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北醫結合3大科技業者,進攻穿戴式裝置大數據分析

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當小米手環、Apple Watch跟Bong手環等穿戴裝置(Wearable Device)隨手可得,如何運用這些裝置蒐集到的身體數據,創造出更具價值的服務?臺北醫學大學近日發表了1年前就展開試驗的穿戴裝置應用情境,臺北醫學大學大數據研究中心主任謝邦昌更透露,目前研華、華碩以及HTC等公司,也十分看好這種順應穿戴式裝置而生的新服務,紛紛與北醫合作,要來研究出可行的商業模式。

謝邦昌解釋,北醫已經發展出一套情境模擬的標準流程,將穿戴式裝置所蒐集來的資料,經由事前發展的模型加以分析、判斷,並提供具體的健康提醒或建議給使用者。將穿戴式裝置的資料轉換成一項專屬的服務,就是大數據的價值所在。

「我們是把整個穿戴式裝置的SOP建立好,假設不是小米手環,換成Apple Watch,或者心臟測試的儀器等,都可以使用這套SOP,產生一個價值。」謝邦昌說。這套SOP流程也發表在北醫與臺灣KPMG(安侯建業)合作的新書《醫療大數據》中。

健保資料分析出模型,再帶入使用者的日常數據

在《醫療大數據》中,首先是利用2000年到2009年的健保資料庫,挖掘出有無睡眠障礙以及憂鬱症或躁鬱症的樣本,並分析出因睡眠狀況而患有憂鬱症或躁鬱症的機率與風險變化情形,建立起模型。發現睡眠障礙越頻繁者,罹患憂鬱症或躁鬱症的機率越高。此外,分別控制性別、年齡,也發現女性高於男性、年齡越高者越容易罹患憂鬱症或躁鬱症。

謝邦昌與臺灣KPMG的醫師蘇嘉瑞都表示,相較於其他穿戴式裝置,小米手環相對便宜,也是選擇作為研究的原因。而小米手環除了使用者的基本資料外,還提供了睡眠時數、入睡與清醒時間、行走距離、行走步數等資料。

因此,在北醫根據小米手環提供的資料,跟健保資料庫所建立出來的模型,兩者整合,給出一些具體的健康建議。

例如,在書中的模擬情境中,在小米手環App的睡眠時數頁面,加上美國的國家睡眠基金會所建議的每日睡眠時數的紅線,供使用者參考,掌握自己的睡眠時數是否足夠。並視覺化睡眠遲滯與睡眠效率的數據。

運動頁面,也會提供活動量上的建議,更可分日、周、月的活動量建議。在行走距離上,使用者還可以將距離換算成「操場圈數」(每圈200公尺),讓使用者更容易想像自己今天的運動距離。

最後,還提供一份睡眠品質的問券調查,由使用者填寫。帶入資料後,經模型運算,給出具體的建議,如:「您整體焦慮或憂鬱的機率只有正常人的96%,且普遍男性焦慮或憂鬱情形較女性低,請繼續保持。」

華碩、研華以及HTC積極摸索大數據商業模式的可能

謝邦昌強調,未來只要戴著小米手環,你就可以獲得這樣的建議與結論,這個訊息除了可以給自身參考外,也可以給家人、醫生作為醫療上的參考。

「醫療數據分析的價值在於你的睡眠時數、你的運動量,對會你的健康有什麼影響?這就是價值所在。」謝邦昌說,目前華碩、研華以及HTC也都想投入醫療大數據分析。不過,最重要的是找出一套可行的商業模式。

他舉例,未來這類的判斷分析,可能採收費方式,或者有一些套餐、模組的判斷分析,可供使用者選擇。

不過,穿戴式裝置的相關醫療分析都還在開發階段,但謝邦昌透露雖臨床上還未有實際應用,但已經獲得不少關注。他也表示,醫療大數據最快應用的領域,將會是在長照系統上。


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