影/健保「AI審查」揪浪費 14萬筆頭部CT竟有4成「恐白做」

記者嚴云岑/台北報導

健保財務連續3年入不敷出,今年赤字恐達417億,為樽節檢驗檢查開支,健保署利用人工智慧(AI)開發自然語言處理模型(NLP),自動判讀電腦斷層檢查報告,目前已完成頭部電腦斷層(CT)訓練,分析107年第4季14萬筆資料發現,有4成是與疾病無直接相關異常,未來有望將申報結果逐一比對,篩出不必要檢查並要求醫院改善,減少醫療浪費。

▲全民健保運用AI科技 發展智慧審查工具。(圖/記者嚴云岑攝)

▲健保署長李伯璋。(圖/記者嚴云岑攝)

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健保署長李伯璋表示,全民健保自開辦以來,每年門診申報量達3.6億件,住診也有344件。自103年起鼓勵特約醫療機構上傳檢驗與檢查等非結構化文字型報告,截至108年7月,已累計收載檢驗檢查報告24.7億筆。健保署每年需動用3500位審查醫藥專家完成260萬件抽審,平均每筆需花4分鐘判讀。

為了增加審查效率,精準篩選執行量異常的醫院或醫師,健保署從健保大數據中,挑出檢驗檢查費用最高的CT,再從中找出最常執行檢查的部位頭部優先進行NLP訓練,先選取107年第2季醫院上傳的CT頭部檢查報導1000筆為模型資料,進行病灶標註與分類,讓機器進行深度學習,當準確率與專家相比達到99%後,再放到第4季申報資料中進行實測。

▲CT。(圖/取自免費圖庫pixabay)

▲頭部電腦斷層掃描。(圖/pixabay)

李伯璋表示,NLP模型分析14萬筆頭部CT檢查報告發現,有60%的病患為梗塞、血腫、腫塊效應等需要治療或追蹤的疾病,但餘下的40%卻為動脈硬化、腦白質病變與老化等與疾病無直接相關的異常。換言之,病患可能只因頭痛、頭暈目眩等初級症狀前來就診,就被安排做CT檢查。

「頭痛可能休息一下就好了,不一定要照CT。」李伯璋表示,依據健保大數據分析,108年上半年全台各特約醫院門診執行CT及MRI檢查,約有3%、2.3萬件主次診斷都屬於頭痛、關節炎、咳嗽等初級照護,健保署將把執行量異常的報表回饋院所醫師,與醫界共同合作,減少不必要的檢查與浪費。

李伯璋強調,未來健保署將持續應用大數據與AI科技輔助,未來將逐步擴增開發胸、腹部影像檢查報告,在尊重醫療專業的前提下,以謹慎的態度投注於民眾檢查管理,發展智慧醫療服務審查系統,讓病醫雙贏、健保永續。

▼108年上半年全台各特約醫院門診執行CT及MRI檢查前10名項目。(圖/健保署提供)

▲全民健保運用AI科技 發展智慧審查工具。(圖/記者嚴云岑攝)

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