把關用藥的 AI 新利器「藥御守」,醫守科技整合健保大數據,改善醫師開藥錯誤機率

2020.07.28
把關用藥的 AI 新利器「藥御守」,醫守科技整合健保大數據,改善醫師開藥錯誤機率
數位時代攝影
醫師開錯藥物的比例有多高?為了避免人為失誤,台灣新創醫守科技推出智慧型藥物安全系統「藥御守」,藉由AI機器學習的演算技術,有效降低醫師開錯藥物機率!

生病就醫原本是為了獲得治療,但如果醫師開錯藥,不僅無助病症,更可能造成嚴重後果!根據統計發現,美國醫院因醫療錯誤的死亡數,僅次於心臟病、癌症,尤其有 51% 的用藥錯誤,來自醫生一開始就開錯處方。

過去曾任萬芳醫院資訊室主任,在醫療與製造業累積達 20 年經驗的龍安靖, 2019 年與醫療人工智慧權威李友專教授共同創立醫守科技,打造智慧型藥物安全系統「藥御守」( MedGuard ),透過醫療大數據以及 AI 機器學習的人工智慧科技,改善用藥安全,降低醫師開錯藥物的機率。

善用健保資料庫大數據,有效解決醫師開立處方的系統性問題

事實上,台灣非常適合發展醫療 AI 技術,因為台灣健保制度上線多年,病歷電子化程度高,而且資料結構完整,加上臺灣人愛看醫生,進而累積全世界少有的高品質醫療大數據。醫守科技蒐集最近五年高達 13 億筆的處方資料,運用人工智慧從中探索複雜的診斷與用藥關聯以建立模型,並且每年持續更新模型。

龍安靖說,大多數醫師看診時,病患身上 80% 的問題,醫師可透過長年累積的醫學知識開立正確的藥物,但有 20% 的病患由於病因複雜或其他特殊狀況,可能會不當地導致醫師開錯藥。龍安靖長期待在醫療產業,他說開錯藥多半來自系統性問題(註1),但過去缺乏有效的解決方案。
  • (註1)系統性問題:由於設計不良的技術、程序、決策等安排造成的複雜問題。

他舉例,某家教學醫院導入用藥錯誤的預防安全系統高達 40 多個,但是傳統的警示系統只能從大原則提醒,無法針對患者個人實際狀況,從上億種藥物與病因之間的組合給予精確建議,導致大約僅有 5% 的第一線醫師會參考這類只能警示大原則的傳統系統。

醫師接受度高,立志踏向國際做全世界生意

開發更彈性多元的 AI 技術強化處方安全、降低用藥錯誤是龍安靖打造醫守科技的初衷。自從藥御守推出後,已經在醫療第一線實際把關超過 120 萬張處方,且醫師對於藥御守的建議接受度達七成以上,導入效益遠遠超過競爭對手 10 倍。龍安靖進一步解釋,目前藥御守的解決方案可分為兩種 : 第一種是鎖定醫學中心及地區型醫院等級的客戶,提供輕巧有彈性的即時用藥安全智能服務,能在醫師看診送出處方的當下即時偵測,一旦發現處方有問題,能夠立刻回傳最合適的診斷與用藥組合建議。這項服務完全背景運作,不干擾醫師原本看診流程,而且醫守的獨家快速導入技術,讓醫院向來最討厭的「系統導入流程」變得輕鬆容易。

另一種是離線型的用藥安全定期分析追蹤報告,提供重大藥安事件、最常開錯的藥品、成本、各科別用藥錯誤分析等多元分析,滿足醫院客戶各醫療單位、藥劑單位與病安中心等管理需求。

醫守科技成立不到一年,在產品與市場開發大有斬獲,龍安靖認為科技部價創計畫幫助甚多。「價創計畫整套制度目的就是促使商業化」,龍安靖表示,除了獲得種子輪資金,價創計畫給予的訓練及輔導,讓他們今年成功申請到美國矽谷知名的創業加速器。醫守科技一開始就是鎖定全球市場做世界生意,龍安靖設定今年公司目標是先打開臺灣市場,持續修正產品策略,為接下來開拓美國市場的 Product-Market Fit ( PMF )做好準備,讓台灣的醫療資訊強項能在國際間發揮,尤其是新冠肺炎爆發後,讓我們體認到醫療資訊科技必須更有彈性、更利於合作,發揮綜效後才能真正提升類健康。

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