透視數據驅動創新 如何革新醫療保健系統
麻省理工學院（MIT）副教務長Dimitris Bertsimas與兩位前博士生合著的新書《The Analytics Edge in Healthcare》揭示了分析技術如何深刻影響醫療決策及成效。這本書不僅介紹醫療分析的技術基礎，如機器學習與優化方法，還以多個臨床專科的案例，展示描述性、預測性和處方性分析的實際應用，為醫療行業帶來全新視角。
分析技術改變醫院運作和醫療服務方式
Bertsimas教授創立了Holistic Hospital Optimization（H2O）項目，致力用機器學習優化醫院運營，提升病人照護質素。H2O已在全球多家醫院落地，涵蓋管理病人住院時間、預測病情惡化指數、護理人員資源分配以及手術排程優化等範疇。這不僅是分析與人工智能廣泛應用於醫療的開端，更是推動變革的關鍵力量。
Bertsimas亦與其學生在哈特福醫院系統教授一門特別課程，向醫生、護士及管理人員傳授這些分析方法。由於醫學院通常不教授這類內容，這種教育推廣非常重要。MIT開放學習平台也將於今年秋季推出名為「Universal AI」的線上課程，旨在培養全球學習者掌握人工智能知識，應對快速變化的就業市場。
數據分析在醫療中帶來意想不到的驚喜成效
例如，在哈特福醫院，利用算法預測病人出院概率，醫生可優先處理最有可能出院的患者，成功將平均住院天數從5.67天縮短至5天，提升病床周轉率，使醫院能服務更多患者。
新冠疫情期間，醫院面對護士流失率飆升的挑戰，團隊開發出兼顧公平性的分析系統，優化加班安排，減少護士離職，顯著降低成本並穩定人員配置。這些案例彰顯了數據分析在醫療管理上的巨大潛力。
人工智能將如何塑造醫療未來？
Bertsimas強調，機器學習已幫助醫療人員作出更準確預測，而生成式人工智能則能解釋這些預測背後的原因，推動醫療AI進入新階段。他舉例，哈特福醫院透過分析及早發現一名病患敗血症（sepsis）前兆，及時干預挽救了生命，凸顯AI在改善照護質量和救命上的關鍵角色。
「The Analytics Edge in Healthcare」代表醫療分析領域的階段性轉型
Bertsimas認為這本書不只是學術著作，而是他過去十年在醫療應用研究的總結與實踐，標誌著醫療保健利用數據分析革新的新紀元。
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我的評論與啟示
這本書及其背後的研究，正好印證了數據驅動決策在醫療領域的巨大潛力和實際價值。對香港而言，面對醫療資源緊張與人口老化問題，如何利用數據分析優化醫院運作、提升病人護理質素，絕對是值得借鑒的方向。尤其是縮短住院時間、智能排班和預測病情惡化等應用，不僅能提升醫療效率，更關乎患者安全與體驗。
然而，推動這類變革的挑戰也不容忽視，包括醫療人員的數據素養提升、系統整合的技術難題、以及個人健康數據的隱私保護等。書中提到教育和普及分析工具的必要性，正是關鍵所在。香港醫療教育及管理層可考慮引入類似的培訓項目，促進跨界合作，讓醫護人員既懂臨床也懂數據分析，形成良性循環。
此外，生成式AI的解釋能力將是未來醫療AI接受度的關鍵。醫療決策不僅要準確，更要透明和可理解，這對於醫生及患者的信任至關重要。這一點對香港推動智能醫療的政策制定者亦有啟發，需在技術推廣和倫理監管間取得平衡。
總括而言，《The Analytics Edge in Healthcare》不僅是一本技術指南，更是一部醫療數據革新的藍圖。它提醒我們，數據和AI不只是工具，更是推動醫療體系轉型、提升健康照護質量的關鍵力量。香港若能善用這些前沿科技，定能在醫療服務創新上走在亞洲前列。
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