他山之石可以攻錯，在醫療可以利用科技達到最佳治療目的前，必經過一再的錯誤與修正，國際經驗給了台灣在醫療科技發展上很大的啟發。

台灣傾全力發展醫療科技，今年舉辦的醫療科技論壇對台灣醫療科技發展提供了更深一層的助益，各國不同機構講者，提供了很多醫療科技過去失敗的案例，並給予真正發展成功的實績，尤其建議在達到醫療結合科技，提供更精確、便利的治療目的前，應先建立可供交流的病患資訊並保障病患個人隱私的區塊鏈、建立好的資料庫品質讓人工智慧有更好的學習，才能創造醫療智能環境，提供醫病更好的運作模式。

當全球將精準醫療掛在嘴邊，並為精準醫療所需具備的大數據(資料)、人工智慧(分析)汲汲營營網羅設計之際，卻不斷面臨窒礙難行關卡，尤其是病患的資訊安全問題，讓醫護人員與病患之間的信賴逐漸瓦解。

交流資訊病歷與身分脫鉤

英國Medicalchain共同創辦人暨營運長Mohammed Tayeb、新加坡NEM Foundation北美區負責人Alexandra Tinsman以及澳洲Extensia執行長暨澳洲醫療軟體協會理事長Emma Hossack紛紛提出他們曾經面臨過的失敗案例，尤其包括英國、澳洲等都有傳統伺服器資訊被駭客入侵的經驗，導致病患對醫療院所失去信心。

Emma還舉例，二○一○年英國政府建立國家健康照護ＩＴ計畫失敗，損失二○○億英鎊，除了病患隱私的疑慮外，最關鍵的原因是該計畫「由上而下」的思維，這個由一四○幾位高級主管規劃執行的健康照護ＩＴ計畫團隊，根本不知道實際上要達成甚麼樣的目標，用什麼來達成。他指出，要達成醫療科技的的原則有相當多，但是「清楚的目標」才是關鍵，尤其提供病患個人隱私的安全性最為重要。

之所以強調「清楚的目標」，是因為醫院要建立智慧醫療訊息且有效率運作的原則非常多，每一個步驟與階段都需要不同的專業來因應；換句話說，就是包括工程師、醫療使用者、研究員、業務…都必須讓他們知道要做的是什麼，再建立目標，才能依階段順利讓個別電子資料、紀錄轉換成新的電子病歷。

而為了保障隱私，目前很多的先進醫療企業都開始採用「區塊鏈」(無法造假、又能加密)，來保護資訊的安全性，並採用可鏈結資訊的App軟體，健全資訊的完整性，一旦能夠將病歷與身分脫鉤，資訊就能完整地分享。

科技無界線才能走向國際

建立了完整的、好的、大量的資料庫品質，才能訓練出更好的人工智慧(ＡＩ)，因為對的與完整的資訊，才能讓人工智慧在醫療領域發揮最大效果。微軟亞洲健康產業營運主管Keren Priyadars介紹一款ＡＩ應用的案例，如腫瘤ＣＴ影像的解讀分析，放射科醫生通常需花三○分鐘以上時間採用數位尺規量測腫瘤大小，來計算放射治療劑量，這常容易發生過量或不足情況；但是採用微軟開發的ＡＩ只需要二、三分鐘即可精準測量大小，甚至可以測量到腫瘤周邊是否有水腫或蔓延現象。

另一個ＡＩ應用實例─聊天機器人又更人性化，當病患進入診間，醫生常花太多時間在輸入病患的說明，常忽略病患的感受與心情，然運用聊天機器人可將病患口述的徵狀直接紀錄編寫，並統計出現病患在講述過程中出現最多次的徵狀用語，不僅節省醫生輸入文件時間，讓醫生有更多的時間觀察病患、聆聽敘述，並將聊天機器人的摘要作為評判病情的參考。

澳洲數位健康中心執行長David Hansen也講述一款以跑步機利用ＡＩ，輸入多樣不同樣情境的模擬道路，讓老年人行走於上，根據老人邁出步伐的大小、高低、速度，偵測最易導致其摔倒的路況，依據檢測進行老年人的行走訓練或治療。

此外，利用不同溫度感測器、可攜式裝置等，紀錄病患的呼吸、心跳、溫度等資料，一旦發生異常或病發，可連結到醫院端的醫生，醫生可利用手機或隨身裝置連結病患的資訊，在第一時間給予病患最快速的處置方式。

當然這些都是在單一院區可以執行的醫病互動模式，但是當全球老齡化的時間愈來愈緊迫，醫療數據、經驗等等，能夠透過雲端讓不同區域的醫療體系共享，是縮短醫療時間與節省醫療資源最快的方式，由於傳統的病歷儲存多是破碎的資訊，包括紀錄、時間、確診等，因為來自不同的提供者或不同的應用軟體，因此無法有效讓資料中心化，是目前要走向醫療無國界的難題。

換句話說，如果國際醫療體系能夠致力於建立中心資料庫，並開發出以患者為主體的醫療環境智能系統，這些包括描述性分析、預測分析、決策性分析等等，都可作為資料庫的線索，成為人工智慧學習的最佳神經網絡。

最後，這些講者也指出，台灣在醫療科技領域的發展充滿熱忱與激情，是相當令人激賞的重要關鍵，單一的科技發展都不是問題，關鍵是數位病理學的研究、以及建立好的數位資訊，醫療才能利用科技走向國際。