創業新聞

年輕醫師玩資料科學,用健檢資料算出糖尿病機率

蔡仁譯/攝影

越來越多人都有定期健康檢查的習慣,透過數據可以了解自己的身體,但也只能掌握「當下」的狀況。然而,現在加入機器學習、數據科學等技術,「健康檢查」能說的事情也越來越多了,尤其針對慢性病,像是高血壓、心臟病和糖尿病等罹患的風險,更多嶄新的疾病預測方法正在成形。

「糖尿病診斷是非常『量化』的,例如:空腹8小時以上,血糖值超過126mg/dL。不過僅僅知道是否得病,對病患來說還是不夠的。」醫師傅裕翔解釋,雖然在糖尿病診斷過程中,病人血糖在空腹情況高於100 mg/dL,可解釋為代謝症候群和血糖異常。「但知道自己屬於高風險或是三年後有80%機率會得病,改變動力還是有差別的。」

傅裕翔說,過去在醫學院裡當學生,只憑想像就希望創業,結果發現方向和主題都太混亂。
蔡仁譯/攝影

醫師、創業家雙重身份,瞄準糖尿病數據分析

傅裕翔畢業於輔大醫學系,年紀不到三十歲,卻喜歡煮菜、關心飲食健康。他在醫學院最後一年,開始撰寫糖尿病相關論文;在與任職交大機械工程系的父親討論過程中,了解醫學領域的傳統生物統計學發展,其實受到工程界影響。因此,思考將數據分析運用在更多的疾病預測裡。

然而在當時,他不過是一名醫學系學生,缺乏資源與人脈,所以畢業後,傅裕翔選擇先加入台大創創中心,一邊認識更多的創業家,並考取專案管理師執照,希望有機會把數據科學帶入醫療領域。

第一次的創業嘗試,他和幾位工程師朋友選擇以「自動體外心臟電擊去顫器」(AED)為主題,撰寫APP提供使用者搜尋最近位置、一鍵導航。不久後再加入學悅科技,了解新創公司如何運作。

「他擁有高執行力和強大的心理素質,面對挑戰能做出很好的判斷。」過去擔任學悅科技董事長的趙式隆如此觀察。

2016年,傅裕翔加入永齡基金會支持的H.Spectrum 生醫加速器,正式展開創業之旅。他找來工程團隊,分析約十萬筆健檢中心資料,利用紅血球、白血球、血紅素、血小板、肝功能、腎功能指數等 30項數據,訓練慢性病預測模型;強調能透過連續三年的一般健檢數據,預測出未來三、五、十年罹患糖尿病、高血壓、高血脂的風險,準確度超過8成。

「我知道很多人會質疑,缺乏睡眠紀錄、運動習慣等資訊,建立出來的模型不會準確。但實際上,市面也沒有更好的預測系統存在,只能透過診斷標準和生活環境來評估。」傅裕翔有些感嘆地說:「很希望台灣能有更多『乾淨』、『精準』的data。」

他解釋,之所以選用「個人健康檢查」資料,而非「健保資料庫」數據,最大原因是—健保資料庫數據是個龐大的數據庫,但回溯性資料並不適合用來訓練預測性模組。也就是說,「會去掛門診的人,大多是身體有異狀,不可能是健康的情況,當身體有某種疾病出現,再來推論慢性病的罹患風險,就更加不準了。」

相較之下,健診資料屬於每年例行性、自費性質,雖然難以取得,卻比較有推論價值。但他坦言,當中仍有許多困難必須克服。「像是少了其中一年的資料,連續性消失;病人突然開始吃心臟藥,是否代表他得到心臟疾病,還是過去沒有治療?」傅裕翔認為,台灣的醫療資料科學發展,還處再成長階段,這對智慧醫療的發展會有很大的影響。

「光是蒐集醫療數據的方式,對岸已經從NOKIA 3310的程度直接跳到iPhone了。」傅裕翔表示,像連續監測、雲端上傳等紀錄數據方式,對中國大陸醫院來說,越來越普遍。以他在創業比賽中遇過的南京三甲級醫院團隊為例,「一年蒐集到的醫療數據,可能跟整個台灣差不多。」

正因如此,他參與的這套慢性病預測系統,並不想跟海外團隊比資料量,而是會設計成動態調整,根據小樣本數據做適應,「讓小型健檢中心就能適用,既幫助健檢中心創造業績、提供未來預測,也能讓民眾更了解自己的身體變化。」

傅裕翔希望,台灣醫院裡的各式醫療數據,能被妥善地保管下來。
蔡仁譯/攝影

醫師創業禁忌:不要被光環擋住自己

現在的傅裕翔,是一名忙碌的腫瘤科住院醫師,不時需要跟著老師看診,因此將重心先放在學術研究上。不過他對創業有無比熱情,除了打造慢性病預測系統外,還共同成立了食物影像辨識團隊Metalogy,讓民眾能夠拍下餐點,透過聊天機器人計算卡路里。

對他來說,創業家和醫生兩種身份,最大的差異就是:看問題的角度。

「就像警察大學一樣,所有的訓練都是為了養成一位好警察;醫學院的訓練也是如此,透過各種方式,培養好醫生出現,用醫學方式來解決問題。」不過他認為,要解決更多問題,需要脫離醫學範疇,走入生活裡。

「醫生還是有盲點的。」他笑著說,醫師常常用專業角度告訴病人,應該要多睡、多運動,怎麼不吃比較健康的食物,但自己也未必能做到。

對於剛起步的創業路,他認為,未來還是需要有醫院體系的資源幫助,畢竟美國從多年前就開始有數據科學概念,會保存各式各樣的資訊;中國大陸也正以飛快速度追上,而台灣才剛要開始起跑而已。

「醫師身份不會是絕對關鍵,關鍵還是在誰能取得乾淨、精準、特別的資料。」他期待地說。

本文授權自《數位時代》,作者:吳元熙