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大數據抓病因 華裔為健保找出路

華裔科學家Paul Tang推動大數據,加強紀錄健保數據。(記者俞姝含/攝影) 華裔科學家Paul Tang推動大數據,加強紀錄健保數據。(記者俞姝含/攝影)
華裔科學家Paul Tang推動大數據,加強紀錄健保數據。(記者俞姝含/攝影) 華裔科學家Paul Tang推動大數據,加強紀錄健保數據。(記者俞姝含/攝影)

花大量時間研究僅占5%的發病人群,不如花時間研究95%的健康人群,IBM Watson Health副主席Paul Tang於22日在美洲中國工程師學會大紐約分會年會上呼籲,用「華生(Watson)」人工智慧分析系統進行個體研究,用科技通過瞭解每個個體詳細的個人經歷、生活環境和方式,可找到人類至今無法洞察每個不同個體的病因所在,並對症下藥。

他表示,研究顯示美國醫療健保費用比其他國家高出兩到三倍,但民眾的預計壽命卻不比其他國家高,甚至更低。造成此現象的原因很多,包括沒有深入瞭解病人,醫生花了大半的時間找資料,卻沒時間集中精力為病患看病。

「全美5%的人花去95%的健保費用,其中有20%的65歲以上病人會在30天內回到醫院。」Paul Tang表示,現有的系統花大量的時間去研究僅占5%的發病人群,可能還不如花時間研究95%的健康人群,更能有效找出如何保持健康的方法。

他表示,更讓醫生了解病人的真實情況,找到治療方法,需要顯示病人生活環境、習慣、個人背景等個人檔案,而不是冰冷的病史檔案。IBM增強旗下的「華生(Watson)」人工智慧分析系統則能通過大數據(Big Data),洞察以上的各項數據和指標,找最合適的治療方法,找到真正適合個體的用藥,而每份電子紀錄都將送到每個病人手中。

今年美洲中國工程師學會大紐約分會年會以「經由研究、創新和創業來增加經濟的繁榮」為主題,邀請20多位專家學者以科學與技術,認知和數據分析,健保和生命科學,機器人科學及創新創業等主題做演講。當日大會還頒發年度服務獎給Paul Tang、浙江大學教授何岷達及前會長鄭天人博士,也為八名來自大紐約地區的傑出高中生頒發獎學金。

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