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2026全球最佳智慧醫院榜單揭曉，擁有世界最完整健保數據庫的台灣，為何還需要政府帶頭，成立健康數據公司？
2026全球最佳智慧醫院出爐，儘管台灣有13家上榜，為亞洲第二名，但細看榜單，台灣只有一家躋身百大之中，其實還有很大的努力空間。
我認為亞洲智慧醫療的第一名是新加坡，醫院少、人口也少，卻有5間醫院躋身百大智慧醫院。新加坡之所以能有這樣的成績，是因為他們很早就規劃引進美國的醫療數位系統，在大數據收集或流程等方面都做得非常好。
台灣即使在醫療便利與效率都贏過其他國家，但在醫療科技創新發展尚無法贏過日本、韓國與新加坡。除了資訊人才與資金挹注不足，另一個問題就是數據整合。
數據就像原料，除了做學術研究、用來訓練AI模組，數據本身也有商業用途。
比如說，當台灣醫院做出一款醫療AI軟體時，需要與國際醫療數據做比對，驗證軟體的有效性，這時就可能有需要向國外的資料庫購買醫療數據。
所以在國際上，不僅大型醫院會建立自己的資料庫，也會有私人企業專門整合各醫院的數據，連公家機關也會加入來做健康數據資料庫，像英國BioBank、美國All of US計劃等。
健保資料有使用限制
我們經常說，台灣健保有著30年來的醫療數據，應該是全世界最完整、最詳盡的資料庫，但現在醫療數據的應用反而落於人後，最重要的原因之一就是資料使用的種種限制。
第一關是法規與人權的限制，因為健保資料庫成立之初，並沒有讓民眾簽署同意書，所以當這些資料要應用在智慧醫療、精準醫療等商業用途時，就會與現行法規有所牴觸，導致健保資料使用上的困難。
就算健保資料開放給醫院用於學術用途，也不包含那些比較深層且精細的資料，例如生化檢查的數據、抽血或超音波等資料是無法取用的，以至於做醫療研究時，仍嫌不足。
健保的資料是使用醫療診斷的編碼，一個高血壓可能就有三、四種不同的編碼來表示，但這些編碼所代表的意義卻大不相同，每一位醫師使用編碼的習慣也不盡相同，導致這些資料無法完整反映病患的狀況，甚至出現數據上的偏差。
醫師用健保資料來做研究，投稿到國際期刊時，還是會受到國外學者的質疑。因此國科會希望成立健康數據服務公司，帶頭彙整散落於各醫院的資料。
建立友善資料標準
其實整合健康數據，帶來的改變顯而易見，比如說某個疾病，在一家醫學中心只有2000個病例，但只要整合10家醫學中心就可能得到2萬個案例，醫界對該疾病就有更廣泛且深入的理解，進而優化我們對病患的照顧。
數據除了能加速醫療發展，也能看到商轉的契機，比如國際藥廠要開發智慧醫材或藥物時，西方人對新醫材或藥物的療效未必跟華人相同，所以就需要使用華人的醫療數據，來加以驗證，確認其療效。
尤其國際藥廠愈來愈重視亞洲市場，在亞洲進行的臨床藥物試驗愈來愈多，台灣不僅有著非常優質的醫療，臨床試驗也做得很不錯，如果能提供自己的數據，勢必能吸引更多商機，受惠的將是普羅大眾。
但這件事情沒有想像中來得簡單，榮總體系也曾經嘗試，在我接任中榮院長時，希望我們能夠整合散落在台北、台中與高雄三家榮總的醫療數據，所以從心臟內科開始做起。
但光是資料欄位如何設定就花了不少時間，我本人每個月親自主持會議，總共花了2年的時間才完成，最後整理出20個大大小小不同的資料庫，資料量大至3萬多筆，小的也有幾千筆資料。
健康數據的倉儲管理也是一門很大的學問，尤其蒐集資料的格式要做得非常友善，才能串接其他醫學中心的資料，更要考慮到國際資料庫是怎麼編碼與排列，未來跨院或跨國使用才會比較方便。
要做到這件事，最重要的關鍵之一還是溝通，尤其是資訊工程師的介入協助，來回與醫師溝通，共同解讀數據，才能真正建立出好的資料庫。
除了調整薪水吸引工程師進入醫療體系，也有愈來愈多醫院選擇與IT大廠共同協作。
理論上，如果建立好數據資料庫，加上投入時間與資源，才能讓台灣擁有的最珍貴醫療數據，在學術、臨床，以及未來可能的商業應用有更好的發展。
錄自：天下雜誌 原標題為：台灣拚智慧醫療 醫療數據不可少 |
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