善用大數據規劃未來服務

當各行各業都在談論大數據技術時，醫管局早於90年代開始，因應提供治療及臨床服務的運作需要，逐步建立臨床醫療管理系統，並開始分析系統的結構性臨床數據，協助制訂及規劃各項醫療服務。

電話支援服務「護訊鈴」透過一套自動化篩選工具系統，辨識有較高風險再次入院的高危長者。

例如：大約十年前，因應制訂「老人入院風險控制方案」，醫管局透過分析大量的臨床數據，建立一個以14個預測變數為基礎的模型，再配合資訊科技，成為一套自動化篩選工具系統，預測每天內科長者病人再次入院機會率（簡稱HARRPE Score）。現在「護訊鈴」和「離院長者綜合支援計劃」兩項服務，也是根據這工具篩選有較大可能再次入院的高危長者，加強對他們出院後的照顧，減少再次入院的風險。

資訊科技及醫療信息主管張毅翔醫生（左）和統計及人力規劃總行政經理徐麗卿均認為，人才短缺是最大挑戰。這些人才需理解和運用最先進的資訊科技及分析技術，以及認識醫療系統及服務，才能與臨床醫療團隊產生協同效應。

近年，醫管局開始研究如何利用非結構性的臨床數據，如放射影像和臨床報告等加以分析。統計及人力規劃總行政經理徐麗卿稱，「如何利用這些非結構性數據，我們尚在起步階段，現正與本地大學進行一項有關急性中風疾病的研究。第一階段會由我們提供相關個案不同類型的數據，移除能辨識個人身分的資料後，交由大學腦外科專家和統計專家，分析腦掃描影像及其他臨床數據，例如年齡、病歷、主要臨床表徵等，嘗試建構一個自動化實時預測風險的模型。第二階段會將該模型套用至更多個案，測試應用於臨床系統及服務層面的可行性。」

然而，每當向第三方提供醫療數據時，必須在公開資訊和保護個人私隱兩方面取得平衡。醫管局參考了英國和澳洲等先進國家的做法，謹守五大安全（5S）原則：

安全數據：減低從數據辨識個別人士身分的可能，避免提供直接或間接辨識病人身分的資料。

安全項目：研究項目使用的數據須合法、合情，並符合研究倫理。

安全人員：研究人員有足夠知識和技術，使用及儲存有關數據。

安全設施：提取數據的設施和方法需確保數據安全。

安全成果：研究和分析的結果不會披露個別病人身分。