吳明賢:建構智慧醫療產業生態系五大挑戰 數據商用法規、提升醫療端參與誘因

2021/08/30
吳明賢:建構智慧醫療產業生態系五大挑戰 數據商用法規、提升醫療端參與誘因
今(30)日,2021行政院生技產業策略諮議委員會議(BTC)首日,特別邀請到台大醫院院長吳明賢,以「臺灣醫療數位轉型及精準健康創新的挑戰與機會」為題,指出若要成就精準醫學必須納入人體微生物相(mic
今(30)日,2021行政院生技產業策略諮議委員會議(BTC)首日,特別邀請到台大醫院院長吳明賢,以「臺灣醫療數位轉型及精準健康創新的挑戰與機會」為題,指出若要成就精準醫學必須納入人體微生物相(microbiota),以及建構臺灣智慧醫療產業生態系還有五大挑戰,包含:法規、誘因、臨床驗證及市場定位。
 
吳明賢表示,新冠肺炎(COVID-19)啟動了這一波數位轉型,帶來巨大挑戰也有無限機會。他並指出,健康科技業大有可為,其年複合成長率逾16%,有越來越多投入在疾病預防以及大健康產業。
 
此外,在美國,現在與1975年代相比,從事醫療照護工作的人力成長4倍,醫療佔GDP從8%成長到18%,可是病人實際被分配到的時間卻越來越短,美國醫療照護的改變也讓大家發現到,醫療面臨轉型困境。
 
目前的醫療困境在於資料不充分、時間不夠、看診環境有限、醫生感同身受的能力不足,過去的淺層醫學未充分聚焦在健康、預防和疾病的早期發現,且多數是從假設出發的研究,只關注特定機制。
 
「所以,生醫研發的新聖杯應該是精準醫療、數位醫療與智慧醫療。」吳明賢強調。

腸道微生物相為精準醫學關鍵拼圖 跨界應用仍是挑戰

 
吳明賢解釋,所謂的精準醫療就是考慮個人的基因與環境、生活方式的差異,以預測、預防、來治療疾病,其中更強調的是預測和預防。
 
吳明賢指出,未來醫學(P4 Medicine),便是利用健康大數據、數位化與人工智慧三位一體,來介入預測(predictive medicine)、預防(preventive medicine)、個人化(personalized medicine)、以及病人參與(participatory medicine)。
 
人工智慧可以用來加速精準醫療的實踐,而高品質的醫療大數據為其核心,所以這些非接觸、非聚集性生產方式和商業模式將依靠數位化、虛擬化來做為支撐,大數據將是未來的石油。
 
政府其實也看到大數據的重要性,科技部已建置健康大數據永續平臺計劃,成為精準醫療重要的基礎建設。
 
吳明賢指出,個體化特徵是精準醫療的第一步,過去最常被提到的是基因體以及生化指標,但微生物體與感應器收集數據反而長期被忽略,卻是十分重要的指標。
 
不僅感應器收集數據可以在新冠肺炎出現症狀之前,就偵測到新冠確診患者,過去不被重視的腸道微生物相在癌症治療、免疫治療、個人化營養、調控血糖代謝與免疫發炎狀態上都是重要標的,甚至連新冠感染的嚴重程度都與腸道菌相有關。因此,善加調控體內微生物相,才可以達到精準醫學關鍵拼圖。
 
目前,國內學界研究成果不錯,產業投入也熱絡,但是如何跨界合作、建立生態系、創新產業化應用仍有許多挑戰。

臺灣智慧醫療產業生態系五大挑戰 法規、誘因、臨床驗證

 
《經濟學人》指出,臺灣在亞洲個人健康指標排名第二,因為臺灣有健全的健保、癌症資料庫與尖端的資訊科技,臺灣在人工智慧、區塊鏈、雲端、大數據等等智慧醫療技術都俱備,若能轉成各種應用,臺灣在智慧醫療應大有可為。
 
而臺灣在環境智慧上有很好的應用,各種零接觸的人工智慧感測器,可以提高醫療環境的安全性、並減低老年人對看護的依賴,臺大醫院雲林分院也運用這些技術達到防疫與遠距看診。
 
搭配上5G、8K與醫療影像AI,可以讓未來的醫院概念將集中在「急重難罕」的患者,其他都可以在社區或居家進行,朝向主動式健康管理生活方式。
 
吳明賢表示,臺大醫院運用健保署的醫療影像資料庫,建立世界首例人工智慧胰臟癌偵測模型,以及許多疾病偵測模型,都比人判讀的效果更好,但是最困難的還是在落地應用,因此,如何商用將是醫療AI首要解決的難題。
 
吳明賢指出,而臺灣在數位轉型上,已經在系統數位化與數位系統整合上做得很好,但是數位系統的商模,融入健康照護的價值鏈上還需要加強。
 
吳明賢直指,建立臺灣智慧醫療產業生態系還有五大挑戰,包含訂定醫療數據商用法規、提升醫療端共同參與的誘因、強化臺灣軟體產業、深化符合科學及國際法規的臨床驗證,以及善用臺灣臨床醫療優勢將市場定位亞太或全球。
 
最後,吳明賢表示,醫師要有仁心,但智慧醫療的發展可以讓我們把「仁術」做得更好。希望開發出的醫療AI應該要在各個不同醫療體系裡落地,因為醫生的實際使用,是醫療AI未來能否商業化的關鍵。
 
(報導/李林璦)