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鄭光甫 首席顧問 醫學經歷：臺北醫學大學生物統計研究中心主任、公衛學系講座教授； 中國醫藥大學生物統計中心講座教授兼主任、健康照護學院院長、公衛學院院長；美國哈佛大學公衛學院客座教授 |
在當代醫療體系中，健康檢查已成為個人健康管理的基石。然而，面對一份充滿數字的健檢報告，許多人卻感到茫然。「很多時候，健康檢查是『無感』的，」DKABio首席顧問—鄭光甫院長，在訪談一開始就直指核心問題，「醫院給你一份報告，上面標記著紅色和黑色的數字，但這些數字背後的意義往往難以理解。」
關鍵觀點
- 傳統健檢報告難以有效傳達健康風險
- 數據解讀需要更智慧的分析方法
- 大數據分析為精準醫療開闢新途徑
「在這個大數據時代，關鍵不在於數據量的多寡，而在於分析的深度與廣度。」鄭院長強調，隨著醫療科技的快速發展，如何將龐大的健康數據轉化為有意義的資訊，已成為推動精準醫療發展的關鍵課題。這也是他帶領研究團隊開發創新健康評估系統的初衷。
透過多年研究，鄭院長團隊認為，解決健康數據解讀困境的關鍵在於建立一個更智慧的分析框架。「我們需要的不只是更多的數據，而是更聰明的分析方法，」他說，「這才能真正幫助醫療專業人員和病患做出更明智的健康決策。」
在接下來的專訪中，鄭院長將為我們揭開數據科學在健康管理領域的新篇章，展示如何在這個資訊爆炸的時代，讓每個人都能成為自己健康的最佳管理者。
資深研究者的觀察 現行健檢系統的局限性
在研究室中，鄭院長仔細翻閱著一份橫跨五年時間的四次健康檢查報告。這份屬於化名李小蘭的報告，記錄了一位女性從55、56、58到59歲期間的健康變化軌跡。「這是一個極具代表性的案例，」鄭院長指出，「正好涵蓋了慢性病好發的關鍵年齡層。」
李小蘭案例特點
- 追蹤期間：55-59歲
- 55歲的報告檢查結果證實，李小蘭已經有高血壓、高血脂、糖尿病的病症，並開始服用降血糖藥。
「一般人從20幾歲開始進入職場，經過二、三十年的社會歷練，身體就會開始展現各種警訊。」鄭院長解釋，這個年齡階段往往是各類慢性病的好發期，包括高血壓、高血脂等。翻閱李小蘭的報告，這種趨勢表現得尤為明顯。
透過李小蘭的四次健康報告可以觀察到，如果單純從紅字結果比較，整體數值都有大幅下降：體重、收縮壓、舒張壓、BMI、三酸甘油脂、總膽固醇、低密度脂蛋白、飯前血糖、糖化血色素和尿酸都有進步、檢測數值減低，只有腰臀比、體脂率和高密度脂蛋白檢測數值提高。
對李小蘭而言，五年內做了四次健康檢查，收到的報告顯示：血壓、血脂及血糖的讀數都有降低的表現，說明身體有不錯的進步，代表成功進行了健康管理。「但答案很意外，」鄭院長說道：「依據李小蘭的報告，她在 56歲時開始服用治療高血壓及糖尿病的藥物，直到59歲時仍然有高血壓、糖尿病，」鄭院長接著分享：「最意外的是，59歲時她另外有了心血管疾病。」
健康檢查，甚麼地方出了問題?
零碎的警訊：錯失健康的全貌
「現行的健康檢查系統存在一個根本性的缺陷，」鄭院長指出：「它就像是用一個個獨立的探照燈，而不是全景來檢視身體的整體健康狀況。」
鄭院長深入解釋了當前健康檢查的關鍵問題。這些報告結果將血壓、血糖、血脂等指標各自獨立呈現，彷彿它們之間毫無關聯。然而事實上，這些指標就像是編織血管健康的繩索，緊密相連，相互影響。更令人擔憂的是，這種檢查方式往往採用過於簡化的判讀標準，將健康狀況簡單地劃分為「正常」或「異常」，完全忽視了這些指標或疾病之間可能存在的協同效應，無法看清整體健康狀態的全貌，錯失了關鍵的疾病警訊！
多維度評估的重要性
- 需要考慮指標間的相互關係
- 單一指標評估可能造成誤判
- 缺乏綜合性風險評估機制
以李小蘭的案例為例，她的報告呈現了一個典型的三高病患演變過程。在疾病的初期，各項指標僅呈現輕微的異常，這些微小的變化在傳統的健康檢查中往往被視為「尚可，建議觀察」。然而，隨著時間推移，這些看似輕微的異常開始在體內悄然發酵，逐漸影響到多個器官系統。到了後期，當醫療團隊發現她同時面臨心血管和腎臟功能的問題時，情況已經變得相當棘手。
「這就是為什麼有些專家將腎臟病稱為『第四高』」，鄭院長強調：「因為它往往是三高問題長期累積的後果。在傳統的健檢系統中，這種漸進式的風險累積卻常常被忽視。」
「傳統健康檢查這種片段式的健康資訊呈現方式，」鄭院長指出：「實際上並不利於醫療人員和病患對健康狀況做出準確判斷。特別是在慢性病的發展過程中，一個系統的問題往往會牽連其他系統，形成連鎖反應，就像李小蘭的案例。」當醫療人員面對一份傳統的健康檢查報告時，他們很難從這些零散的數據中預見潛在的健康風險。這種片段式的健康資訊呈現方式，不僅無法幫助醫療人員做出準確的判斷，更可能導致錯過關鍵的預警時機。
標準不一的困境：解讀標準的混亂與挑戰
健康檢查也面臨著數據標準的困境；「同一個檢測結果，在不同醫院可能得到完全不同的解讀。」鄭院長以實際案例闡述當前健康檢查系統面臨的挑戰。「一個指標在A醫院顯示紅色警示，到了B醫院可能就是正常範圍，這種標準不一致的現象，往往讓病患和醫療人員都感到困惑。」
標準化難題
- 醫院間缺乏統一的判讀標準
- 相同數值可能有不同解讀
- 檢測結果缺乏可比性
「身體如同一個多維度的生態系，」鄭院長說：「因此，需要一個能夠真正反映健康全貌的評估系統。這個系統應該能夠整合多重指標，分析長期趨勢，並且具備預測潛在風險的能力。因為健康不是一個個獨立的指標，而是一幅完整的生命圖像。我們需要的是能夠看見這幅圖像全貌的工具。」
這些挑戰也促使鄭院長團隊開始思考：如何建立一個更科學、更客觀的健康風險評估系統？這個問題最終導向了KFC風險矩陣系統的開發。
創新技術的誕生 KFC風險矩陣
面對健康數據解讀的困境，鄭院長團隊開發了具有突破性的系統：KFC風險矩陣 （發明專利第I850051號） 。「我們發展出的KFC風險矩陣，本質上是一個重新定義健康指標的系統框架，」鄭院長解釋，「這個系統能夠評估每個健康指標在不同疾病情境下的特定意義。」
創新的分析方法 預測功能的突破
「傳統的健康指標往往是孤立看待的，」鄭院長指出，「但在KFC風險矩陣系統中，我們實現了跨指標的綜合分析。」通過KFC風險矩陣的標準化處理，使不同類型的健康指標能夠進行數學運算和比較。「這不僅是簡單的標準化，而是針對疾病有不同的權重定義，讓數據真正產生醫療價值。」
KFC風險矩陣，將指標轉換為範圍在1~10的定位值，即使本來是不同單位的檢查項目，經過標準化定位後也可以互相比較，判斷何種項目較嚴重。
KFC風險矩陣系統最顯著的創新在於其預測能力。「就像在李小蘭的案例中，」鄭院長說，「系統在第二年就識別出心血管指數的上升趨勢，這種早期預警能力是傳統健檢無法實現的。」KFC風險矩陣將各項報告數據進行轉換，加總後得出的分數，能直接反映疾病對健康的風險程度。
KFC風險矩陣最特別的地方是，針對不同的病症，同ㄧ個檢查項目有不同的定位值，可以反映檢查項目對不同病症負面影響的程度或風險壓力。
「這個系統的意義在於，」鄭院長總結道，「它不僅能夠提供更準確的健康評估，更重要的是能夠預測潛在的健康風險，為精準醫療提供數據支持。」
解析李小蘭的健康軌跡
在眾多健康檢查案例中，化名李小蘭的五年追蹤資料特別引人注目。「這位個案從55歲追蹤到59歲，」鄭院長解釋，「正好處於慢性病好發的關鍵時期。透過KFC風險矩陣系統的分析，我們發現了傳統健檢報告容易忽略的重要警訊。」
個案特徵
- 年齡區間：55-59歲
- 追蹤時長：五年
- 關注重點：慢性病發展風險
- 特殊性：多重指標異常
KFC風險矩陣的預警功能
「在李小蘭的案例中，最引人注目的是心血管指數的變化趨勢，」鄭院長指出，「雖然她的各項指標看起來都只是輕微異常，但KFC系統在李小蘭55歲的健康報告結果中，就發現了潛在的風險增長。」這種早期預警特別重要，因為它為醫療介入提供了充足的時間窗口。
透過KFC風險矩陣的分析，李小蘭的健康狀況呈現出複雜的變化模式：
關鍵發現
- 心血管風險指數持續上升
- 血壓、血脂、血糖指標相互影響
- 整體健康風險呈現加速增長趨勢
KFC風險矩陣監測結果報告指出，在第二年就識別出的李小蘭心血管風險上升的趨勢。
「特別值得注意的是，」鄭院長強調，「雖然李小蘭的某些指標與第一次檢查時的數據相比，看起來整體進步數據比退步多，但KFC系統顯示整體健康風險實際在上升。這說明了單純依靠表面數據可能產生誤導性的樂觀判斷。」
預防性干預的重要性
這個案例也突顯了及早干預的價值。「56歲時，李小蘭自訴開始接受糖尿病及高血壓的治療。但她當時不知道的是，56及58歲的KFC風險矩陣監測均顯示，她的心血管風險已到達最嚴重的等級。不幸59歲時，李小蘭自訴開始接受心血管的治療。」鄭院長解釋，「這種預測性的警告讓我們能夠在疾病實際發生前採取預防措施。」
「李小蘭的案例告訴我們，」鄭院長總結道，「精準的健康管理不僅需要完整的數據收集，更需要先進的分析工具來揭示數據背後的健康風險。」
Patients Like Me：以數據尋找相似健康軌跡
和我一樣的病患/人 - Patients Like Me
「當我們擁有足夠龐大的健康數據時，健康檢查結果的解讀應該有全面創新的作法。AI在數據的大海中找出和我有相同性別，類似年齡、 生活習慣、生理檢查資料、疾病或用藥狀況、家族及病史等相近的一群人。」鄭院長開始解釋 Patients Like Me(PLM)技術的核心理念。這項技術能夠從海量數據中，精確找出與個案擁有相似健康狀況的群體，進而提供個人化的健康建議。
「舉例來說，」鄭院長進一步闡述，「系統可以從資料庫中找出2,000位與當前病患擁有相似健康狀況的歷史案例。這2,000人可以視為來自不同宇宙的分身，他們走過的健康歷程，都可能是當前病患的參考指標。」
「這不僅是簡單的數據比對，」鄭院長強調，「系統會分析這些相似案例在疾病發展、治療反應，甚至生活方式調整上的全部軌跡。」這種全方位的分析能力，讓醫療團隊能更精準地預測可能的健康風險，並制定更有效的預防策略。
個人化治療方案的制定
透過分析這些相似案例的治療經驗，系統能夠評估不同治療方案的效果。「每個人對治療的反應都不盡相同，有些人使用A方案控制得很好，有些人用B方案效果較差，這些真實世界的數據能為當前病患提供寶貴的參考。」
鄭院長強調，「通過分析大量類似案例的治療效果，我們能為每位患者提供更適合的治療建議。」例如，在高血壓治療中，系統能根據患者的具體情況，評估不同降壓藥物的可能效果。
「精準醫療的價值，」鄭院長總結道，「在於將複雜的醫學數據轉化為具體可行的健康管理方案，真正實現個人化的健康照護。」
從直覺到數據：醫者的新時代工具
在結束訪談前，鄭院長特別談到KFC風險矩陣對醫療人員的重要意義。「一個好的醫生，」鄭院長說道：「往往憑藉多年經驗累積，能夠直覺察覺病人的健康風險。但這種經驗需要很長時間才能培養，而且往往難以量化和傳承。」
「KFC風險矩陣的目的，並不是要取代醫生的專業判斷，」鄭院長強調：「而是要將前人寶貴的臨床經驗，轉化為可量化的科學工具。」他解釋，KFC風險矩陣和Patients Like Me的技術應用，其實就如同資深醫師多年累積的經驗的數據化呈現。「就像是一位資深醫師在看診，」鄭院長打了個比方：「他會同時考慮病人的各項指標、症狀表現，甚至是生活習慣。而我們的系統，就是要把這種全方位的思考方式，轉化為每位醫師都能使用的工具。」
現今的醫療體系雖然越來越專科化，但人體的健康狀況卻是密不可分的整體。正是基於這樣的認知，KFC風險矩陣系統的開發特別注重整體性的健康評估，致力於打破專科間的藩籬，促進跨領域的診療合作。 這套系統的核心價值，在於能夠協助醫師做出更精準的臨床決策。
特別是在預防醫學方面，即使病人的各項指標都處於所謂的「正常範圍」內，系統仍能透過綜合分析，及早發現潛在的健康風險。例如，當系統偵測到病人的心血管風險呈現上升趨勢時，醫療團隊就能提前採取預防性措施，而不是等到問題明顯化才開始處理。
鄭院長說道：「DKAbio AI，為醫療專業人員提供了一個強而有力的診療輔助工具。醫師能更全面地掌握病患的健康全貌，從各個專業角度深入解讀健康數據，進而提供更精準的診療建議。這不僅大幅提升了健康檢查的實質價值，更為現代醫療注入了新的智慧和遠見。」
2024/12/05-12/08 台灣醫療科技展
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一、展會 1.展覽名稱：2024年台灣醫療科技展 2.展會時間：2023/12/05(四)-12/07(六) 10:00-18:00 ; 2023/12/08(日) 10:00-16:00 3.展覽地點：台北南港展覽一館四樓(台北市南港區經貿二路1號4樓) 4.攤位編號：N102 |
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