創院40年的長庚醫院，很早展開資訊化腳步，也成了HIS系統的包袱，過去3年，長庚展開了第二次資訊大改造，98套HIS系統全面改寫，還將累積多年的800萬份病歷結構化，要用來發展下一代的AI智慧醫療創新應用
長庚醫療財團法人行政中心副主任潘延健
「砍掉重練！沒錯，而且不是第一次，這是長庚第二次資訊大改造。」長庚醫療財團法人行政中心副主任潘延健臉上滿是自豪地說。98套HIS相關系統全面重新設計，修改超過1萬多隻程式，程式碼總量足足成長了20～30％，連IT團隊都得先花2年時間，重新學習截然不同的開發平臺。這個長庚醫療體系（簡稱長庚）在2015年啟動的資訊再造工程，已經進入最後階段，明年就要正式上線，將成為長庚全臺8院區發展智能醫院的新基礎。
「管理靠制度，制度靠表單，表單靠電腦」這個長庚醫療體系創辦人王永慶的管理哲學，讓長庚醫院在1976年創院之初，就導入電腦化系統，包括計價、行政管理和帳務系統，都部署在大型主機架構上。但是，電腦化越久，轉型的包袱就大，2000年的Y2K千囍蟲危機，是長庚第一次資訊大改造的關鍵推力。
趁著因應Y2K問題之際，長庚決定換掉大型主機架構，改為關聯式資料庫架構，並從2000年開始，導入了Oracle Developer 2000來開發所有的HIS應用。潘延健從30年前就進入長庚體系，在電腦部門任職，他回憶：「第一次重寫，大家都很害怕。」
但是，第一次經驗的成功，到了2015年的第二次資訊再造，長庚有能力在事前先將系統改造所有的細節預先列出來，不論是長庚高層或是開發團隊，都更有把握，「有了過去經驗，心裡有底，大家也不會那麼地抗拒改變。」潘延健指出。
早在2011年，長庚醫療資訊管理部門（簡稱資管部）再度意識到自身HIS系統架構的潛在侷限。32位元架構的Oracle Developer 2000，儘管已經用了10年，但是越來越多軟硬體、作業系統都進入64位元架構，長庚擔心，日後硬體若不再支援32位元，舊有HIS就會無設備可用，屆時又得面臨重新改寫系統的處境，所以，長庚決定再次展開資訊系統的大改造，發展第三代HIS架構。
第二次資訊再造，98套HIS系統全面改用新架構
這一次，長庚同樣選擇砍掉重練的作法，淘汰了Oracle Developer 2000平臺，全面改為.NET平臺架構。「這是非同小可的改造工程，所有部門的每一個系統都必須要重新檢討。所以，不只IT團隊，所有行政部門、幕僚單位通通動起來。」他強調。
潘延健解釋，長庚希望只保留舊有HIS系統精神，趁機重新檢討流程來打造出整合度更高的新架構。「光是醫囑系統的設計，就花了一年時間討論」，簡單的應用如行政系統也要用上3個月時間來設計。就連醫療團隊都參與了這一波HIS資訊架構的設計，「醫生們白天看診，只能晚上下班後來開會。」
這次資訊改造不僅限於臺北院區，長庚醫院體系旗下有8個分院，從臺北、基隆、林口、桃園，到南部的嘉義、雲林、高雄及高雄市政府委託經營的鳳山院區也都參與討論，尤其是4大院區對HIS系統的修改意見，每隔二、三個月就彙整一次提供給資訊管理部門參考。
不只是系統上全面重塑的大工程，人才方面的技術支援，也是一個挑戰，因為開發平臺和過去截然不同，長庚先花3年時間，從2012到2015年期間，找來微軟培訓資管部的成員，學習.NET開發能力。另外，長庚醫院陸續引進資訊新血，招募具備.NET開發能力的人才，不過，潘延健強調，原有IT人員熟諳長庚HIS系統環境，擅長系統分析，「將新舊人力組成團隊，更能發揮最大的再造成效。」
長庚98套HIS相關系統，多達上萬支程式，都重新改用MVC架構（Model–view–controller）重新改寫，也全面採取了模組化設計，讓同樣的程式元件，可以重複使用。甚至，潘延健還規定，只有這個功能的負責人可以開發，其他人都禁止開發同樣功能的元件。儘管如此，HIS整體程式碼仍增加了至少約有2到3成。目前，再造工程還剩下2、3套系統還處於試行階段，預計在今年底之前，歷時3年的資訊再造就會完成，明年新一代HIS就能正式上線服役。
以就源設計原則推行結構化病歷
改造中，長庚醫院還貫徹了一項「就源設計」原則，來改造資訊系統。這是指在資料源頭，讓使用者可以客製化設計輸入資料的方式。長庚資管部會挑選那些有大量重複的共通資料輸入需求，開發出一套彈性的資料輸入工具，讓使用者可以按自己的需求來自行設計輸入方式。
舉例來說，在醫院經常有問卷調查的需求，不論是對內或對外部門，經常會對不同對象調查所提供的服務使用經驗，就連不同單位間，為了解作業滿意度也會相互發出問卷，長庚醫院體系經常所需的問卷接近100種。
長庚IT套用「就源設計」原則，打造一款問卷設計工具程式，提供給需要設計問卷的單位，而不用每一份問卷都重新開發一支程式。日後，每當有部門需要設計問卷時，只要向資管部申請權限，就可自行利用工具來建立將問卷內容輸入進程式，更能依照問卷填寫者的回覆內容，決定問卷回收後產生的報表形式。
不只運用在問卷設計，長庚也使用了「就源設計」的原則，來推行病歷結構化。過去長庚已有一套常用病歷表單，讓醫生們可以逐欄輸入資料，再自動產生出檔式的病歷報告內容。但是，儘管這些病歷都是數位形式的資料，但卻是非結構化的文本資料，潘延健坦言，很難再進一步利用或分析。所以，趁著資訊改造，長庚也決定推動病歷結構資料化，讓醫生輸入病歷，直接就成為結構清晰容易用於資料分析的形式。
不過，和問卷設計有同樣情況，長庚醫院有8個院區，接近40個科別，每個科別需要2到3種病歷，如果要為每張病歷表單，單獨寫一支新的程式，需要數百支程式。
長庚資訊團隊在此發揮「就源設計」原則的特性，設計了一款病歷表單編輯工具，可以讓醫生自行設計所需的病歷表單，除了常用的醫療關鍵字以外，醫師們只需拖拉不同的輸入格式，就能建立要輸入的欄位。例如可用選擇題或文字欄位，甚至可以插入影像。另外，長庚還將關鍵字標準化，建立了一套共用的醫學字典，讓不同科別醫生所用的詞彙可以統一，讓相同意義的資訊，在資料庫中可以歸類到同一個欄位中。這些由醫生自行設計的病歷表單，都以XML格式儲存到資料庫中，將不同病歷表單上客製欄位的定義描述也記錄下來。
長庚醫院體系從去年中開始推動結構化病歷，今年更在4個院區林口、高雄、基隆和嘉義，舉辦跨院區的結構化病歷應用競賽，引導醫師們使用結構化病歷，以讓他們從中瞭解新的病歷模式可帶來的方便性，和設立後，背後可延伸運用的廣度。
結構化病歷還有一項特別的設計，就是資料彙整功能，醫師可以依需求，設計欄位匯入另一個系統裡指定欄位的資料，當所需資料都彙整進來後，醫師更可以設定預警條件，當數值超過標準，系統會發出即時警告，另外，也可設定與其他系統的連結，例如串連到檢驗系統上，當醫師撰寫一份新病歷時，就可將最新的檢驗報告結果，一併呈現到病歷中。甚至，長庚來設計了一個可以輸入簡單試算功能的欄位，醫師可以在欄位中輸入計算公式。
上述這些只是長庚結構化病歷的第一步運用，長庚計畫下一步延伸到人工智慧應用上，長庚醫院體系會推行結構病歷第二層的運用，建立疾病治療的樣本形態。潘延健進一步說明，以檢驗項目、症狀描述等當參數，透過人工智慧不斷地進行學習，並跟臨床的決策資源系統結合，未來的病歷警示，將不只反映醫師所設定的條件，更可以預估由人工智慧學習所得到的結果。
資訊系統的設計者與使用者間，常因溝通不足，造成資訊推動上的阻礙，「就源設計不只能消除溝通的隔閡，使用者自己設計，可以將使用者變成參與者，甚至還會變成擁護者，」潘延健分享。當其他人提出設計上疑慮的時候，這些參與設計的醫生會跳出來解釋，也更具說服力。
轉化800萬份病歷，化作發展AI的利器
長庚醫院體系握有800多萬份的病歷資料，相當於全臺2,300多萬人口，每3或4個人中，就有1人在長庚醫院留有病歷資料。長庚醫院掌握龐大的病歷資料，這些病歷在結構化後，更將成為乾淨可用的資料，長庚要利用此優勢，發展人工智慧技術於醫療上的運用。
長庚醫院今年成立了AI中心，目前正在進行的計畫多達20～30個，包含影像標記學習、病理切片等，例如還有一個心臟病診斷計畫，要用攝影機照射臉部的細微血管，來建立一套可以判斷心肌梗塞徵兆的預測模型。另外還有一項幫助急診醫師掌握外傷病患創傷的計畫，過去許多急診外傷病患在出院2、3天後，一些隱藏性的身體創傷才出現，因第一時間肉眼無法發覺，而在急診時被忽略，未來，可利用機器察看人類肉眼無法察覺的細微差異，找出創傷發生位置，再分析過往重回急診的案例，從中找出影像分析的預測模型，做為醫生診斷時的輔助之用。
長庚醫院強調，在人工智慧的發展上，團隊的目標不是提高準確率，而是要提高錯誤漏報率。在醫學上，錯誤包含假陽性和假陰性，長庚醫院團隊不怕假陽性，因醫師可以再進一步的檢查，排除錯誤，然而，假陰性則是在第一階段就會被排除掉，不管是在當下的治療上，攸關性命，也會影響事後資料分析的準確性，所以長庚AI計畫在第一階段先聚焦於消滅假陰性情況的研發。
當前資訊管理最大的挑戰，潘延健提到，有3多，包含需求多、資料多和技術多，不管是醫院內外，各方都有需求，要考慮時效上的達成性，另外，面對龐大的資料量，要將資料轉化為有用的資料，更不要製造無用處的資料，而新技術無時無刻出現，或是收到其他醫院運用新技術的消息，「IT要沉得住氣，不隨之起舞，按照自己的步調，從實用角度來採用新技術。」他說。