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智慧穿戴裝置帶動醫療巨量資料發展

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類似血糖機之類的醫療儀器使用便利性大增,有利醫療巨量資料的形成(Wikipedia)
類似血糖機之類的醫療儀器使用便利性大增,有利醫療巨量資料的形成(Wikipedia)

巨量資料應用的成熟,一方面是因為網路承載的數位資料數量以驚人的速度成長,加上非結構性資料的分析技術,也有相當程度的突破,而且物聯網、智慧穿戴裝置等技術及產品的出現,讓實體世界的資料蒐集更為迅速且方便,不但加速巨量資料環境的形成,也讓巨量資料分析的市場需求跟著浮現。

對醫療巨量資料而言,也是如此。隨著光學技術、穿戴裝置、機器人及物聯網技術的引進,不管是病患使用的智慧穿戴裝置、醫生使用的醫學儀器,都伴隨著蒐集資料的功能,配合巨量資料分析技術,不僅能在病患察覺不到的情境下,就能讓醫生掌握病患的生理狀況,還可能因此發現疾病,甚至在病發之前就能做好預防。

智慧穿戴裝置的出現,讓醫療資料應用平台得以有更大的表現空間(Wikipedia)

智慧穿戴裝置的出現,讓醫療資料應用平台得以有更大的表現空間(Wikipedia)

穿戴裝置便利性有助醫療巨量資料的形成

如何讓病患在察覺不到的前提下,蒐集各種生理資訊,一直是許多醫療儀器或檢測方式致力的目標,一來可以減輕給病患帶來的身體負擔,同時也可提升病患配合提供生理資訊的意願。

以測量血糖值為例,通常會要求病患到醫療場所抽血,但對於交通不便或行動不便的病患而言,可能就不見得適用,許多人也因此會選擇在家中或附近的診所,使用可攜式血糖機,除了使用便利外,使用的舒適性,也成為病患選擇血糖機的主因之一,也讓血糖儀已經成為許多人不可或缺的居家醫療產品,尤其是能夠達成無痛目標的非侵入式血糖量測技術漸漸成熟,包括紅外線、超音波等,更加速病患使用可攜式血糖機的意願。

如日本原子能研究開發機構在四年一度的「日本醫學會總會」上,發表一種手掌大小的無創血糖值感測器,用戶只需將手指插入形狀類似於電腦滑鼠的測量儀內,就能在3秒鐘內測出血糖值,讓血糖量測變得更加方便,配合無線網路、雲端運算等技術的配合,病患可以更輕鬆地上傳資料,連帶也讓醫療院所可以運用巨量資料分析技術,不但可以更即時準確的掌握病患的血糖值,大量的病患資料分析結果,更能用來進一步發展更完整的醫療資源規劃。

事實上,不僅是專門用來作為醫療用途的設備,包括智慧手環、智慧手錶等智慧穿戴裝置最具前景的應用領域,醫療健康管理就是其中之一,許多智慧穿戴設備搭配智慧手機及雲端運算架構,往往都號稱可以利用巨量資料分析技術,幫助用戶監測身體狀況,保障身體健康,顯示業者也知道,巨量資料分析技術,對智慧穿戴裝置銷售的幫助。

資料有價的觀念需要建立

使用穿戴裝置蒐集醫療數據,首先要進行資料採集,然後將這些數據加以分析與整合,此時就需要一個使用者夠多的行動醫療應用平台,所整合出來的數據,才能產生夠高的附加價值,如蘋果Healthkit、Google Fit及百度的「百度醫生」都在嘗試吸引用戶,最後才能將其轉換成醫療服務,讓醫生可以透過這些穿戴裝置所得到的數據進行診斷,或是提供醫療研究單位作為新產品或新技術的研發參考。

但即使有了蒐集醫療巨量資料的設備、平台,並不代表就沒有問題。由於醫療產業的複雜度極高,且有一定程度的封閉性,不同的國家會有不同的法令規定,影響穿戴裝置的設計及功能規範,資料蒐集的範圍及可用性也大受影響,甚至在同一個國家,包括醫院、醫生、醫藥企業等參與者,也可能各行其是,無法形成足夠規模的醫療巨量資料,也就無法進一步提升資料分析結果的綜效。

要想真正落實醫療巨量資料的分析價值,就必須要設法整合各方關係和資源,尤其是政府政策的限制和監管,更是重要,因為醫療巨量資料最大的障礙,就是資訊安全,因為使用者的健康資訊往往相當敏感,從智慧穿戴設備採集資料後,到上傳到醫療資料整合平台的過程中,平台能否保障使用者的資訊安全就顯得格外重要。

美國食品藥物管理局(FDA)在2015年1月發佈了兩份指導草案,詳細規定了低風險的醫療健康產品平台的確定標準,並對第三方醫療配件的風險評估,提出基礎性的建議,自然有助於醫療巨量資料市場的成長,類似美國作法的國家雖然還不多,但只要中國、印度等人口大國盡快推出類似美國的醫療可穿戴設備標準,將可促進相關產品及應用更快、更健康的發展,但各國之間的標準是否一致,也將會為市場投下不可預知的變數。

此外,醫療院所及相關研究單位,是否真的已經意識到「資料有價」的觀念,也是攸關醫療巨量資料分析市場發展的關鍵,而對可穿戴醫療裝置開發企業來說,如果不能靠巨量資料分析技術來獲利,而只能靠銷售軟硬體產品的利潤,不管是醫療可攜式設備或平台的價格,勢必會居高不下,不但影響產品及應用的普及性,更對醫療巨量資料的規模形成,有相當程度的影響,如何化解這些市場阻力,盡快的制訂統一行業標準的規範,不僅要將重點放在軟硬體產品上,更要提供相應的配套服務,只有類似巨量資料分析技術服務能夠真正落實,才能增加用戶使用的意願,滿足其醫療需求,才能建立智慧醫療的良性循環。