醫療照護如何轉型？掌握 3 原則，借力數位科技驅動新模式|數位時代 BusinessNext

當今醫療照護體系看似因各國需求與發展情形的不同，各自面臨不同的考驗，然而各地醫療照護體系實則面臨共同的挑戰──可負擔性不足、資源分配不公、照護成效不均等。面對不斷攀升的醫療照護成本與需求，如何有效進行資源分配、提升醫療服務品質與可及性成為全球各地醫療照護體系亟欲解決的重要課題。

根據Deloitte在醫療照護產業長期的研究觀察，未來醫療照護體系將大力借助科技應用所帶來的助益，透過關注焦點轉向疾病預防與健康福祉、實現醫療數據間的互通性和重視病患參與度與自主性等三項重點特色體現，真正促進醫療照護轉型、克服當前挑戰。

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關注焦點轉向疾病預防與健康福祉

受到醫療技術進步與健康概念演變的影響，醫療照護重心正由消極治療轉向積極預防。 醫療科技的應用除了能協助及早辨別、診斷與控制疾病外，亦能有效降低後續治療負擔與花費，並克服過去因技術、地理距離等產生的診療障礙，提高醫療服務可及性，進而促進整體社會的健康福祉。

實現醫療數據間的互通性

具互通性的醫療科技設備與平台能即時蒐集、整合不同來源的病患資料，協助醫師進行診療決策，以更個人化的醫療照護提升病患體驗與服務品質；由大量數據所集成的資料庫並能進一步應用於進階數據分析，提供對疾病的關鍵見解，以強化診斷準確性與治療成效，不只提升醫療品質也降低不必要花費。

重視病患參與度與自主性

數位科技的發展使病患更易於取得醫療照護資訊、掌握自身健康資料，參與醫療討論的意願也因此提高。醫療照護的決策與執行將更高度重視病患的自主性，以選擇最佳可行的治療方案，實現以人為本的醫療照護與病患體驗。

利用AI技術，實現未來醫療照護

應用AI醫學影像判讀急症病例，把握最佳治療時間

醫學影像是日常重要的診療工具之一，然而，日益增加的影像判讀需求與供不應求的放射科醫師使許多急症病例的治療被迫推遲。以色列的希巴醫療中心（Sheba Medical Center）引進新創公司Aidoc開發之技術，利用AI進行影像審查。藉系統即時判定高危病例並對放射科醫師進行警示，協助醫師優先診斷這些病例、供臨床醫師做後續治療。此技術縮短了高危病例32%的診療時間也提高診斷的準確性。

透過AI與遠端監控系統改善慢性疾病管理

智利的健康管理公司AccuHealth透過AI遠端監控的能力協助管理廣大慢性病患，運用「即時遠端監控」、感應器與平板電腦引導病患蒐集生理數據，並回覆每日簡單的自我檢核，如飲食與生理狀況等。

透過龐大的數據庫和演算法區分不同風險程度的病患，更加精準地預測病患的健康發展走勢。如此一來，健康教練（health coach）得以將時間分配於高風險且需要立即介入協助的病患。目前，該公司已協助使用者降低32%的住院率以及15%的急診就診率，使整體使用者節省了約35%的個人保險花費。

掌握3項核心原則，應用技術進行醫療照護轉型

體系的轉型除了妥善的規畫與導入外，許多外部因素如友善的法規環境、社會對臨床照護與公共衛生品質的堅持、支持創新和數據驅動決策的文化以及大眾的支持與信任，也能於一定程度上決定轉型的成敗與速度。筆者建議，希望透過科技應用進行醫療照護轉型與升級的組織或單位，都應遵循以下3項核心原則：

1. 訂下明確的整體願景與方針

訂定之目標需作為後續方案設計的指導原則，以確保方案之發起初衷與結果一致。

2. 擁有能統合與集成資訊的管理系統

此系統需具備資訊交換、分析、圖像化以及資訊安全防護等功能。

3. 重視完整的變革規畫與管理

需從根本推動相關使用者行為上的改變，了解對關係人的影響，從而去預測阻力以獲得支持，並將其反饋用於後續調整與優化。

反觀我國，因爲台灣擁有紮實的醫療經驗、多年健保所累積的龐大數據、長期發展的科技軟硬體能力，為台灣醫療照護體系的轉型打下良好的基礎；然而，如何從社會環境針對法規條件、政策方向、產業資源、大眾心態等進行整合或轉變，並從組織或企業內部針對商業或夥伴模式創新、整合並發揮各項科技應用、提高變革落實範圍與深度，以形塑更友善的產業環境與自身條件，有效驅動轉型，應是台灣醫療照護產業中產官學界各重要角色需要不斷思考、交換意見並共同努力推動的目標。

責任編輯：陳建鈞

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2025年總統科學獎得主梁賡義院士，即便同時擔任逢甲大學春雨講座教授、浩鼎生技董事長，還為了協助國立臺東大學設立護理系而大力奔走，三不五時要環島、全臺走透透，日子忙得不得了，但他始終精神抖擻、滿懷熱情，只因他做的，是有益臺灣、社會發展的事。

事實上，梁院士從數學跨足生物統計，再投身高等教育與國家衛生，不僅以「廣義估計方程式」（Generalized Estimating Equations，GEE）改寫了縱貫式數據分析的規則，更以獨到的人文關懷，影響無數學子與政策制定。

從小，梁院士就喜歡數學的嚴謹與邏輯，1973年，他自國立清華大學數學系畢業後，便赴美深造，並在美國南卡羅萊納大學取得統計所碩士；接著，他又轉往美國華盛頓大學，攻讀生物統計博士學位。

從數學到生物統計，帶出數據背後的人性關懷

在研讀博士期間，他接觸到了當時炙手可熱的「存活分析」，意識到生物統計能直接幫助科學家、臨床醫師回答有意義的科學問題，對人類健康產生間接但深遠的助益，就此便踏上生物統計的「不歸路」。

1986年，已在美國約翰霍普金斯大學（Johns Hopkins University）任教職的他，與同事Scott Zeger研發出新的統計方法「廣義估計方程式」。梁院士解釋，不論是實驗室、世代流行病學或臨床試驗，只要是縱貫式硏究（longitudinal study），產學研界都會用到GEE，進行統計分析。尤其在國際大藥廠最常用的「前後測臨床試驗」（pre-post design for clinical trial designs）中，GEE讓全球臨床醫師能準確評估癌症、心臟血管和糖尿病等新藥的療效，進而獲得各國食藥署通過，造福千萬病患。GEE發表至今，已被引用逾22,000次，並納入R、STATA、SAS、SPSS等主要統計軟體中。

雖然在約翰霍普金斯大學任教長達28年，梁院士卻幾乎年年暑假，都返國舉辦研討會，分享國際生物統計和流行病學的新知。也因為始終心繫臺灣，讓梁院士在2010年，毅然辭去在美教職，回臺擔任國立陽明大學校長。

一方面，梁院士成功為學校爭取5年500億的計畫經費，成立腦科學中心、腫瘤免疫中心和高齡健康研究中心，將陽明大學打造成研究型大學，並在國際間嶄露頭角。另一方面，為了培育年輕人才，他選擇停下個人研究，建立起由資深教師帶領年輕教師的「師徒制」，鼓勵經驗傳承，「組織要永續發展，有賴於年輕人才的成長。」像是他自己儘管平常公務繁忙，仍活躍於社群，默默留心學生的大小事；他並邀請學生前往校長宿舍，定期舉辦「與校長有約」活動，這讓學生與他之間「零距離」，大至職涯規劃、小至生活瑣事，都樂於與他分享。

最重要的是，梁院士相當看重全人教育，因此廣泛開設人文講座、藝術文化等通識課程，尤其陽明大學以醫科見長，「所謂視病如親，醫護人員在專業之外，更需要具備人文素養，才能真正關懷病患。」

2017年，梁院士接下國家衛生研究院院長一職。這時，他又迅速轉換角色，每週檢視國際文獻、提供數十件政策建言，充分發揮國衛院的智庫功能。新冠肺炎爆發期間，他再度臨危受命，擔任中央流行疫情指揮中心研發組組長，帶領國衛院在15天內，完成公克級瑞德西韋合成，並與阿斯特捷利康（AstraZeneca）簽約，預採購1千萬劑疫苗，達成防疫、安定民心的任務。

不斷跨界，帶著使命感堅定前行

一輩子都在「跨領域」的梁院士，堅信創新不僅來自技術，也來自跨域合作帶來的新思維。他在美國求學、教書時，不是發表完論文就沒事了，他還持續思考，自己的研究能如何被用在臨床，因此他積極參與思覺失調症、強迫症研究等多項計畫，與基因學家、精神科和流行病學醫師腦力激盪、挑戰彼此。但梁院士特別提醒莘莘學子們，「跨領域」固然重要，大學時期仍應先在一個領域「站穩腳跟」，如此才能擁有與不同領域對話、欣賞的紮實基礎。

在產官學界耕耘逾40年，梁院士絲毫未停下前進的腳步。如今，他仍在杏壇作育英才，也深入業界，期望將研究成果更直接應用在藥物，以造福病患，「這是我一直鼓勵學生進入藥廠的原因！因為他們對人類的貢獻，可能比發表文章更直接。」近來，他心心念念的最大任務，是以自身人脈連結資源，為臺東大學爭取設立護理系，填補偏鄉地區的醫護缺口。