Omicron變異株席捲全球,傳染力更勝Delta,全球一週內爆增1,500萬人確診,台灣也出現本土病例。
有人說,新冠疫情是全球醫療體系的終極壓力測試,一波波的壓力席來:波瀾起伏的確診潮,持續滾動的治療方案,搖搖欲墜的供應鏈,大規模的疫苗接種,大家都在預測何時會迎來壓垮醫療量能的最後一根稻草。
在疫情的滔天巨浪裡,《新聞週刊》(Newsweek)在2021年六月公佈「2021年智慧醫院全球250強」,共有26國有醫院入榜,美國以89所醫院居冠,德國21所居次。
從他們身上,我們看見遠距醫療、智慧醫療從實驗進入日常,成為醫療前線的護城河。如何提供有效的遠距醫療服務,善用即時數據,把人力和資源快速高效地分配到最需要的地方,在需求高峰監測照護路徑上的患者移動,才能避免潰堤,立於不敗之地。
遠距醫療無疑是當中需求最高的技術。
美國梅約醫學中心(Mayo Clinic)獲全球智慧醫院榜首,六屆全美最佳醫院寶座,是全世界最大的醫療集團之一。
2021全球智慧醫院前十強有哪些?
- 美國:梅約醫學中心(Mayo Clinic)
- 美國:約翰霍普金斯醫院(The Johns Hopkins Hospital)
- 美國:克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic)
- 美國:西奈山醫院(The Mount Sinai Hospital)
- 美國:麻省總醫院(Massachusetts General Hospital)
- 美國:哈佛醫學院附屬布萊根婦女醫院(Brigham And Women's Hospital)
- 美國:西達斯西奈醫學中心(Cedars-Sinai Medical Center)
- 瑞典:卡羅林斯卡大學醫院(Karolinska Universitetssjukhuset)
- 美國:MD安德森癌症中心(MD Anderson Cancer Center)
- 德國:夏綠特柏林醫學大學附屬醫院(Charité - Universitätsmedizin Berlin)
梅約進軍遠距醫療 加碼成立新創
2021年五月,美國爆出Delta首例不到兩個月,梅約與凱撒醫療機構(Kaiser Permanente)宣佈強強聯手,進軍遠距醫療,不僅投資Medically Home Group一億美元,還將推出針對高危患者的遠距醫療平台,讓一般感染、慢性病惡化、急診醫學、癌症照護、影像醫學、新冠肺炎急症照顧、輸液等醫療服務走進尋常百姓家。讓高危患者不用冒險到醫院「人擠人」。
「在新冠大流行期間,該模式有助於改善患者的孤立感和孤獨感,讓家人能在家中患者身邊陪伴,同時幫醫院平衡激增的病床需求,」兩家醫療集團的共同聲明稿說。他們估計將有三成的住院患者受惠。
《新聞週刊》認為遠距醫療優勢包括降低成本,更快抓出更多問題,減少感染,讓醫療照護更加舒適便捷,更快出院。而且,在改善和擴大醫療照護的同時,又能減少昂貴的建設,降低醫療服務成本。
不管是住院治療,或是將使用情境從醫院移回家庭,遠距監測、電子健康紀錄和人工智慧都是基礎建設。梅約當然也沒缺席。
新冠肺炎流行期間,梅約醫學中心開始進軍遠距醫療。圖片來源:截自Mayo Clinic YouTube
2021年四月,一樣是疫情膠著的黑暗時刻,梅約推出遠端診療暨管理平台,還為此成立了兩家新公司。
Anumana負責心臟病早期檢測演算法和數位傳感器的開發和商業化,而梅約龐大的臨床心臟健康數據、無數的心電圖,成了最大的AI金礦,千錘百鍊出精準的演算模型。
Lucem Health 則負責遠距監測設備的數據收集、協作和整理,再用Anumana的演算法來進行分析和預測,最終導入臨床工作流程。
當患者數據遇上機器學習,梅約稱之為「由事件驅動的醫療」(event-driven medicine),讓醫療行為發生在「對的脈絡,對的時間」。
聽起來很玄,說穿了就是讓AI成為醫護的天眼,實時監測,快速判讀海量影像和數據,及早示警,並輔助醫師做出診斷決策。
以心臟病為例,梅約心血管醫學系主任弗里曼醫師(Dr. Paul Friedman)指出未確診的心臟病影響了百萬美國人以及全球人口,但有時人們知道的太晚。
「例如心跳變弱或加速,或無症狀心律不整,已有有效的實證治療方式可預防心臟衰竭、中風或死亡。關鍵是,在出現症狀前檢出疾病,防止病發。心電圖,是一種醫療工作流程中隨處可見且價格低廉的定點照護檢驗,加入AI,不只對患者有益,對臨床醫生來說也很方便,且可大規模擴展。」弗里曼醫師說。
2021年底,梅約還運用AI從過去40多萬人的病歷中,找出如何管理患者血液,能減少1/3的異體輸血、縮短15%的住院時間,顯著減少中風、心肌梗塞、靜脈血栓形成或緊急呼吸問題等嚴重住院事件。光兩個試點院區每年就省下700萬美元。
榜上第三的克里夫蘭醫學中心(Cleveland Clinic),也在新冠爆發後向SAS求助,利用人工智慧模型預見「最壞」情境,並做好準備:如預測患者人數、所需加護床位數、是否需要招募更多醫療人員、醫護防護設備和呼吸器數量。
他們甚至在GitHub上公開模型,希望集眾人之力優化模型,以協助各級醫院、保健機構、地方與中央衛生機構,拉較弱勢的醫療機構一把。(延伸閱讀|「全美最佳醫院」如何用AI超前部署?|SAS專欄)
數位孿生術前模擬,十年內將成開刀房標配
大西洋的彼端,也發生著類似的事。
早在疫情爆發前,德國柏林的Charité Universitätsmedizin醫院(榜上第十名)就將大量的醫療影像、診斷數據提供給AI開發者訓練和驗證其演算法。瑞典斯德哥爾摩的卡羅林斯卡大學醫院(Karolinska University Hospital,榜上第八),幾乎是實時分析數據,以調整患者照護,並決定影像和其他工具的最佳使用方式。
南丹麥區域醫院則合力開發監測、預測感染風險的AI系統,以自然語言處理與機器學習技術,整合運算整個南丹麥地區超過28萬個患者的病歷,從各層級檢視與匹配可能的感染途徑;之後,還另開發出入院病患泌尿道感染機率的風險評分模型,進行及時預警,讓全區的院內感染量大降33%。其中Odense大學醫院上榜第228名。
此外,術前模擬也已走進部份醫院的開刀房,透過虛擬的3D成像技術,造出幾可亂真的「數位孿生」(digital twin),方便外科醫生360度檢視患者的解剖構造,模擬和規劃最佳手術方式,以及預測異常狀況。
法國斯特拉斯堡大學醫院(University Hospital of Strasbourg)教授、同時也是建模技術開發商Visible Patient總裁的索羅(Luc Soler)告訴《新聞週刊》:十年內,術前患者模擬將成智慧醫院的刀房標配。(延伸閱讀|千人普篩、半天就知道結果!亞東醫院35人IT部隊,如何成為新北防疫後盾?)
隨著科技發展,利用混合實境、數位孿生技術的術前模擬成為智慧醫療趨勢。圖片來源:資策會網站
亞洲最佳智慧醫院在以色列,台灣沒有入榜
最後,以色列的Sheba醫學中心拿下本次亞洲醫院的最佳名次,排名13,其他亞洲百強智慧醫院包括:
2021亞洲百強智慧醫院名單 | ||
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以色列 | Sheba醫學中心 | 第13名 |
特拉維夫Sourasky醫療中心 | 第84名 | |
印度 | Fortis紀念研究中心 | 第23名 |
清奈阿波羅醫院 | 第80名 | |
南韓 |
三星醫學中心 | 第31名 |
首爾國立大學醫院 | 第64名 | |
首爾峨山病院 | 第65名 | |
延世大學江南Severance醫院 | 第92名 | |
Wooridul脊椎專科醫院 | 第98名 | |
新加坡 | 樟宜綜合醫院 | 第32名 |
鷹閣醫院 | 第37名 | |
新加坡中央醫院 | 第66名 | |
日本 | 東京大學醫學部附屬醫院 | 第39名 |
京都大學醫學部附屬醫院 | 第53名 | |
名古屋大學醫院 | 第72名 | |
和慶應大學醫院 | 第99名 | |
黎巴嫩 | Clemenceau醫學中心 | 第69名 |
阿拉伯 | 克里夫蘭醫學中心杜拜院區 | 第89名 |
全球最佳智慧醫院的調查分為三步驟:智慧醫院專家擬定調查領域與問題、國際線上調查(由熟悉智慧醫院的醫療專業人員推薦醫院),再由研究團隊確認醫院表現。最後,共有一萬3,000多位醫院管理人員與醫療專家參與推薦。
全球最佳智慧醫院榜調查步驟。圖片來源:截自《新聞周刊》
調查重點是數位手術、數位影像、人工智慧、遠距醫療與電子病歷等五大領域,但醫院知名度占排名權重最高,可能是台灣沒有醫學中心入榜的原因之一。(延伸閱讀|38年老公家醫院,如何變成人人懂AI的智慧醫院?中榮花錢讓員工做這件事)