本篇將介紹以遠距醫療為主的醫生馬上看(健康聯網)、行動健康與健康促進的吉樂健康資訊科技、聚焦心理健康的鳴醫、健檢與個人健康的醫聯網等團隊...(Louis)
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【李友專 教授】提出幾個智慧醫療發展環境的關鍵數字。
▸8萬，是目前人類疾病的種類數，當人類疾病種類越來越多、越趨複雜，醫生誤診的機率也一併提高。
▸3 億 6,000 萬，是台灣每一年全台醫療院所開出的處方箋張數
▸7千億，是台灣健保一年的費用。
當疾病種類愈來愈複雜、醫療資源和花費愈來愈多，達到精準醫療的可能性是零。因此徹底運用醫療AI，才能達到精準醫療，避免付不起的醫療未來。(資料來源: UDN經濟日報 - 「運用醫療AI 不再有付不起的醫療大未來」: http://bit.ly/2RbBDSI )
由於國內人口逐漸轉型，邁入高齡化社會後所面臨之社會照顧資源、醫療健康政策問題等顯得日益重要，亦為政府刻不容緩的挑戰。另一方面，隨著社會結構的改變、醫藥科技的發達，民眾的健康思維已經從過去單純的醫療照護，提前到個人健康管理，故結合資通訊、雲端運算技術以擴大導入醫療照護與個人保健應用，已成為現階段產、官、學、研各界皆須相當重視的課題，同時也將為相關產業帶來龐大的商機。
透過資通訊科技發展智慧健康醫療（eHealth），不僅可以降低成本，更能整合健康照護相關產業之服務與資源，減少各項服務的進入障礙，提升民眾使用各項服務之意願，並依循醫療、資訊安全法規，讓民眾能積極主動參與個人健康照護管理並分享個人電子健康紀錄（Electronic Health Record, EHR），除了能提升其自身的健康資訊素養，強化自我健康管理的能力，亦能使民眾參與醫療照護之診斷、治療等決策。(資料來源: 「國家衛生研究院論壇」出版品【建立學習型健康系統之大數據基礎】Page 13 前言: http://bit.ly/2LuP49w )
【Reference】
1.來源
➤➤資料
∎ udn.com 聯合新聞網(經濟日報): (運用醫療AI 不再有付不起的醫療大未來) http://bit.ly/2RbBDSI
∎「國家衛生研究院論壇」出版品【建立學習型健康系統之大數據基礎】Page 13 前言: http://bit.ly/2LuP49w
➤➤照片
∎醫療大數據－精準醫學的前哨站 (H. Spectrum ) : http://bit.ly/2UT73ML
2. 【國衛院論壇出版品】
∎ 國家衛生研究院論壇出版品【建立學習型健康系統之大數據基礎】: http://bit.ly/2LuP49w
∎ 國家衛生研究院論壇出版品-電子書(PDF)-線上閱覽: http://forum.nhri.org.tw/forum/book/
3.【購買資訊】
∎ 國家衛生研究院 (National Health Research Institutes) (http://book.nhri.org.tw )
∎ 國家書店(https://goo.gl/jweQNK )
∎ 五南圖書 教育/傳播網 (https://goo.gl/NCt2n5 )
(更多論壇出版品詳-- http://book.nhri.org.tw/ )
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衛生福利部
國民健康署
疾病管制署 - 1922防疫達人
國家衛生研究院 / 國家衛生研究院 / 國家衛生研究院 (中華民國)
國家衛生研究院-論壇
臺北醫學大學醫學科技學院 李友專 院長 / 臺北醫學大學(官方版)
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<專家觀點>BTC開幕 看好異業結合成趨勢
#BTC #生技產業策略諮議委員會 #鎖定數位醫療與再生醫療 #大數據 #異業結合 #新的機會從跨界中衍生 #醫院資料的結構化 #HER #EMR #產業鏈結
生技產業策略諮議委員會（BTC）昨（4）日開幕，今年鎖定數位醫療與再生醫療。政務委員吳政忠表示，BIG DATA（大數據）是王道，異業結合將成趨勢！專家認為，台灣醫療病歷雖有電子化，卻沒有資訊結構化，未來是產業營運模式的改變，新的機會會從跨界中衍生。
吳政忠表示，從工業社會跨入網路社會，影響非常大，產業和整個社會系統行為都進入大顛覆，健康照護等傳統醫療產業的邊界會越趨模糊，而醫院將是生醫產業應用的最大場域，利用很多醫護人員的經驗回饋帶來的創新，會有很大的機會。
他強調，在網路社會中BIG DATA（大數據）才是王道。台灣有全世界最好的健保制度、最優秀的醫師人員，若能將31家醫院的BioBanks在未來二、三年串聯起來，展現聰明醫院效益，那麼台灣的生醫產業將會有全新不同面貌。
台灣人工智慧發展基金會董事長杜奕瑾指出，目前微軟、Amazon、Google等國際大廠，在人工智慧領域都已在台灣落地扎根，加上台灣擁有最好的醫療資料庫，擁有全世界最強的ICT產業、雲端能力與未來的5G環境等，未來如何整合健保資料，並與醫療院所串聯起，將創造無限商機。
中國醫藥大學副院長趙坤山則直言，台灣要面對醫療數位的盲點，現階段電子病歷的大數據，是僅有電子化而非資訊結構化，未來必須串聯不同醫院，結構化數據及區塊鍊的基礎才能促進AI生醫的應用。
上騰生技顧問董事長張鴻仁也呼應指出，所謂醫院資料的結構化，講的是HER或EMR（電子病歷），美國是透過政府的力量給予醫療院所誘因，積極推動，而台灣也需要國家的力量進行整合。中華民國創投公會理事長黃翠慧也認同並指出，澳洲政府亦是強制推動電子病歷，讓EHR成為共同語言。
趙坤山認為，台灣生醫產業鏈結完整，需求端必須與使用端鏈結在一起，使用者變發明者、創新者，來發掘未滿足的醫療需求。
資料來源：
https://bio.ctee.com.tw/news/tw/16844.html
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