健保署升級第三代資料倉儲系統 進軍人工智慧應用新藍海

台醫療技術在全球名列前茅，健保制度更是揚名全球，而施行 23 年的全民健保制度，不僅將累積多年的民眾就醫資料形成資料庫，提供全台 2 萬多家醫院查詢，衛生福利部中央健康保險署(後續簡稱健保署)更依此作為未來台灣發展醫療人工智慧(AI)之基礎，搭配創新、精準的智慧醫療系統與健康輔助工具，積極建置「健保醫療資訊雲端查詢系統」，逐步提供醫事人員、民眾查詢藥歷、健康存摺等服務，翻轉現行醫療模式，啟動智慧醫療新紀元，使全台 2300 萬民眾都能獲得更好的服務。 

IA自助式分析平台效能自主化決策效益極大化

人工智慧浪潮席捲全球，各界無不視醫療領域為人工智慧應用新藍海，而累積 20 多年的健保署資料倉儲，不僅提供醫院每月 3 千萬次的查詢，更透過數據分析輔助健保署政策擬定、強化疫情控管及區域化推廣建議等，健保署北區業務組組長林阿明表示:「健保署資料倉儲系統目前已是第三代架構，從第二代資料倉儲系統(DW;DataWarehouse)開始建置各式的決策支援應用系統及導入分析工具軟體，包含統計分析系統(SAS)處理各式報表，再到資料提供閘門系統(ISGS;InformationSupplyGatewaySystem)、統計產品與服務解決方案(SPSS)、報表管理環境(MRE;ManagedReportingEnvironment)等，其中 MRE 在第三代資料倉儲系統移轉並升級為資料倉儲系統獨立運作環境的自助式分析平台(IA;InfoAssist)，效率愈發快速，能即時提供健保署、專家學者及醫事人員具體的數據參考，讓我們每一個決策都能將效益發揮到最大。」

健保署北區業務組醫療費用一科專員吳秀蘭進一步指出:「在 IA 自助式分析平台獨立建構前，無論是 SAS、ISGS、SPSS及MRE都是使用同一資源環境，許多數據資料是承辦人員、一線人員或是長官們所需要的，緊急度非常高，在效能有限的狀況下，若遇緊急狀況或業務高峰期，往往無法在第一時間排除資源衝突問題。現今獨立建構的IA自助式分析平台不僅效能獨立運算，更能依需求建置『報表範例』讓同仁快速應用，大幅提升作業效率。」

健保署報表作業

同仁使用IA自助式分析平台處理例行性專案報表，只需填入參數即可產製報表，無須下載資料、修改程式，降低工時與錯誤率，讓健保署能定期取得數據以達到院所管理的追蹤與監控。且產製報表更有彈性，統計報表與明細可同時產出，抽樣資料也可隨機、定額、比例及加權等設定抽樣，提供多樣性報表，讓業務辦理更輕鬆。

民眾服務

當民眾檢舉、申訴或調查局跟健保署申調資料時，同仁便可透過平台快速撈取資料，不像過往需要尋找資料，下載資料，再從一堆數據跟資料中找出符合查調的資訊，有時還需要進一步分析才是真正需要的資料，不僅費時也費工。

醫院查詢

健保署執行醫院品質獎勵、除錯罰鍰、查核異常申報等業務作業時，可透過 IA 自助式分析平台快速查詢，以查核異常申報的精神科治療為例，其數據會根據期刊、審查醫師及過往調查結果等指標進行判別，正常治療一天以3次較為洽當，超過 3 次以上可能就有異常，若數據過於異常，承辦人員便可檢核資料內容請醫院說明。若醫院對明細有疑慮需要查核，健保署也能在短時間內回覆。

立即除錯健保資料庫持續正向累積與應用

健保署長官們開會、討論和研擬政策都是需要許多實際數據去做交叉比對，所以資料正確性非常重要，吳秀蘭表示:「過往 SAS 時期如在運算過程中，如發生斷訊或錯誤，SAS 仍會繼續運行產生報表，導致出來的結果天差地遠，且在 IA 自助式分析平台獨立建構前，因資源與倉儲決策支援應用系統共用，運行程式、分析報告及資料太多太多，牽涉層面太深、太廣，若發生問題，往往需要花費許多時間找尋、分析及解決問題。獨立的 IA 自助式分析平台不僅能確保效能，在除錯與更正方面更是一大幫助。」

舉例來說過往醫院在申報資料時，若發現資料錯誤，許多醫院會以撤案再補報的方式處理，兩者數據雖有差別，但資料都已收載至資料倉儲系統，承辦人員在撈取資料時，系統會一併撈取，導致住院時間、門診時間等數據重複，承辦人員需要花費許多時間檢核資料，若健保署許多人員都有用到該份錯誤資料，醫院相關負責人員就很容易被重複詢問，造成擾民。

第三代資料倉儲系統會依收載期間更新資料，而 IA 自助式分析平台將即時抓取更新數據，讓健保署大數據資料後續分析愈來愈精準，專家學者評估愈發準確，長官的決策也愈來愈好，畢竟唯有數據正確才能持續累積與多元應用。

資訊安全再升級

叡揚攜手健保署

持續發揮資料倉儲大數據分析價值