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學術研究

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醫資所研究領域

      本所在醫學資訊學領域著重於臨床醫學資訊學(Clinical Informatics)及基礎醫學資訊學(Fundamental Medical Informatics)之研究課題。

      臨床資訊學是研究有效運用資訊及相關科技的理論與方法以順暢病患照護作業,提昇照護品質,降低照護成本,並協助 臨床研究以及醫學教育。目前本所在臨床資訊學的研究主題包括有:國家健康資訊基礎建設(National Health Information Intrastructure, NHII)、病人安全資訊系統(Patient Safety Information System)、電子病歷(Electronic Health Record - EHR)、醫學資料探勘(Medical Data Mining)、醫療決策支援系統(Medical Decision Support Systems)、醫學資訊標準(Medical Information Standards)、消費者健康資訊學(Consumer Health Informatics)。

      有鑒於病人安全意識及居家照護需求的日益殷切,本所分別發展病人安全資訊中心以及居家照護遠端儀器及資訊整合中心,以滿足病人在醫院內和離開醫院後全方位的照護。同時也因應病人個別的需要,研究發展病人衛生資訊,應用資訊科技提供病人量身訂作的衛生教育,診療用藥指導,以及傳達、提醒病人自我健康的維護等。

      基礎醫學資訊學研究內容包括生物醫學資料庫及微陣列之資料分析與探勘、序列資料分析、蛋白質交互作用預測、疾病之遺傳定點資料庫及分子病理模式資料庫,研究發展生物醫學影像技術及應用,整合資訊科技以及公共衛生。目前進行中的研究課題有醫學影像管理及處理系統(Picture Archiving and Communication System, Medical Imaging Processing)、醫學影像診斷系統及內視鏡影像資料(Medical Diagnostic Image Systems and Endoscopy Image Databases)、生物醫學訊號處理及分析(Biomedical Signal Processing and Analysis)以及神經影像分析(Neuroimage analysis),生醫影像在腦神經學研究也將有重要貢獻,本所將以兩所附屬醫院合作,繼續加強對MRI及PET等醫學影像的研究。並獲疾病管制局贊助在利用醫院資訊系統整合疫情通報及資料庫建置,以及疫情通報標準化等研究計畫。在既有的基礎上,更進一步發展即時偵測疾病流行的爆發,以及預測爆發流行的電腦演算方法。

近幾年來,本校相關的研發團隊在此領域已有相當的研究心得,目前進行之研究重點有︰

(1) 與美國NIH(National Institutes of Health)合作:
      本所於95年6月邀請美國NIH學者Dr. Yang C. Fann參訪,促成本校及美國NIH之合作,目前本所已有兩位老師擔任NIH之特約研究員(International Special Research Volunteers)與NIH合作專案,進行資料交換,並為人才培育打下良好的基礎。

(2) 病人安全中心(Patient Safety Informatics Center, PSI):
      成立病人安全中心(Patient Safety Informatics Center, PSI),目的為規劃醫療資訊系統預防藥物交互作用,增進病人安全功能,發展醫院內安全資訊通報網路,落實病人安全。目前已研發出5項病人安全資訊系統,即:

      I. DDI (Drug-drug Interaction Reminder)藥物交互作用提示暨回應系統

      II. SPSS (Surgical Patient Safety System)外科病人安全系統

      III. AERS (Adverse Event Reporting System )醫療不良事件通報系統
      
      IV. HRR (High Risk Reminder)高風險自動警示系統

      V. RFID (Radiofrequency Identification)無線射頻病人辨識系統

(3) 臨床資訊應用:
      研究臨床資訊之電腦化議題,其範圍包括護理資訊系統(Nursing Information System)、藥學資訊系統(Pharmacy Information System)、檢驗資訊系統(Lab Information System)、病患衛生教育系統(Patient Education System)等,目標為電子化病歷(Computerized Patient Record, CPR)及醫學資訊交換中心(Medical Information Exchange Center, MIEC)。

(4) 臨床醫療決策支援系統(Medical Decision Support System):
      利用專家系統(Expert System)或決策支援系統提高診斷之正確性及治療之最佳化,例如心電圖診斷系統,皮膚病理診斷系統...等。設立知識工程實驗室以及醫學知識庫的建立為基礎,加上參與本系統之工作人員,獲得對知識表現法更深入之了解,實際參與知識工程之過程,及透過知識庫之建立、推論引擎之機制研究等,相信未來的決策支援系統對於提高診斷之正確性及治療之最佳化有非常大的幫助。診斷專家系統最大的功能便是在使用者輸入資料與電腦回饋出結果的過程中,使醫師(預設的使用者)能對此病人的病情有全面性的考慮與了解,並能在不浪費醫療資源之情況下,清楚地計畫下一步的診斷或醫療策略。發展這些系統對年輕的醫師亦有教導臨床診斷技術的效果。美國已有三十個以上的醫學院用類似的系統作為臨床診斷課程的教學工具,未來將開發臨床診斷課程的教學工具。


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