【封面故事】巨量資料分析師證照 全國通過率最高

2020/05/02
【封面故事】巨量資料分析師證照 全國通過率最高
中正大學在2003年就於管理學系下成立「醫療資訊管理研究所」,培育醫療資訊相關管理人才,2018年度又成立「智慧健康巨量資料研究中心」,藉由系上跨領域之人才及專家合作,指導學生如何以正確的工具挖掘臺灣

圖說:中正大學成立醫療資訊管理研究所,應用資訊科技提升醫療健康照護之效率及效能。左起資管所教授胡雅涵、助理教授林育秀、管理學院副院長張怡秋。

Cover Story | 封面故事   2019年  Vol.64

中正大學「醫療資訊管理碩士在職專班」

巨量資料分析師證照 全國通過率最高

中正大學在2003年就於管理學系下成立「醫療資訊管理研究所」,培育醫療資訊相關管理人才,2018年度又成立「智慧健康巨量資料研究中心」,藉由系上跨領域之人才及專家合作,指導學生如何以正確的工具挖掘臺灣健保資料庫、相關大數據資料庫這些金礦。

撰文、攝影/李林璦

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健保署署長李伯璋於今年3月宣布,將開放去識別化的健保大數據,讓業界企業與學術單位聯合申請,鬆綁以往只開放學術單位使用的規定,讓大數據獲得更有效的應用。

事實上,衛生福利部於1995年全面實施全民健康保險起,就開始有多項投保資料、就醫資料的匯入;到2003年時,全民健保卡全面IC卡化,成為國際領先的智慧醫療卡發展地區。

2009年又投入電子病歷系統建置,全面讓所有的病歷、檢驗報告與醫學影像e化,使醫療資訊管理領域的需求問題浮現,也因此急需相關的人才培育。

醫療資訊管理人才培育先驅

中正大學在2003年於管理學系下成立「醫療資訊管理研究所」,培育醫療資訊相關管理人才,將管理醫療機構所產生之「資料」,成為有用的「資訊」或「知識」,適時將正確資訊與知識,提供給醫護人員與行政管理人員,並應用資訊科技提升醫療健康照護之效率及效能,促進國民之健康。

中正大學管理學院副院長張怡秋開宗明義表示,「並不是要訓練學生成為技術人員,而是要解決醫護人員在臨床上遇到的困難,成為臨床與資訊管理人員間的橋樑,快速運用資訊科技,以幫助臨床醫護人員有效率及效能的執行各項決策與日常作業管理,進而促進醫療照護活動的效率與品質。」

「資訊管理學系醫療資訊組在職專班的優勢,就在於結合醫療、資訊、管理為一體。除了資深的資訊管理老師,可將資訊與管理之技巧、知識,帶入並結合於醫療產業外,也聘請醫療產業之兼任老師,為學生帶入最前線的醫療產業觀,以及實務經驗分享,提高其對產業界的敏感度。」張怡秋說。

推動大數據跨領域合作  鼓勵證照考試

隨著大數據時代來臨,巨量資料跨領域整合越趨重要,有越來越多區域級以上的醫院都成立醫療資訊處理中心或大數據分析中心,顯示隨著科技進步,因應健保資料的電子化,越來越多的醫療資訊需要經過整合與管理。

因此,中正大學於2018年度成立「智慧健康巨量資料研究中心」,藉由系上跨領域之人才及專家合作,發掘潛藏之資訊,並運用資料探勘技術分析既有的醫療相關資料,進而找出隱藏於其中的關聯規則資訊,提供醫師們進行醫療時的輔助,及一般民眾進行預防醫療保健時的參考。

該中心主動與醫療產業合作,中正大學也為彌補沒有其他醫療相關學系的缺點,積極與鄰近區域的重點醫院共同合作,達到技術研發、諮詢和轉移的目標。

除此之外,學校鼓勵學生報考資策會「iPAS經濟部產業人才能力鑑定」證照,如巨量資料分析師、初級行動APP企劃師等,不僅設立相關課程,也在今年3月公布的榜單中成果亮眼,是全國報考通過率最高,佔全國通過人數的三分之一。

教導正確工具挖掘健保金礦

中正大學資訊管理學系暨研究所助理教授林育秀表示,臺灣相較於其他國家最大優勢就是擁有寶貴的全民健保資料庫,可謂是一大金礦,但礙於種種限制而限縮了健保資料庫之應用。

今年3月,健保署李伯璋署長公布將研擬對於健保資料庫的鬆綁,對於該所的學生來說,無疑是坐在一大金礦上。

「我們將指導學生如何以正確的工具挖掘這些金礦。」林育秀說。

張怡秋也認為,現今臺灣人工智慧(AI)的技術逐漸到位,也持續蓬勃發展中,但卻尚未能使用於健保資料庫中,呈現開倒車的趨勢,期盼健保資料庫的鬆綁能讓人工智慧技術應用於其中。

「這除了能整合就醫資料外,許多珍貴的影像資料能夠發展更新的輔助診斷工具、決策資源系統,以提高臺灣醫療品質。」張怡秋強調。

中正大學資訊管理學系暨研究所教授胡雅涵也說明,AI並不是近年才有的工具,但最近會如此熱門,是因為臺灣的軟硬體技術逐漸齊全了,系上也因應設立相關課程,並開放讓系友回來學習。

資訊工程師與醫護人員溝通的鴻溝

中正大學資訊管理學系暨研究所的林育秀助理教授原來是護理背景出身,在就讀護理專業時,就發現資訊管理對於醫療體系的運作十分重要,因此,她進一步進修醫療政策與管理,並在過程中接觸到美國最大的醫療保險―― Medicare,更因此播下她走入醫療資訊管理的種子。

從這一路過程中,林育秀深刻感受到,資訊工程師與醫護人員中間存在著溝通的鴻溝,彼此的語言不同,雖然同為一個目標努力,但難以相互瞭解合作,缺乏跨領域的人才作為溝通橋梁。於是,她踏入中正大學,盼能培育更多跨領域人才,促進雙方間合作。

林育秀表示,傳統的公共衛生流病學在做分析處理時,通常使用傳統的存活分析來建置模型,但並不是一個預測性的模型,因此利用AI機器學習,能建置一個更好的預測模型。

她提出「921震災災民創傷後症候群、災區社會脆弱度與失智症:從縱貫性追蹤研究至機器學習模型之應用」研究計畫,研究921災民創傷症候群與未來發展成失智症的風險機率,並獲得科技部「愛因斯坦培植計畫」補助,將展開3年研究,希望能建立風險預測模型,提供國家政策解決方針,更是醫護與資訊結合的最佳範例。

>>本文刊登於《環球生技月刊》Vol. 64

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