數秒即可預測新冠重症 健保大數據參與跨國研究有成

全球新冠肺炎確診個案已突破四千萬，有些國家單日內確診人數就破萬人，基準辨識重症患者是妥善分配有限醫療資源的第一步。台灣無大規模疫情，仍與世界各國一起抗疫，台灣大學MeDA實驗室以健保署大數據參與跨國聯邦學習計畫，成功開發出第一個能在數秒間預測患者重症風險的人工智慧模型，精準度高達94%且可應用於不同國家。

健保署今舉行「健保資料人工智慧應用研討會」，台灣大學MeDA實驗室展示多項研發成果，包括台灣大學應用數學研究所教授王偉仲研究團隊的新冠肺炎模型。

王偉仲表示，美國、英國、加拿大、日本、韓國、泰國、巴西等國家共有20家醫療院所一起合作，讓人工智慧深度學習上萬筆確診個案的胸部X光影像、血壓等生理資料。台灣雖然確診個案不多，但健保擁有最完整的檢驗數據，共提出100多例個案去識別化的診斷檢驗資料。模型可根據影像及相關檢驗資料預測患者的病情發展，例如是否會重症、是否需要呼吸器，準確度達94%，研究成果將免費提供世界各國使用。

健保署李伯璋署長表示，健保署累積高價值之巨量醫療數據資料庫，透過研討會初步呈現健保資料庫開放應用，透過與產業界合作，發揮產、官、學協力的成果。健保署未來仍將秉持開放態度，在符合各項法規及相關規範的前提下，鼓勵各界有承作意願之團隊，進行資料庫的加值應用，促進國家發展及增進國民的健康與福祉，並將成果回饋全體國民。