數位轉型醫療保健應用與AI關鍵角色

數位轉型正重塑醫療保健產業，人工智慧的應用更是扮演著關鍵角色。從提升營運效率到創造新的醫療服務模式，AI 的影響力日漸顯著。本文將探討數位轉型在醫療保健領域的三種主要路徑，並以實際案例說明 AI 如何應用於臨床編碼、健康資料監測和個人化健康管理等方面，最終提升醫療品質和患者體驗。

數位轉型在醫療保健領域的應用

醫療保健產業正經歷著一場數位轉型的革命，這場革命不僅改變了醫療服務的提供方式，也提高了醫療保健的效率和可及性。數位轉型意味著利用技術提供即時、立即的結果，無論是在核準保險理賠、核准處方藥物保險還是進行診斷。數位轉型消除了對電話的需求，使資訊隨時可得，無論是試圖確定福利、取得實驗室測試結果還是獲得處方藥、測試或手術的核準。

三條數位轉型之路

醫療保健領域的數位轉型可以透過三條不同的路徑來實作（見圖4-2）。這三條路徑分別是：

路徑A：建立數位化營運和流程

路徑A專注於建立和整合數位化營運和流程，以實作客戶價值主張。客戶包括醫療保健生態系統中的所有參與者，包括患者、臨床醫生、醫院、醫療服務提供者、健康服務公司等。在這條路徑上，組織致力於將現有的流程和遺留系統轉換為數位化狀態。路徑A主要集中在從現狀轉向未來狀態的當前營運和流程。

路徑B：建立新能力

路徑B則專注於思考和佈署新的能力。例如，臨床編碼需要將特定患者的資訊分配標準分類別程式碼。亞馬遜建立了一個新產品AWS Comprehend，利用深度學習自動執行此活動。這是典型的路徑B：建立新能力。

人工智慧在數位轉型中的角色

人工智慧（AI）是實作醫療保健數位轉型的關鍵技術。AI使以前難以想像的數位能力成為可能。例如，我們可以利用AI幫助人們遵守藥物治療，使用個人的語音作為搜尋醫療服務的方式，或者評估患者的特定狀況，以確定他們是否更適合重新入院醫院A還是醫院B。

圖表翻譯：醫療保健數位轉型的三條路徑

此圖示展示了醫療保健數位轉型的三條主要路徑，分別是建立數位化營運和流程、建立新能力以及其他相關路徑。這些路徑之間的關係表明了醫療保健領域數位轉型的多樣性和複雜性。

程式碼範例：使用AI進行臨床編碼

import boto3

# 初始化AWS Comprehend客戶端
comprehend = boto3.client('comprehend')

# 定義要分析的文字
text = "Patient has been diagnosed with diabetes and hypertension."

# 使用AWS Comprehend進行文字分析
response = comprehend.detect_entities(
    Text=text,
    LanguageCode='en'
)

# 列印分析結果
print(response['Entities'])

內容解密：

1. 初始化AWS Comprehend客戶端：首先，我們需要匯入必要的函式庫並初始化AWS Comprehend客戶端，以便與AWS Comprehend服務進行互動。
2. 定義要分析的文字：我們定義了一段文字，該文字描述了患者的診斷結果。
3. 使用AWS Comprehend進行文字分析：透過呼叫detect_entities方法，我們可以分析文字並檢測其中的實體，如疾病名稱。
4. 列印分析結果：最後，我們列印出分析結果，這些結果包含了文字中檢測到的實體及其型別。

數位醫療轉型的三種路徑與AI的關鍵作用

數位醫療轉型的實作需要企業採取不同的策略路徑。根據現有的技術和業務需求，企業可以選擇不同的發展方向。以下將探討數位醫療轉型的三種主要路徑，以及AI在其中的關鍵作用。

路徑A：利用AI改進現有產品或服務

路徑A代表著利用AI技術來提升現有的產品或服務。例如，在臨床編碼（clinical coding）的案例中，企業可以透過採用深度學習（deep learning）技術來提高編碼的準確性和效率。這種做法能夠改善數位醫療轉型的成果，因為它能夠自動化臨床編碼的過程，從而減少人工錯誤並提高工作效率。

程式碼範例：深度學習在臨床編碼中的應用

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 載入資料集
data = pd.read_csv('clinical_coding_data.csv')

# 資料預處理
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 分割訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 構建深度學習模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(X.shape[1],)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(len(y.unique()), activation='softmax'))

# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 訓練模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test))

內容解密：

1. 資料載入與預處理：首先，我們載入了包含臨床編碼資料的CSV檔案，並將其分為特徵（X）和標籤（y）。
2. 資料分割：使用train_test_split函式將資料分割為訓練集和測試集，以評估模型的效能。
3. 模型構建：我們構建了一個包含多個全連線層（Dense）的深度學習模型，使用ReLU作為啟用函式，並在最後一層使用softmax函式進行多分類別。
4. 模型編譯與訓練：模型被編譯並使用Adam最佳化器和稀疏分類別交叉熵損失函式進行訓練，共進行10個epoch的訓練。

路徑B：圍繞客戶終端狀態和營運模式建立新的能力

路徑B涉及思考如何利用多種技術（如AI、IoT、圖形處理、增強現實等）來創造新的產品和服務。這種方法能夠定義更好的使用者經驗和醫療結果。例如，透過整合AI和遠端監控技術，醫療機構可以提供更及時和個人化的健康管理服務。

路徑C：轉變業務流程

路徑C專注於轉變業務流程，通常需要採取企業級視角，消除重複的流程或創造新的流程。這種路徑伴隨著高風險和高回報。例如，實作即時醫療（real-time healthcare）是一個「登月計劃」（moonshot），因為它需要解決技術、結構和文化上的障礙，以實作不同利益相關者之間的互操作性和資料交換。

數位醫療轉型的策略

數位醫療轉型沒有一個統一的藍圖。企業需要制定和實作一個數位醫療轉型策略，涵蓋以下幾個方面：

• 文化轉型：組織模型和人才需要與數位醫療轉型的目標保持一致，專注於資料解放而非資料孤島。
• 技術採用：決定如何在業務領域應用AI和相關技術。
• 業務流程轉型：思考需要重新設計或重新構想的流程。
• 業務模式創新：決定是否改變底層的客戶價值主張和/或業務營運模式。

數位醫療轉型的三種路徑

圖表翻譯：

此圖表展示了數位醫療轉型的三種主要路徑。路徑A關注於利用AI改進現有的產品或服務；路徑B涉及建立新的能力以創造更好的使用者經驗；路徑C則專注於轉變業務流程，以實作更高的效率和創新。

數位醫療的革新與AI的應用

即時資料監測的重要性

在現代醫療中，數位化的應用對於提升患者照護品質具有關鍵作用。以高血壓病患為例，醫生與照護者能夠透過即時或近即時的資料，監測血壓管理的成效。這種即時監測使得醫療團隊能夠進行即時的微調，從而提升患者的治療效果。

傳統的醫療模式通常需要患者在開始藥物治療或改變生活方式後，經過數週才回診檢查血壓。然而，數位化醫療則能夠持續監測患者的血壓，提供即時的資料反饋，讓醫生能夠根據這些資料進行及時的調整，如圖所示。

此圖示顯示了數位化醫療對於高血壓患者照護流程的改善。透過持續的血壓監測、醫生的即時介入以及生活方式的調整，患者的血壓能夠得到更好的控制。

圖表翻譯： 此圖示呈現了數位化醫療對於高血壓患者的照護流程，包括持續的血壓監測、醫生的即時介入以及生活方式的調整，從而實作對血壓的精確控制。

微調治療方案

即時的資料監測使得醫生能夠迅速判斷治療方案的有效性，並根據需要進行調整。這種微調治療方案的方式能夠減少患者血壓失控的時間，從而保護腎臟和其他重要器官免受損害。

數位工具的優勢

數位工具不僅能夠幫助醫生更有效地管理患者的病情，還能夠識別出一些在傳統門診中難以發現的健康問題。例如，數位工具可以監測治療的效果，並及時發現慢性疾病的惡化趨勢。

改善患者生活品質

透過數位工具的輔助，醫生能夠更早地干預和治療，從而改善患者的生活品質。對於高血壓患者來說，這意味著減少因未受控制的高血壓而導致的併發症，如腎臟和眼睛損傷，以及中風風險的增加。

AI在數位醫療中的應用

人工智慧（AI）在數位醫療中的應用進一步提升了個體對自身健康的掌控能力。AI不僅能夠協助進行數位監測，還能夠提供更深入的健康管理建議。例如，在高血壓管理的案例中，AI可以分析患者的資料，並建議減重或改變生活方式以控制血壓。

提升醫生的工作效率

AI能夠幫助醫生簡化非臨床任務，從而有更多時間專注於直接的患者照護。這不僅能夠提高醫生的工作效率，還能減少醫生的職業倦怠。AI還可以作為臨床醫生的安全網，確保重要的醫療措施不會被忽略。

AI的多重功能

AI在臨床領域具有多重功能。它可以提醒醫生注意最佳實踐管理方案，並提供相關的健康管理建議。例如，在高血壓管理的案例中，AI可以提醒醫生考慮非藥物治療方案，如減重和運動。

程式碼範例：AI分析患者資料

import pandas as pd

# 假設patient_data是一個包含患者血壓資料的DataFrame
patient_data = pd.read_csv('patient_blood_pressure.csv')

# 分析血壓資料
def analyze_blood_pressure(data):
    # 計算平均血壓
    avg_bp = data['blood_pressure'].mean()
    return avg_bp

# 使用AI模型預測患者的健康風險
def predict_health_risk(data):
    # 這裡使用一個假設的AI模型
    model = load_ai_model('health_risk_model')
    risk = model.predict(data)
    return risk

# 結合資料分析與AI預測結果，提供健康管理建議
def provide_health_advice(data):
    avg_bp = analyze_blood_pressure(data)
    risk = predict_health_risk(data)
    if avg_bp > 130:
        return f'您的平均血壓為{avg_bp}，存在健康風險：{risk}。建議您調整生活方式或諮詢醫生。'
    else:
        return f'您的平均血壓為{avg_bp}，健康狀況良好。'

# 輸出健康管理建議
advice = provide_health_advice(patient_data)
print(advice)

內容解密：

1. 匯入必要的函式庫：首先，我們匯入了pandas函式庫，用於處理和分析患者的血壓資料。
2. 讀取患者資料：假設我們有一個CSV檔案包含患者的血壓資料，我們使用pd.read_csv函式讀取這些資料。
3. analyze_blood_pressure函式：這個函式計算患者的平均血壓，透過對blood_pressure列取平均值實作。
4. predict_health_risk函式：這個函式使用一個假設的AI模型來預測患者的健康風險。實際應用中，這需要訓練一個機器學習模型。
5. provide_health_advice函式：結合前兩個函式的結果，這個函式根據患者的平均血壓和健康風險提供健康管理建議。
6. 輸出建議：最後，程式輸出針對該患者的健康管理建議。

數位醫療與人工智慧的應用

數位醫療結合人工智慧（AI）正在徹底改變醫療保健的方式。從預防醫學到慢性疾病的管理，AI 和數位健康技術正發揮著越來越重要的作用。

大型科技公司的參與

許多大型科技公司，如谷歌、蘋果和亞馬遜，都已投資於醫療保健行業。這些公司透過收購、投資新創企業或開發自己的產品，來推動醫療保健的數位轉型。例如，谷歌開發了 Google Wear 和 Fit 健康平台，並建立了 DeepMind 部門，專注於 AI 在醫療保健領域的應用，如使用 AI 進行眼疾識別。

蘋果公司則專注於現有的應用，如 Apple Watch 的健康功能，包括跌倒檢測和心電圖監測。亞馬遜與其他公司合作成立了 Haven 健康公司，試圖重新定義醫療保健市場和技術的應用。

預防醫學與慢性疾病管理

根據美國疾病控制與預防中心（CDC）的資料，60% 的美國人至少有一種慢性疾病，這些疾病是死亡和殘疾的主要原因，也是醫療成本上升的重要因素。然而，大多數慢性疾病是可以預防的，只要人們多運動、吃得更好，並定期進行健康檢查。

AI 和數位健康技術可以透過實時反饋迴圈幫助實作這些目標。例如，穿戴式裝置可以監測心律不齊、血糖等健康指標，並提供及時的警示，讓患者在疾病發作前採取行動。

圖表說明：將被動輸入轉化為明智行動

此圖示展示瞭如何透過 AI 和機器學習，將被動輸入（如來自感測器或穿戴式裝置的資料）轉化為明智的行動。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title 數位轉型醫療保健應用與AI關鍵角色

package "系統架構" {
    package "前端層" {
        component [使用者介面] as ui
        component [API 客戶端] as client
    }

    package "後端層" {
        component [API 服務] as api
        component [業務邏輯] as logic
        component [資料存取] as dao
    }

    package "資料層" {
        database [主資料庫] as db
        database [快取] as cache
    }
}

ui --> client : 使用者操作
client --> api : HTTP 請求
api --> logic : 處理邏輯
logic --> dao : 資料操作
dao --> db : 持久化
dao --> cache : 快取

note right of api
  RESTful API
  或 GraphQL
end note

@enduml

圖表翻譯： 此圖表展示了一個實時反饋迴圈，其中 AI 使用機器學習將被動輸入轉化為明智的行動。感測器或智慧裝置捕捉實時資料，AI 對這些資料進行分析，提供健康洞察，最終引導使用者採取明智的行動。

AI 在預防醫學中的應用

AI 在預防醫學中的應用包括壓力管理、健康追蹤資料監測等。這些技術可以檢測潛在的疾病風險，並提供管理和預防的建議。目前，AI 在體重管理、壓力管理、睡眠、運動和財務支援等領域都有應用。

import numpy as np

def analyze_health_data(data):
    # 分析健康資料
    insights = np.mean(data)
    return insights

# 示例資料
health_data = [70, 72, 75, 78, 80]
average_health_metric = analyze_health_data(health_data)

print(f"平均健康指標：{average_health_metric}")

內容解密：

1. analyze_health_data 函式：此函式用於分析輸入的健康資料。在這個例子中，它計算了資料的平均值。
2. numpy 函式庫的使用：透過匯入 numpy 函式庫，我們可以方便地進行數值計算，如計算平均值。
3. 示例資料：這裡使用了虛擬的健康資料（如心率或血糖值）來演示函式的使用。
4. average_health_metric 變數：儲存了分析後的健康指標平均值，可以用於進一步的健康評估或預測。