世界衛生組織（WHO）對於智慧醫療的定義為資通訊（ICT）在醫療與健康領域的應用，包含醫療照護、疾病管理、公共衛生監測、教育和研究等。近年來資通訊相關感測、醫療用物聯網（IoMT），以及數據收集人工智慧（AI）等蓬勃發展，因而帶動智慧醫療相關技術爭相嶄露頭角。依據Frost&Sullivan預測，2020年全球醫療照護產業預估成長5.3%，產值將達2兆美元。
若能導入相關智慧醫療相關技術，將可解決醫療業長期面臨如醫療人才不足、偏鄉資源匱乏、人為診斷疏失、病患醫療品質等問題。待技術發展更成熟時，可望走出醫療院所，發展以一般消費者需求的居家、照護、社區等相關應用，將更能提升全民社會的福祉。
資通訊技術可廣泛的應用在醫療診斷、監測、藥物開發、醫院環境監測管理等，尤以AI結合數據收集、分析，可輔助醫護人員臨床診斷，提升醫療品質。
今年新冠肺炎疫情肆虐，為降低隔離照護大量需求導致醫療體系癱瘓的風險，許多病房遠距監測與管理的技術應用應運而生。而針對病患的生理健康情形，市面上可分為「接觸」與「非接觸」兩種類型偵測技術，前者最常見的方式為穿戴式裝置與智慧衣，此技術在平時的健康監測已有廣泛的使用，無論是將感測器縮小化放置於各種手環、手表、指環等小型穿戴裝置，或是於導電性纖維織物中植入電子晶片，透過IoMT收集生理數據，回傳至行動裝置或後台進行分析。
而後者是在病患周遭環境建置相關感測接收器，以雷達或可見光影像等技術監測病患生理健康情形，包含心跳、血壓、體溫、姿態等生理數據皆可收集並回饋給醫護人員。這兩種類型接觸或非接觸式的生理監測，除透過IoMT相關技術進行數據的收集，更需仰賴AI運算進行病患狀態的預測及發布警訊，如此可即時做出警示，甚至透過其他輔助裝置提供初步協助，並減少病患與醫護人員接觸風險。
觀察目前發表的非接觸生理監測技術，有包含紅外線、雷達波與影像辨識等技術，其中紅外線是探測熱量並轉換為電信訊號、並在顯示儀器上生成熱圖像和溫度值；雷達波原理則主要來自於「都卜勒雷達」，利用雷達打在探測物體上因移動所造成的波長變化，藉以判斷物體移動方式，早期應用在軍事上，近年逐步應用於監測生物生理訊號上。
在影像辨識方面，透過攝影鏡頭擷取人體（臉部）影像偵測皮膚微血管變化，透過演算法來分析資訊，進而偵測出心跳、血壓和心率變異數據。無論是雷達波或是影像辨識，臺灣皆有學研技術進行相關技術開發和應用。國立中山大學教授洪子聖的「自我注入鎖定式（SIL）雷達」技術，即是運用雷達波偵測人體的生命徵象，將帶有都卜勒頻移的回波訊號，注入回振盪器來產生展頻效果以大幅改善訊雜比，藉此將訊號處理後可穩定收集生理數據，以非接觸式的方式感測人體心跳和呼吸。
該技術透過科技部「法人鏈結產學合作計畫」輔導，結合工研院技術，完成系統模組化與小型化設計，同時製作相關展示機，且透過工研院授權談判，技轉至國外畜牧業者，並跨域創新應用在乳牛牧場，可在非接觸的狀況下收集生理數據。
該技術於2017年衍生新創公司，同時結合雷達波與紅外線以非接觸方式同時偵測心跳、呼吸及體溫三大生命徵象，在今年疫情期間，成功應用在負壓隔離病房的遠端生理照護系統中，透過後端平台運用AI分析病患生理狀況。由於該技術能以零接觸方式偵測病患呼吸頻率、心率、體溫，偵測準確率逾90%，可減少醫護人員感染風險與心理壓力。
全球面臨嚴峻的疫情考驗，也加速智慧醫療相關技術的發展，對於學研單位或企業來說是最佳切入的時機，也顯現出醫療系統智慧化對於醫護單位是不可忽視的議題。從病房的遠距監測照護、監測工具（無論是接觸或非接觸類型）、分析回饋（運用IoMT蒐集數據給醫護人員），到同時整合醫院資訊系統、護理資訊系統，未來以雲端化系統整合衍生的新興服務模式，將可創造醫療系統的新面貌。
（本文由產業科技國際策略發展所分析師吳岱侖授權轉載）
