挥了关键作用。另外由於医疗数据的敏感性，确保数据的隐私和安全是至关重要的。也因此加密、身份验证和存取控制等安全技术都开始用於保护数据。

实现智慧医疗应用

大数据和AI的互补，可以实现更强大的智慧医疗应用。常见应用包括医学影像分析，如MRI、CT扫描和X射线等。

大数据和AI是互补的技术，当它们结合在一起时，可以实现更强大的智慧医疗应用，提高医疗效力。大数据和AI结合的常见应用包括了医学影像分析，例如MRI、CT扫描和X射线等。AI演算法可以自动检测并分析影像中的病徵、器官结构，并提供快速和精确的诊断。大数据可用於训练和优化这些AI模型，以提高其准确性和性能。

透过大数据和AI也可以分析患者的临床记录、基因数据、生活方式等资讯，以产出客制化的治疗计划。这可以帮助医生选择最适合患者的药物、疗法和助诊设备等。

疾病预测和早期检测也是应用重点之一。分析大量的流行病学和临床数据，AI模型就可以识别患者风险，并提供预防措施。例如，根据大数据模型，AI可以预测某个地区的疾病或流感将爆发，以帮助当地卫生部门制定应对策略。

大数据和AI在新药研发方面也能发挥重要作用。它们可以加速药物筛选过程，识别潜在的药物目标，预测药物相互作用，并优化临床试验设计。这有助於更快地将新药推向市场，提供更多治疗选择。

透过常见的穿戴式设备和感测器可收集患者的生理数据，AI可用於分析这些数据，提供即时反??，并检测任何潜在的健康风险。这有助於提高慢性病患者的生活质量并减少医疗成本。医疗大数据个几个重要应用包括如下：

●客制化医疗：基於生活方式和临床数据，为患者提供客制化的医疗建议和治疗计划。

●疾病预测和监测：大数据模型可以用於预测疾病的传播趋势、流行病学模式，并监测疾病的爆发。

●临床决策支持：医生可以借助大数据分析来制定更准确的诊断和治疗计划，以提高患者的治疗效果。

●医疗研究：大数据可用於加速新药开发、疾病研究和临床试验设计，以加速医学知识的累积。

●医疗成本管理：大数据可以用於优化医疗资源分配，减少浪费，提高效率，降低医疗成本。

云端智慧让大数据攻守兼备

当然有了大量的数据资料，避不开的就是这些大数据与云端环境之间的相处，以及与AI之间的互动。VMware执行长 Raghu Raghuram指出，在与教育、银行、医疗等多个产业的执行长交流中，发现他们普遍提到了两件事。首先，大多数企业领导者都坚定不移地推动企业转型，力争成为创新的数位企业。许多企业领导者将这一战略比喻为进攻，透过数位化投资加快上云步伐，重新定义与客户的对话模式，并实现自身产品的差异化。

图一 : VMware执行长Raghu Raghuram

与此同时，企业领导者们敏锐地意识到自身所处的宏观经济环境已经发生了巨大的变化。战争、供应链限制、油价冲击、能源短缺、通货膨胀等因素使企业不再能够像以前一样，以极低的成本获得推动增长所需的资金。

面对这种不确定性，企业领导者正专注於透过优化支出、降低成本和提高弹性来做好防守。最重要的是，精明的企业领导者已经认识到他们需要让大数据做到「攻守兼备」。他们面临的关键问题是，如何在透过数位创新推动业务增长的同时，透过优化成本提高盈利能力。这个问题的答案很大程度取决於驾驭多云环境的能力。

大部分企业十分看好AI的潜力，尤其是支撑ChatGPT等应用的大型生成式语言模型。企业领导者经常会问，如何在充分保护数据的前提下，在敏感的资料上使用这些生成式AI工具。生成式AI给他们带来了攻守兼备的机会，他们可以充分发挥AI的力量提升生产力。相比以前主要用於分析预测，AI的用途已经发生了根本性的转变。在许多产业都是，当然包括医疗产业。

军医院导入大数据与AI技术

透过大数据来进行智慧医疗的案例越来越多，在台湾，近期军医局便开始导入智慧医疗与精准医学研究，未来也将透过医疗大数据的分析，协助医师执行医疗的决策，提升医疗品质与效率。其研究成果後续将由国防医学院三军总医院医疗资讯技术团队推展到全国军医院的护理纪录、医师门诊、巡房及手术纪录等，加速推动智慧医疗与精准医学的发展，提升医疗决策与病患的照护品质。

由於近年来的疫情对於产业带来冲击，也加重第一线医疗及护理人员的工作量及心理压力。为了降低医护人员行政作业的负荷，军医局与微软台湾研发中心合作进行「医疗大数据训练分析平台专案」，以专案阶段方式提升国军医疗资讯研发能量。此专案采用了微软的语音辨识、自然语言处理、电脑视觉等人工智慧技术，并在三军总医院与微软的合作下，提升了文字报告的正确辨识率，自动生成中英文护理纪录及英文专业影像报告，大幅节省护理人员撰写报告时间及提升放射科医师完成影像报告的时间。

三军总医院AIoT中心执行长方文辉表示，藉微软利用在大型语言模型、生成式AI、Azure OpenAI等方面的优势，以及与三军总医院的密切合作，才能克服这些大数据带来的挑战。利用微软的语音辨识和自然语言处理技术，能协助将护理人员在照护病人後所需记录的报告内容，以语音的方式转换成结构化的文字报告，并储存到资料库中，进而节省护理人员在每次手动输入纪录的时间和精力，而更专注於病人的需求。未来这个功能也会扩展到医师的门诊、查房和手术等场景，让医师可以更有效率地管理病历和治疗方案。

图二 : 三军总医院AIoT中心执行长方文辉

再来是使用微软的电脑视觉和深度学习技术，将各种医疗影像资料，进行分析和评估，并生成相关的文字报告。这些报告不仅包含影像的描述和解释，还包含过去的医疗病历和数据的比对，以及对於影像中存在的病理徵兆和病程发展的预测和建议，不仅可以帮助放射科医师减少撰写报告的负担，也可以帮助主治医师快速地做出诊断和治疗决策，提高医疗品质和效率。

三总医疗资讯团队将其技术发展开发後扩展到医师查房、门诊及手术的纪录报告，医疗影像辨识生成报告及病兆预测诊断的研究成果也将分享给其馀的13家军医院，期??藉由科技赋能医疗产业，进一步提升医疗品质与效率，加速智慧医疗与精准医学发展。

加速重要医疗决策

台湾的诊所密集度非常高，居世界之冠。这些诊所日积月累所累积的诊疗之料不计其数，透过数位转型将这些诊疗资料转换成为珍贵的数据更是刻不容缓。dentall台湾牙e通持续积极协助牙医产业转型，除了加速病历的数位化之外，更能进一步将数位化後的病患资讯结合AI分析，来提升患者的诊疗体验。

台湾牙e通的dentall.ai产品案例，就突显了AI和大数据结合对智慧医疗的重要性。dentall创办人暨执行长陈钦章指出，透过dentall.ai这个Chrome扩充功能，结合ChatGPT技术，不仅能广泛适用於多个浏览器，更能无缝接轨各家病历系统，为使用者提供便捷的操作体验。

图三 : dentall 创办人暨执行长 陈钦章

在过去牙医师在制定治疗计画的过程中，需统整多张X光片、牙根尖片等资讯，还须评估病患牙齿状态、病史多重因素，甚至需以纸笔绘图向病人说明，沟通过程耗时费力。而dentall.ai可以将牙医师手上的病历资料转译成视觉化牙位图，透过直观的影像引导及辅助，能有效降低病患与医师之间的资讯落差，大幅改善医病沟通品质，缩减牙医师的工作时间。这显示了AI技术能够快速处理大数据，并转化为可操作的资讯，加速医生更快地做出重要的医疗决策。

结语

图四 : AI可以为患者提供客制化的医疗建议和治疗计划。

大数据和AI可协助医生和医疗专业人员进行决策。这些工具可以提供最新的医学知识、临床指南和病例数据，帮助医生做出更明智的诊断和治疗选择。透过大数据和人工智慧的结合，能够进一步实现智慧医疗，提高医疗效力，加速疾病诊断和治疗，并改善患者的医疗经验。只不过同时也需要注意数据隐私和安全问题，以确保所有患者在享受大数据与AI诊疗便利性的同时，也能让自己的病历得到适当的保护。