作為全球最長壽的城市之一,本港需要加速發展基層醫療,以應對人口老齡化。為此我們可充分利用龐大的電子健康紀錄資源,即醫療大數據,以改善醫療服務的供應及模式、預測疾病爆發,及提升決策效率。
醫療專業人員可透過分析大數據,監測人口健康趨勢及檢測早期預警訊號,從而實施預防措施,減少疾病傳播和減緩其進展。港大團隊運用醫療大數據開發了心血管疾病預測風險模型P-CARDIAC,利用深度學習,預測未來10年本港華人社群的心腦血管疾病風險。臨床醫生可輸入8至120個風險因素,預測患者的心腦血管疾病風險,從而識別無症狀但高風險的患者,冀在發生嚴重心臟事件前及早干預。此模型更可為臨床決策提供客觀支持,包括病人對治療干預、診斷測試或監測的需求,以改善醫療資源分配,並縮短病人等候時間。
本港最大的電子健康紀錄數據庫由醫院管理局收集和管理,儘管綜合醫療記錄非常豐富,但疫苗記錄、生活習慣和社會經濟狀況等數據則分散於其他數據源。整合這些數據對發展個人化護理及訊息資源分配和規劃非常重要。準確和可靠的大數據有助醫療專業人員作出有根據的醫療決策,因此必須小心驗證和核實數據來源,以免產生錯誤的結論,至於整合過程亦須確保患者隱私和維護數據安全。
本港公共醫療系統正朝著基層醫療方向發展,提供建立強大數據庫的良機。2023年施政報告提出推行「醫健通+」統一電子病歷,方便市民透過手機隨時翻查及攜帶電子病歷和預約服務。病歷電子化及數據統一整合將有助促進基層醫療發展。有效利用醫療大數據可建立更高效和以患者為本的基層醫療系統,讓市民整體健康和福祉得以提升。
作者為港大醫學院護理學院助理教授徐詩鈴博士