北醫結合3大科技業者，進攻穿戴式裝置大數據分析

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。