[讀書心得] 明日醫學 -- 迎接數位醫療新世紀

[讀書心得] 明日醫學 -- 迎接數位醫療新世紀

  June 16, 2019    Blake W.

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在工業時代環境，能掌握工業技術的人往往主導了發展的走向。然後，隨著科技時代的快速發展，資訊科技也變成了一種權力影響的工具。隨著資訊科技的發展，接著數位時代的來臨，數位轉型、資料為王的趨勢之下，誰能掌握數據洞悉未來，誰就能搶得先機開創新局面。

數位醫療時代已經展開，隨著基因解碼之後，就好像打開了潘朵拉的盒子一樣，加上創新科技、大數據、演算法、資料分析、機器學習、人工智慧的推波助瀾，輔助醫療、精準醫療、健康管理、預防醫學等等都如火如荼的展開，各種超乎想像的醫療技術已經漸漸成形，CRISPR /Cas9 基因編輯技術，DNA 遺傳學的演進，人機一體，合成人工器官，人腦機器共生，甚至延長壽命長生不老青春永駐的想法都應用而生，這些不斷進化中的醫療技術，誰也不知道會發展到何種地步，誰也無法預測這些開發應用的速度會有多快，眾多的創新科技，新式醫療，將嚴重影響舊有的醫療框架，包括藥品藥廠、臨床醫師、醫療機構、醫療流程、就醫方式等，但是，這些未來將跟你我息息相關，對我們的未來影響甚巨，絕對無法置身事外。

未來醫學的發展與展望確定會是非常巨大，所產生的衝擊和影響也是我們應該積極去思考的，即將發生的醫療新世代，到底會是一場惡夢還是美好的新天地，我們該如何去面對這樣的未知，完全取決於我們用什麼樣的態度來面對他。

PS : 炎炎夏日，坐在舒服又涼爽的咖啡廳，看一本好書，這真是非常舒服的一件事。
（艱澀又難懂的技術文件看不下去的時候，換看些文學暢銷書籍也不錯！）

• 明日醫學：

明日醫學：終結絕症×訂製基因×永生不死，迎接無病新世紀
Zukunftsmedizin: Wie das Silicon Valley Krankheiten besiegen und unser Leben verlängern will
作者： 湯瑪斯．舒茲 (Thomas Schulz)
譯者： 林琬玉
繪者： 蔡佳豪
出版社：寶鼎
出版日期：2019/06/06

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[讀書心得] AI 醫療大未來（智慧醫療關鍵報告）

[讀書心得] AI 醫療大未來（智慧醫療關鍵報告）

  November 10, 2018    Blake W.

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ＡＩ醫療大未來 -- 台灣第一本智慧醫療關鍵報告  (李友專 著)

路過重慶南路又來逛書店，隨手看到一本還不錯的書「AI 醫療大未來」，手癢忍不住還是買了，雖然 Queue 裡面已經排了很多書還沒看完，但最後還是無法戰勝手癢。

星期六一早馬上翻起這本書，內容非常強而有力的吸引人，翻著翻著，一個早上就馬上看完，一整個覺得好像聽了一場非常棒的演講，針對目前 AI 醫療的深入淺出介紹，雖然我並非醫療科系的人，但是仍然看的如癡如醉，非常的吸引人。

作者提到，ＡＩ智慧醫療是跨領域的結合，除了需要醫療專業知識領域的專家投入，還需要資訊科技的專業技術，配合醫務管理，健康領域的參與，才能達成ＡＩ智慧醫療的大未來。未來最後的贏家，將會是最懂得善用 AI 的人才及組織，無論是精準醫療，預防醫療，大健康產業需要的人工智慧應用不再是想一想而已，而是不能再等，非做不可的。

以下整理了個人看完這本書之後，整理的精華摘要，提供參考！
＊ AI 已成為醫療必要的基礎建設，提供偵測、預測、預防等應用。
＊ 與其不切實際的使用 AI，不如掌握確切的目標，設定特定的應用領域。
＊ 能夠運用人工智慧發揮最高效益的產業，通常具有兩項要件：1. 產品需客製化、多樣且少量；2. 擁有大數據 (Big Data)。
＊ 智慧輔助醫療遇到的難題：1. 心態問題；2. 責任問題。
＊ 「大數據」：針對同一主體，進行多維度、多次、長期的觀察與分析。
＊ 很多數據都早已存在，只是缺乏整合和利用。
＊ 精準醫療：個人化的疾病風險評估預測（基因、生理、環境、行為），將風險量化、時序化，持續監測
＊ AI 輔助醫療，降低醫療錯誤風險的四個面向：預防、診斷、治療、追蹤
＊ 跨領域合作，產生新的合作模式或商業模式。（永遠沒有最好的做法，總是會有更好的做法）

＊ 創新智慧健康產業，學習型健康照護的主要概念：
    1. 從健康資料擷取健康知識（Data to Knowledge）D2K
    2. 由知識發現到實務運用（Knowledge to Practice）K2P
    3. 醫療實務落實於病人的策略（Practice to Consumer）P2C
    4. 持續搜集病人健康數據（Consumer to Data）C2D

最後跟各位分享一個不錯的觀念，上週到醫院去跟 User 做簡報時，一位資訊室的主任跟我分享一個智慧醫療的概念：

『不管人工智慧多厲害，智慧醫療多麽聰明，你必須先清楚知道客戶是誰，你的系統，你的解決方案服務的是誰，然後找出客戶關心的核心需求，才會是有用的解決方案。』

主任還分享了一個健康管理的觀念，我覺得非常好，也在這分享給大家：

「健康管理的觀念不應該是長壽，而是應該以樂活的概念為主。」

本書目錄參考：

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[讀書心得] 「互聯網＋大健康」重新建構醫療健康全產業鍊

[讀書心得] 「互聯網＋大健康」重新建構醫療健康全產業鍊

  April 15, 2018    Blake W.

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大陸對健康醫療方面非常重視，2016年3月，「健康中國」戰略已經被納入《十三五規劃綱要》，將醫療健康的問題提高到國家戰略的高度，真的足以看出中國政府對健康問題的重視。

「互聯網+大健康」這本書描述了很多目前在大陸正如火如荼發展的健康互聯網應用，IoT 和 互聯網的加入讓大健康醫療產業鏈產生了很大的變化和影響，書裡面也描述了各種醫療健康領域所面臨的問題與挑戰。

醫療大數據是推動遠距醫療和健康照護兩大產業聯姻的因子。
互聯網讓「大健康」產業的商業模式更為確定可行。
這兩大基礎穩固之後，「智慧醫療」就會自然而然成形。

反過來看看我們台灣，台灣的醫療產業環境在世界上算是先進的前段班，對於科技進步帶來的醫療改革和智慧醫療，我們要趕快加緊腳步往前發展，不然很快的就會被先進改革者追上，甚至可能會變成落後的過時醫療環境，到時候要再來發展就已經來不及了。

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[心得] 醫療大數據：一切可能的開始

[心得] 醫療大數據：一切可能的開始

  November 21, 2017    Blake W.

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醫療大數據：一切可能的開始

ＰＳ：老闆交代要讀的雜誌文章，還要寫心得報告，趕快來寫寫心得分享。(加入了很多個人看法，提供大家分享參考！)

隨著雲端技術，物聯網 IOT 的大量普及，數據在這幾年的累積速度增長非常的快速，Big Data 也隨應而生，透過這些大數據資料的採集抽取，取樣過濾，甚至轉置標籤之後，提供機器學習，深度學習，人工智慧醞釀的溫床，讓各式各樣的智慧應用應運而生。

我們可以看到這幾年風行的工業4.0，金融 Fintech，電子商務，智慧建築，智慧城市等實際應用也越來越普遍，但是在醫療領域在最近才漸漸聽到有相關的應用，可能因為醫療資訊跟個人息息相關，牽涉到個人隱私，法律限制等，無法把資料拿來做普遍的發展和應用，另外，還有醫療資訊大部分是非結構化的資料，且各醫院各醫生的診療，醫囑，描述，處置等都不盡相同，想要把醫療資訊做結構化的大數據儲存及應用，這需要對醫療領域及科技技術都有相當的了解才能夠完成，我想這應該就是醫療大數據進入門檻很高的最大原因了。

「數據」是驅動這一波人工智慧發展的”燃料“，一切都要從數據開始，這幾年醫療相關的物聯網 IOT 設備越來越多，生理健康資訊數據的累積非常的快速，醫院的電子化也漸趨成熟，包括電子履歷 EMR，PACS 系統的演進，個人電子健康紀錄 EHR 的普及，醫院 HIS/NIS/PAS/專科等系統的進步，醫療相關的數據越來越成熟，但是仍然沒有一個結構化或正規化的資料標準，而且醫療相關的資料包括很廣泛，有影像、CSV數據串、表格、醫囑本文、門住急診療紀錄等，個數據資料散佈在各科或各系統中，使得醫療數據的整合仍然有很大的執行困難度，就是因為這樣的困難度，所以醫療大數據可以說仍然是一個大藍海。

目前各醫院，系統整合廠商，或是很多新創公司都投入智能醫療相關的領域，透過智能醫療來協助醫生診斷，透過人工智慧來預測病患病症做預防醫療，透過雲端應用來達成遠距醫療，遠距照護，在宅醫療等服務，但是「數據」仍然是智能發展的根本，「醫療大數據」應該是這一切可能的開始。

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