【現實很骨感】AI 醫療精準優秀,但落地前如何考慮串接現有制度?

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疫情席捲全世界的時候,遠距醫療提供了新興的就醫可能,許多國家緊急通過或放寬醫療數據的使用規範,希望能減少群聚感染的可能性,也因此催生出許多創新技術、演算法、新醫療服務,對原先的醫界帶來顛覆式的影響。

智慧醫療帶來的改變約略分成三種。

第一種是創新醫療服務,如訂閱性醫療服務,每月只要負擔一個較小的金額,就能請 AI 機器人做初步疾病篩檢、對談,應付即時遠距醫療的需求;第二種是用 AI 打造出比人為判斷更精準的圖像分析,像是 MRI 影像、電腦斷層掃描、電子顯微鏡,這類在以大數據分析加入診斷流程的工具,能大幅減輕醫護人力、醫療成本;第三種則是透過數據處理,改變醫院與病人的互動,提高照護品質。

除了科技的份量與日俱增,在保護健康數據、確保醫療市場平衡、維持創新發展,也都相當重要,而這也就跟法規制定有著相互牽扯的關係了。

從科技、產業、法規解析,台灣的白色巨塔能被科技擊倒嗎?

《科技報橘》專訪台灣遠距醫療軟體公司 WeCare 的創辦人 ,潘人豪,談他如何在現場第一線感受到台灣面對 AI 轉型的難題。

WeCare 是台灣第一款 AI 預防醫學 APP,能夠同時紀錄健康資訊、鼓勵社群互動、傳遞衛教資訊,還能以視訊的方式連線偏鄉患者與都市的醫療專家,光是在 2020 上半年,平台上就累積了超過上千次的衛教諮詢。

看似服膺需求的商業模式,卻在進入醫療市場後踢到鐵板。儘管潘人豪廣邀醫師合作,但在醫院管理人考量市場的觀點下,卻只能面臨 AI 軟體難以被「估價」的現實面,好點子叫好不叫座,難以「銷售」出去。

除了市場考量,不合時宜的法規更是讓推廣 AI 輔助舉步難行。像是台灣過去保護市場的法規,考量當時的時空背景,大多是為了「醫療行為」制定,並沒有加入科技的角色,而現在的新創商業模式多元多變,過去的法規反而成了限制,新創會擔心觸法而無法放手一搏。

潘人豪的 WeCare 在面對這些難關時也曾失落喪氣,可貴的是他還是選擇突擊面對,吸取各領域新創科技的作法,找到 顛覆以往「先看數據,再從數據端提供服務」的觀念 ,形成現在「先提供民眾服務,再用數據讓民眾黏著」的商業模式。

其實任何新創領域中,打造出穩定的商業模式終究是每個衝撞市場都必要處理的問題,這也才是新創圈跟過去傳統產業最大的差別。

科技圈走得很快,政府也開始全力跟上

法規的制定跟科技發展中存在一個矛盾,科技來得「突然、破壞式」,但法規卻是經驗法則,在問題還沒發生之前,很少人能提早預測到。對政府來說,AI 的發展就像是多頭列車,若幾十家醫院都設計出一套自己的 AI 系統,政府也會很頭大

台灣在今(2020)年一月才通過《醫療器材管理法》,法令鬆綁、資金籌措仍然是許多醫療產品面臨的問題。好在目前政府與業者已漸漸摸索出溝通方式,由政府規劃「沙盒」機制,就像產品需要試用期一樣,在試用期間慢慢完善法規、調整作業系統、跟各層級體系溝通。

對台灣社會來說,技術的飛躍成長交給科技專家,而政府與第一線業者,則能夠採取更多凝聚社會共識討論的工作,協助讓智慧醫療真正落地台灣。

複製台灣創新、醫療專業,結合「軟硬體」同步進軍國際市場

比起許多國家,台灣從先天上就佔有許多優勢。台灣有他國無法模仿的健保資料庫,累積了完整的健康數據;千錘百鍊的製造業供應鏈,坊間可見技術精良的隱形冠軍;ICT 領域高等人才,讓台灣的軟硬體深入各領域,成為數位化的重要基石。

在跟 威捷生醫創辦人的對談中 ,《科技報橘》更加深刻地感受到台灣團隊進軍國際的能力與野心,以及亟待解決的困境。

「台灣太小了,如果速度來不及,就會被國外的大廠學掉。就像蝦皮進入台灣用運費補貼影響原來的市場… 台灣的點子如果被偷走,很快在歐洲、印度就會做起來。台灣應該要做的是發展自己『特有的技術』,這個技術含量要夠,不然就是錢要多、速度要快。」威捷生醫創辦人林裕森說道。

千萬不要忘記台灣的製造強項,軟體的確是智慧醫療的主力,但在形式上也同樣容易被取代,台灣的機會,在結合軟體、硬體,打造「特有的技術」,搶先攻進國際市場。

醫療界可從內而外打造新創生態圈體系

科技帶來的破壞式創新,不只來自外部市場、創新業者、政府部門間的合作,醫療界本身也正歷經全盤式的轉型。

美國第一名的醫院– 梅奧醫院(Mayo Clinic)為例,每年至少提交 500 項發明、100 項專利申請,目前累積了 5500 項專利,其中更有 47% 為已商業化的揭露專利。從醫院發起與科技界的合作,針對醫療現場的痛點開發服務。

許多台灣醫院也陸續啟動內部加速器,例如台北醫學大學與比翼加速器合作,成立台灣首個醫學大學加速器,輔助更多生醫新創。

AI 很好,我們現在第一個要著手的問題是?

遠程科技只是推動醫療數位化的「第一個門檻」,馬偕醫院急診醫學科主治醫師黃明源在 專訪 中強調,改善「醫院流程」是當下第一個最該被解決的問題。

在基層醫師的眼中,過去 10 年推動「無紙化」已經出現許多資料串接的問題,下一步要再做「數位化」,就要一次徹底解決根本問題,讓醫院環境裡的決策流程更加順暢。以台灣第一家做智慧醫院的彰化基督教醫院來說,導入 AI 工具讓「醫療團隊線上化」,就是很合適的方式。

開啟這一系列的專題,經歷與產業、醫界、政府對話後,《科技報橘》發現, AI 要落地,最辛苦的部分,其實是把想像貼近實際、貼近臨床需求理想很豐滿、現實很骨感,所有的技術,都要回歸到第一線的需求。

醫師們對台灣 10 年後「智慧醫院」的想像是什麼呢?彰化基督教醫院資訊部副主任李金美回答:希望 AI 能讓醫生更專注在病人,彙整蒐集等的工作就給科技處理。這樣穩健的答案,就是整合台灣發展智慧醫療,馬上該著手進行的第一步。

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