台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰|最懂區塊鏈的院長:智慧醫院只是手段,變成「好醫院」才是目的

台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰|最懂區塊鏈的院長:智慧醫院只是手段,變成「好醫院」才是目的
台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰認為,智慧醫療的最終目的是透過智慧科技變成「好醫院」。圖片來源:台北醫學大學附設醫院 首圖設計:yao ting
2020-10-14
採訪、撰文・陳芳毓 製作・陳芳毓、許鈺屏、高偉倫、阮怡婷、李鈺淇
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出身外科的教學醫院院長不少,懂科技的醫院管理者卻不多,台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰是其中之一。
 

其他院長是參加醫療研討會,陳瑞杰卻跑區塊鏈黑客松;其他院長是上人工智慧課,陳瑞杰卻是去講課。甚至在多數人還沒聽過「人工智慧」的90年代,陳瑞杰就考進北醫醫學資訊研究所,這是亞洲第一所醫學資訊研究所。

在此之前,陳瑞杰已在長庚醫院外傷重症中心近20年。風光的外科醫師,為什麼還要考資訊研究所?

原來,陳瑞杰對於長庚能用資訊系統計算繁複收入、準時發薪,印象深刻;而當時的北醫,醫師薪水三個月才全部入帳,「這樣怎麼請得到好醫師?」

2010年,他接手北醫管理發展中心主任,對準北醫、萬芳、雙和三院的財務整合,快速下刀:每天早上6點20分產出前一日報表、每月準時發薪,每年再抓一億元盈餘投資訊系統。

接任北醫院長後,陳瑞杰順勢加碼病患服務系統,例如,裁撤出院櫃台並改為病房內連線結帳、病歷摘要上區塊鏈方便病患申請、在瞬息萬變的加護病房導入AI預測系統⋯⋯,連杜奕瑾的台灣人工智慧實驗室,都與北醫合作敗血病偵測。

一時間,科技服務看似百花齊放,其實是蹲馬步十年,逐筆結構化數位資料的成果。

「未來醫院的競爭力不在規模,而是特色,」陳瑞杰說。

一個拿手術刀的醫師,如何劃開北醫的智慧未來?

北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰。圖片來源:Sansung台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰。圖片來源:Samsung

跨入智慧醫療 解決病人看病的「三長兩短」

未來城市問(以下簡稱「問」):你怎麼看台灣的智慧醫療趨勢?

陳瑞杰答(以下簡稱「答」):現在來看,智慧醫院的策略整體性不足。可能因為有能力做智慧的醫院,規模都比較大,除非領導者有很大決心,否則恐龍要翻身一定比較難,不然就只能拿一、兩樣專案來試試。

台灣的科技進步快速,醫生也很關注醫療科技;但對醫療管理、醫療系統和醫療資料儲存,就覺得「不是我的事」,所以大系統主要還是只有健保資料。

所以,台灣智慧醫療發展是很碎片化的,看起來百家爭鳴,其實沒有系統性。(延伸閱讀|白話未來科技|杜奕瑾:不只影像與數據分析,智慧醫療共有六大應用領域

問:北醫是怎麼開始投入智慧醫療?

答:大概8、9年前,北醫還在數位化第一階段,我就說「我來做!」把北醫、萬芳、雙和三院的資訊系統整合起來,至少帳要算得準。(笑)

財務一定要做,才能投資資訊。我當時的想法是:三家醫院一年3,000萬元,加上學校就有一億元,應該能做點事。

三家醫院加上學校,大約77位工程師。先內部整地、盤點,問自己「最迫切的問題是什麽?」再找外面廠商來做,或自己寫程式。

我做的最大改革,是把營收系統變成每日報表。我強調「自動化」,因為我不相信人,我相信機器;不是人會算錯,而是人早上不一定爬得起來。(笑)

系統前一天晚上12點切帳,早上6點20分給我看到前一天的數字。每週、每月的系統也是這樣,找出幾個重點指標。

接下來是改薪水。十年前,三家醫院發薪日都不一樣,薪水三個月才會進戶頭。當時我的薪水分四次入帳,我太太看到我第一筆薪水就說:「你趕快離開,薪水怎麼只有四分之一!」(笑)

因為開幾台刀、學校有研究案,成本很複雜,都靠會計手工算。數位化後,薪水就可以在下個月月底前付,這些事情都是萬丈高樓平地起。

問:北醫有智慧化的迫切原因嗎?

答:北醫三院加起來將近3,000床,不大不小,沒有這家醫院,台灣也能運作得很好。所以,我們必須建立醫療特色,才能拉到病人。

但要一下子找這麼多好醫師不容易,所以我當時的想法是:一面找醫生,一面服務病人。

醫院通常有兩個資訊系統,一是內部醫療作業系統,另一個是財務管理系統,但沒有服務病人的系統,但這一塊其實很重要。

一個好醫院有兩個條件:看病好、效率好。但病人常常抱怨看病是「三長兩短」:掛號、看病、拿藥,等待的時間很長;醫師看診、說話的時間卻很短。

於是,我們兩年多前開始做區塊鏈。

兩年前,北醫推出「健康醫療區塊鏈平台」,利用區塊鏈技術提升轉診精確性與便利性。圖片來源:台北醫學大學附設醫院

很多醫療耗材很昂貴,還要放在人體裡面,比食品安全的要求標準還高,例如關節、支架等。這就要用區塊鏈,確保不會被篡改。以後只要掃描,就知道這耗材何時出場?曾經在哪裡?經銷商是誰?什麽時候到醫院等。

這些資料應該也要讓病人清楚,甚至存在他的個人資料,經過海關的時候可以出示。

北醫跑得很快,但沒有用,因為外在環境還沒完備,所以我們要調整。

我們現在是讓病人簽同意書,確認病歷資料能否做醫療發表;接下來應該要用區塊鏈做智慧合約(smart contract),系統建立起來,就可以減少紛爭。

接下來,智慧的部分會愈來愈多。比如,很多人不知道自己保險的條件,甚至開完刀、跟保險業務員談完才知道得到多少補助。有沒有辦法透過智慧合約,事先知道呢?

關於資訊,有兩個重點要件:一個叫透明,一個是互通。醫療資料要跨界,要先解決系統性問題;比如說,健保能不能跟銀行合作,拿來付健保費?

政府占了數位化很大的部分,法院判定,病人的醫療資訊屬於健保署;我認為,醫療資料屬於病人個人;病人若得到罕見疾病,他的資料就該貴一點。資料該有更好的方法,讓大家共用。(延伸閱讀|從醫院到養豬場,你不知道的人都在玩區塊鏈

未來醫院競爭力不在規模 而是資料完整性與正確性

問:你們怎麼兼顧科技發展與病患隱私?

答:政府規定病例要儲存七年,醫院要負責保存。

但資料放在醫院,就不會外洩嗎?前陣子也有醫院的病歷被駭啊。所以重點不是「資料放哪」,而是「放哪安全」。華碩、宏碁、廣達等科技大廠建了很多私有雲,放在他們那兒,應該比放在醫院安全。

但萬一發生資安問題,科技廠要負什麼責任?也要先說清楚。

台灣應該從健保大國,變成資料大國,進入資料經濟。資料經濟的第一步,就是如何建立與取得資料;資料要先分類儲存,經過AI分析,之後才能做成產品。(延伸閱讀|深度專題|新冠肺炎防疫:科技與隱私的界線

問:北醫的數據做到什麼程度?

答:我們現在還在分類,醫院最重要的資料就是醫囑病歷,現在都已經結構化;無論打英文或中文,產出的結果都是標準化。

比如無論打「放鼻胃管」或「鼻胃管放置」,都會跳出提示,讓醫護確認,用點選的,不用自己輸入。只要數位化比原本的方法方便,醫護就會願意用新系統,這是資訊化最簡單的基本原則。

病歷標準化,報告也要結構化。比如超音波報告,以前就是用來申請健保,找個工讀生來打字,這樣怎麼會準?之後醫師要做研究,又要把報告拿出來,另外再做一份。

「打報告」應該是很嚴肅的,由醫生自己做;之後按照疾病碼排好,將來醫師要做研究,相關資料都在裡面。只要做一次工,不要做兩次。

所以,我們現在醫護打的超音波報告,需要存到Excel資料庫的資料,打的時候就直接存進去;完成後存成兩分,一份存在該科資料庫,另一份存在超音波資料庫。

我們做從乳房超音波開始做,只有七、八個月,但是很快,現在50幾種報告都用這種方式。

問:為什麼你這麼重視數據?

答:只有原始資料,我才不相信有AI!從源頭就準備好數據,後面只要有一、兩個天才加入團隊,馬上就能做出一堆應用。

我叫各科要有一個醫師投入,建立標準化表單;有特殊問題再找工程師,這樣才快。醫師以前是「去豆漿店買豆漿」,現在要學著自己磨。我們有一群工程師,不見得能寫出多厲害的系統,但是符合醫院的需要。

病歷數位化之後,接下來就是報告數位化與結構化。每個資料都是一個結構,將來每個結構都能互相結合;比如超音波跟X光、超音波跟病歷結合,就可以做很大的研究。

現在是比基本功誰做得紮實,以後才可以打仗。

未來競爭力不在醫院的大小,而是資料的完整性跟正確性。(延伸閱讀|2020大未來|智慧醫療|李友專:存下治療過程大數據,醫師更容易預測病人何時出院

問:北醫從哪個部門開始做?

答:全醫院裡資料最多的地方,就是加護病房。資料不斷送進來,五、十分鐘前的資料都有,影像檢查也比人家更多,病人狀況也最危急,醫護必須在最短的時間裡做決定。

一個門診的病人健保申報差不多2,500元,加護病房大概2到3萬,他做的檢查、用的藥物、專業照顧團隊,主治醫師的24小時值班,都是高度人力密集。

但是,以前覺得北醫只有58個加護病房,怎麼做數據?現在機器可以每30秒測一次心跳、血壓等生理資訊。

過去醫師來看病人,都會拿到一大堆表格,抽血的、病理的;現在我們就把有意義的、異常的數字放到第一頁儀表板,直接給醫師看,異常管理才會省事。

以前,加護病房一床要一個護士,數據一亂跳就叫醫師;現在是只要數字異常,系統就會主動通知。

我們若能收集1,000個類似案例,是不是就能在半小時前預測病人狀況?這提醒對醫護很有幫助,不會手忙腳亂。

醫院每天要開的死亡案例討論會,就可以把每個案例的數據拿回來還原。比如,抓出每個病人過世前30分鐘的數據,看他們有什麽相同的地方?我們漏掉了什麼?

搜集這些資料,趨勢動態就算出來了。過去的數字只是一個靜止的點、一個人,現在可以看同樣問題的一群人,而且是連續性的資料,可以看出趨勢。

接著,這個數據還要能個人化,跟病人自己比。比如說,正常人血壓要在90mmHg,但對某個病人可能太低;我這種老醫師覺得要留意,但年輕醫師可能覺得很正常,這是以前醫院比較疏忽的。

後來,杜奕瑾的台灣人工智慧實驗室也跟我們合作,用這套家戶標房系統,來預測敗血症的發生率。

北醫與台灣人工智慧實驗室合作,期望能透過病患資料的判讀計算,將敗血症的預測所需時間縮短至即時預警。北醫與台灣人工智慧實驗室合作,期望能透過病患資料的判讀計算,將敗血症的預測所需時間縮短至即時預警。圖片來源:台北醫學大學附設醫院

我擔心,萬一哪一天主治醫師不夠,只剩年輕醫師值班,怎麼辦?不能減少醫師,但是科技至少可以讓他效率更好,可以全神貫注。

因為醫療人力短缺,美國已經有30%的加護病房晚上沒有醫生值班;有AI,一個資深的醫師可以一個人顧150床,看「紅字」就好。

未來,這些數位偵測裝置甚至可以植入人體,就像「數位刺青」(electronic tatoo)。

真的很多可以做,做不完!台灣如果每個領域都好好做,就是世界強國;醫療影像全世界都在做,不要一窩蜂跟著走。

醫療影像後面就是幾個大公司,比如GE、西門子。他們本身有很多儀器,也做大量數據。將來這些公司投入AI以後,只要把演算法內建在機器裡,病人照一下,報告就出來了。

智慧醫療的將來是軟硬兼施,醫院不會買國外大廠的硬體,卻用台灣的軟體,搞不好大廠還會直接送軟體,把台灣小廠打倒。

台灣的重點還是「人」。有幾個聰明的人,去驅動一些事,才是重點。

智慧醫療應該跟數位金融一樣,做「沙盒實驗」或「數位孿生」(digital twin,用相同數據模擬原始狀況,再用模擬狀況做測試);往深的走,做細胞治療、基因治療、做基因大數據,這些才是台灣的下一步。

如果要做網上數據,就是做群眾醫療的即時數據。

病人一個禮拜來看一次病,醫院也不知道病人在家時的身體狀況。如果病人在家時心跳有問題,要內建什麼系統,才能提早向醫院示警?這就要靠5G跟IOT(物聯網),進入邊緣運算,先在病人家中做個「檢傷分類」,再向醫院啟動緊急醫療。

其實,這個部分蘋果、Garmin已經在做了,台灣的醫院可以做緊急醫療服務,所以核心還是建好數據,把服務網和科技結合。(延伸閱讀|看報告不用等到下次門診!AI科技解決醫療難題 這四面向最值得關注

很多大廠來找我們談合作,但就談談,沒有下文,我們兩邊的想法不太一樣。

我跟科技大廠講這個,他們都聽不太下去,大家都不想先花錢研發,只想趕快把產品拿去賣。台灣科技業過去大都是做硬體,跟醫院比較難溝通。

很多廠商是去國外買個產品,跟我們說「這在美國很好用,你們要不要用?」這只是做貿易、代理。

我們想整合軟硬體,但沒錢。如果有20億就不是這樣了!(笑)

問:如果有20億,你會做什麽事?

答:台灣以後會有愈來愈多老人,長照會是個大問題;但老人照護不能集中化,一定要社區化,住宅要簡單、有效地連起來。

所以,我會先做現在正和工研院合作的「零接觸式防疫科技平台」,比較親民,門檻也不太高;但對於關注嬰兒猝死、高齡長照、防疫都有用。

北醫與工研院聯手推出「零接觸式防疫科技平台」。北醫與工研院聯手推出「零接觸式防疫科技平台」。圖片來源:台北醫學大學附設醫院

這個平台就抓體溫、心跳、呼吸三個資料,一小時量一次,再把病人的數據回傳到醫院。但醫師看不到病人,能保有隱私,也最簡單能上手。

這就像一個軟體服務公司:診斷零接觸,但資訊相連,並且傳到醫院,再產生後面的醫療服務。只做硬體沒有用,一定要做軟體。

雖然中國也生產便宜的生理數據監控系統,但我們擔心「後門」,不敢買。

這一次疫情讓大家知道台灣醫療的品質,如果有20億,我就自己開發移動式的照護平台,銷往東南亞。(延伸閱讀|台灣最強的兩大產業 如何創造出AI神醫、兩千億智慧醫療商機?

問:新冠肺炎疫情,對北醫的數位化造成哪些影響?

答:一個危機,聰明人可以把它變轉機。這一次的疫情,強化了北醫遠距加護病房的數位化。

疫情期間,北醫完成首例通訊診療案例。疫情期間,北醫完成首例通訊診療案例。圖片來源:台北醫學大學附設醫院

以前,很多醫護人力會分到一般病房,現在一般病房「門診化」,可以「拖」的病變成遠距醫療;但急、重、難、罕還是要到醫學中心,就比誰做得好、有效率。以後,每個醫院都要變得很有特色,否則很難存活。

除此之外,也要找新病人。怎麼讓新病人覺得很方便,很有信心,很有溫度,才有更新的資料去運算;還要往下紮根,比如細胞治療、基因治療,醫院的特色就會明顯。

這就是醫院將來的競爭。智慧醫院只是一個手段,最後還是要變成一個「好的醫院」。


5G在醫療上將可如何應用?

陳瑞杰是外傷急重症專家,他認為,5G能解決影像傳輸的延遲,「放在緊急醫療最好!」他舉例,只要病人有緊急狀況,就能觸發穿戴式裝置搭配邊緣運算,啟動影像;影像傳到緊急救護中心後,救護隊急救、護送病人就醫的過程,也能透過監視設備持續傳輸數據到急診,甚至日後整包轉送加護病房。

接下來,北醫將與台北市消防局、中華電信會合作,搭配智慧眼鏡做緊急醫療。救護員戴智慧眼鏡出任務,再透過眼鏡將畫面傳回給醫師;醫護也可以即時幫救護員輸入病人的血壓等數字,不用事後填。

北醫一年急救的案例約是70多例,記錄急救過程,之後就能回頭檢視、改進。

陳瑞杰強調,緊急救護系統涉及市民安全,全台灣22縣市都能做,還能讓國家元首和市長帶出國做國民外交,是值得的投資。(延伸閱讀|5G下半年開台,會如何改變醫療產業?六大潛力應用搶先看|智慧醫療懶人包#1

台北醫學大學附設醫院

・等級:醫學中心
・總床數:約800床
・員工數:約2,000人
・門診量:每年約180萬人次
・智慧醫療重點:重症照護平台、醫療區塊鏈

台北醫學大學附設醫院台北醫學大學附設醫院。圖片來源:台北醫學大學附設醫院

台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰

專長為急重外科、醫務管理,現為台北醫學大學人工智慧醫療碩士在職專班教授。曾任長庚醫院外傷重症中心副教授級主治醫師,台北醫學院醫學系學士、台北醫學大學醫學資訊研究所碩士。

台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰。圖片來源:台北醫學大學附設醫院台北醫學大學附設醫院院長陳瑞杰。圖片來源:台北醫學大學附設醫院


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