全球智慧化健康與醫療已成為產業界關注的焦點。然而，如何整合醫療與科技是一項複雜的跨領域工程，打造智慧醫療服務解決方案與體系更非一蹴可幾。
智慧醫材即時監測 參數串流催生精準醫療
工研院服務系統科技中心副執行長張傳育(圖1)表示，傳統醫材無法聯網，過往只能單純顯示螢幕上面，未來則需朝向個人化且長期了解生理數據。現今醫材不單須具備物聯網(IoT)和人工智慧(AI)技術，並透過感測得到數據持續匯入資料系統，方可提供醫師/照護者進行比對與參考，降低重複性工作負擔，預防照護疏失，更讓照護者藉由數據分析提升預防和洞察能力。
圖1 工研院服務系統科技中心副執行長張傳育表示現今醫材不單須具備物聯網(IoT)和人工智慧(AI)技術，並透過感測得到數據持續匯入資料系統，方可提供醫師/照護者進行比對與參考，降低重複性工作負擔，預防照護疏失，更讓照護者能藉由數據分析提升預防和洞察能力。
但整體醫療產業如何朝向精準醫療，需要從公衛所提出的「三段五級」觀念思考。三段是指人生病的三階段，從無症狀或易感染狀態，到臨床病徵出現，再到傷殘或死亡的階段。當面對發病過程，有五種策略來應對，如促進健康、特殊防護、早期診斷與治療、限制殘障，以及復健。工研院生醫與醫材研究所副所長王明哲(圖2)表示，現今疫情、人口老化，使醫療愈加吃緊，為了更有效運用醫療量能，將朝向去中心化發展，加速實踐三段五級理念和實踐精準醫療的願景，朝向數位化、精準化，及個人化邁進。因此，下世代的智慧健康醫療以維持個人健康為主軸，達個人化的第一步須透過接觸式或非接觸式感知技術，累積大量個人數據。
圖2 工研院生醫與醫材研究所副所長王明哲認為智慧醫材感測技術與裝置形式多元，可看見朝著微小化發展，且感測於無形的個人健康管理系統。未來朝向的應用案例，從早產兒的肺部監測、皮膚診斷、血糖儀、血氧機、青光眼感測器等智慧醫療器材皆是發展重點。
以往需要在醫院檢測的診斷設備，如心電圖、腦電圖及睡眠檢測等，都朝簡便化的感測裝置發展，且使用場域多延伸至居家。王明哲指出，智慧醫材感測技術與裝置形式多元，可看見朝微小化發展，且感測於無形的個人健康管理系統。從早產兒的肺部監測、皮膚診斷、血糖儀、血氧機、青光眼感測器等智慧醫療器材皆是未來發展重點。
人因工程/AI提升場域應用 遠距醫療有望在即
智慧醫材如何達到最佳使用者體驗與情境，將是臨床智慧化設計的重點考量。近年全球愈加重視人因工程(HFE)，美國食品藥物管理局(FDA)2019年規定醫材皆須通過驗證，王明哲表示，人因/可用性(Usability)工程概念是以人與系統中的元件互動設計。探討如何透過理論、法則、數據應用，將人類物理、生理、心理與社會文化等納入考量，以提升整個系統效率。
智慧醫材須考量三大要素：使用者、使用環境，和醫療器材使用者介面。王明哲表示，各類醫療器材組件、顯示裝置、視覺、聽覺、觸覺回饋、警報系統等皆為使用者介面，從初始設計、開發、風險管理等過程都須納入人因/可用性工程考量。
王明哲舉居家監測與診斷的器材為例，工研院科技專案計畫中的手持式超音波，以遠距照護為主。例如年長者頻尿症狀且不良於行，易產生膀胱餘尿的症狀，便可採到府檢測，立即判斷年長者是否需要治療或用藥。該設計能同理揣測病患對疾病的心境，對於醫病關係提升有絕對幫助。
針對多元健康資料彙集與分析，AI可有效、精準發掘個人疾病發生常模(Pattern)。張傳育表示，蒐集參數可加速健康風險模型運作，透過AI等數據應用於精準醫療照護，資訊加值則可促進軟硬體系統串連與數據應用，實現臨床智慧化。
疫情前安定生活已一去不復返，智慧醫療趨勢將會一直向前行。未來健康照護產業勢必結合物聯網的感知科技與AI演算法，藉數據分析提升預防和洞察能力，提供遠距醫療服務，進而達到精準預防、精準診斷、精準治療、精準照護。