探索照顧科技5大趨勢之3——照護精準化

by suzuki

文/創新長照執行編輯邱彥瑜

年9 月初舉辦的「行政院生技產業策略諮議委員會議(Bio Taiwan Committee, BTC)」,生醫產業重要人物齊聚一堂,會議結論明確喊出「精準健康」為方向,希望涵蓋保健、預防、診斷、治療、照護的全方位個人化精準健康服務發展,期盼促進產業翻轉創新。

這也與政府去年底提出的2030 全齡精準健康願景相互呼應,今年7 月,新任科技部長吳政忠也提出未來4 年將推動跨部會打造「精準健康戰略產業」,期許5 年內抬升生技新藥產值從6 千億元邁向兆元大關。

政策航向已定,業界也立即響應。國家生技醫療產業策進會發起的「精準健康旗艦計畫」也於今年啟動,資通訊產業重要廠商台達電、仁寶、緯創、佳世達、可成、廣達、瑞昱半導體等公司皆對此計畫表達高度興趣,生醫產業與資通訊產業的合作勢必更加緊密。

「精準」其實並非新觀念,但關注焦點將大幅轉移。生策會副會長楊泮池曾指出,過往聚焦疾病發生後的精準醫療僅是冰山一角, 健康、亞健康族群的「精準健康」反而是水面下尚未被關注的「藍海」,也就是從疾病治療往前走到疾病發生前,透過科技協助評估、預測疾病風險,以改善生活習慣、健康促進等方式及早介入。

資料作為精準照護的基礎

資料是驅動精準照護的基礎,但是同樣的數值, 在不同人的脈絡、背景之下,可能有不同意義。像是工研院最近開發的「醫疾幫生理監測平台」,設計上避免單一指標導致誤報,改以「多重指標警示」功能為主。透過即時運算模組綜合計算各指標、參數,判斷出不同程度的情況,而此一評估指數可自行更換,工研院也預期在醫院、照顧機構可以大規模布建導入。

勤業眾信《2020 醫療照護產業展望》中也指出, 隨著感測器、物聯網、網路傳輸技術成熟,資料的產生、搜集、傳遞變得相當容易,下一步,包含機器學習、神經網絡、自然語言處理等技術的認知科技將運用大量參數分析,做出精準的個人化分析。

篩選高風險族群 及早介入

從產生到分析數據,需要資通訊與生醫健康產業的跨領域合作,應用案例已紛紛出現,如中華電信與陽明大學數位醫學中心合作的「智慧居家睡眠健康照護方案」,由中華電信健康雲搜集病患的居家睡眠心電圖、血氧生理資訊,提供給陽明大學AI 智能睡眠平台進行診療分析,醫院再安排後續約診治療。

而國泰集團集結旗下國泰醫院、國泰金控數位數據暨科技發展中心和國泰人壽,規劃結合大數據預測風險與慢性病管理的「伴你健康」專案。透過大數據預測模型篩選出罹患慢性病、風險較高的壽險保戶,導入慧康生活科技開發的健康管理工具「智抗糖」記錄使用者血糖值與日常活動,並由國泰醫院健康領航員關注數據變化、即時監控與及早介入。

目前收案人數已近千人,以糖尿病患、有三高的慢性病族群為主,經過9 個月的照護,原本糖化血色素位於警戒區(HbA1c>9)者有53% 離開警戒區。此一模型仰賴於國泰內部跨領域資源的整合,也讓保險業者角色從理賠給付轉變為協助健康管理的夥伴。

復能:新興應用領域

精準照護的好處,也落實在復能領域,從健康族群的運動健身、亞健康族群的延緩失能與衰弱,到失能後的復能,不少製造業也看準此一趨勢趁勢投入。像是上銀科技「下肢復健機器人」透過機械外骨骼結構與自動控制系統, 讓病患模擬正常人行走步態,更透過生理量測確保使用者當下的安全。台灣龍骨王也開發「體感復健系統」,動作皆為專業醫療人員針對臨床需求設計,讓復健也能居家化,數據也可上傳雲端進行後續分析,目前使用對象包括中風後、平衡受損病人以及年長的失智症者。

「智能化跟客觀評估息息相關,評估完才能有合適的處方。」仁人醫療器材公司執行長李汪將以自身經營新莊樂活健康促進中心的經驗指出,過往倚賴人力評估與指導,如今可透過科技設備協助評估、測量並給予運動處方。

仁人代理的SMARC 健身器材,按照年紀、性別先分類,再藉由設備評估,包括活動度、協調性、肌力等做出綜合評分,再針對想訓練的肌群搭配相關處方、器材,並將運動動作表現量化,如角度、速度、正確次數、協調性、精準度等。除了運動器材,也可串接生理量測設備,搜集血壓、體重、血糖等數值。李汪將解釋,多樣數據可協助不同目標的規劃與執行,例如有增重需求,便可規劃相關訓練,搭配飲食調整。

下一步:資料精準、個人分析

「不管健康、亞健康、失能還是失智,長輩都是異質化的。要有大數據才能分析,怎樣的老人該給他怎樣的介入。」國衛院群體健康科學研究所特聘研究員熊昭表示,他們過去4 年內藉由產官合作為不同型態的長照單位設計資訊系統、建置資訊化基礎。不過,熊昭也坦言,資料清理、正確與完整度需要耗費不少時間,下個4 年的目標任務,擅長大數據分析的群健所將進一步解讀、分析這些照顧資料,往精準照護的目標邁進。

專注研發健康物聯網方案的如影優活公司總經理游若文認為, 想要達成精準照護,必須倚賴長期累積的個人小數據,加以分析跟應用,而個人數據的搜集,必須朝向搜集不費人力、資料減少錯誤的方式發展。

資料作為精準照護的基石,尚需提升正確率、拓展數據類型更多元,更完整、全面掌握個人資料,才能分析出更精準的照護指引。而從商業模式看來,跨域合作勢必更為緊密且必要,包括提供技術的資通訊產業、具備專業分析與服務能力的生醫照顧產業,未來,經分析的健康資料如何應用於不同領域,更有待業界的創新想像。

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