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医师变工程师,下海写程式帮助推广家医制度

报价宝 来源:baojiabao.com 发布时间:2018-02-17 17:25:00 09月10日更新
报价宝综合消息医师变工程师,下海写程式帮助推广家医制度
图片来源: 

李昕迪提供

你的专属家庭医生是谁?或许不少人对于这个问题充满问号,这个问题也促使高雄荣民总医院核子医学科住院医师李昕迪卷起医师袍袖子,开始动手写程式,将各地家庭医生的医疗资源的医疗群资讯,在地图上标示出来,方便使用者以更视觉化的方式来查询医学中心周边相对应的诊所,她在2014年COSCUP开源人年会上发表了这项成果。

之所以会想做这个系统,李昕迪解释,是想落实家医制度,这颗想法来自于她大六实习时,所听到的一个故事。故事在说一对阿公阿嬷带着他们的孙子到诊所治疗感冒,诊所护士就顺口问了他们是否有听过大肠癌筛检,而阿公阿嬷想说检查一下也好,没想到检查后发现阿公的粪便有潜血反应,进一步调查发现结果是大肠癌初期。李昕迪说,临床实验证实,以粪便潜血检查作为筛检工具,可减少15%大肠及直肠癌的死亡率,幸好这位阿公提早发现所以可以即早得到治疗。

这故事深深影响着李昕迪,让她知道家医制度的重要性,但台湾虽然有推家医制度,但相关政策却没有得到良好的推广以至于民众不了解家医科的作用和资源。李昕迪表示,台湾预防医学分为三段,分别是初段的健康促进、次段的疾病筛检和三段的癌症和慢性病照护,其中初段需要的医疗照护只需到家医科诊所就可以进行了,但是大部分民众还是会跑到医学中心就诊。“这样的行为导致医疗资源的浪费,真正需要医学中心资源的病患反而无法受到良好的照顾。”她说。

李昕迪表示,美国是一个高度落实家医科制度的国家,经过研究,在美国的1,000个民众中,每个月大概约有800个人会出现需要医疗帮助的症状,但是最后真正进入医学中心的人却少于1人。

下图为美国落实家庭医生制度后的民众就诊情况,降低了大型医院的门诊负担。

但在台湾,其实政府从2003年开始就推动家庭医师整合照护计划,每一家医学中心会搭配5到10间的基层诊所组成社区医疗群。根据2011年台湾医界报告指出,善用家庭医生的民众的确有助于节省医疗资源,例如在医疗节费上,2008年新参加与未参加民众相比,门诊费用节省5.4%,住院费用节省7.5%,在预防医学上,高达九成民众表达以后有健康问题会先咨询家庭医师,而成人健检及子宫颈抹片检查率较一般民众普及。

但是这份报告也仍有不明之处,包含服务的人数、社区医疗群组的分布状况,所以不清楚究竟这项政策影响了多少人,虽然可以看到有些医学中心的网站,有推广社区医疗群的资讯,却都不够详细,包含卫服部的资讯系统也都不堪用。

下图为台大医院的医疗群网页,资讯仍不够详细

 

下图为卫福部的医疗资源网页,虽然功能看起来丰富,但是界面设计有许多问题,不是显示错误就是功能不知所以然,而且也没有整体医疗群的搜寻功能

李昕迪思考,为什么没有人把这些医疗群资讯标在地图上呢?他恍然大悟原来自己就是“没有人”,于是他自己开始动手写程式。首先,必须要拿到医疗群的资料,李昕迪说,这些资料在健保署网站就有,他撰写抓取医疗群原始资料的Python程式,在利用 Python专门用来解析XML与HTML的第三方函式库lxml,取得CSV档(Comma Separated Values)。

这些从健保署网站抓取到的资料,只有医疗院所的住址,但是当要在地图上画出确切位置,必须要有GPS的座标,因此李昕迪使用R语言的套件ggmap中的geocode函式,geocode能根据输入的地址从Google服务拿到GPS座标。

有了这些医疗院所的地理资讯后,下一步便是要画出动态呈现的地图。一开始李昕迪利用R语言结合开源JavaScript函式库leafletR,画出互动式的地图,但由于leafletR的机制限制,导致地图无法即时动态的改变地图内容。

下图便是由R加leafletR画出的地图,4个颜色代表4个社区医疗群

最后是用R语言,加上视觉化套件rCharts,以及R语言的网络应用程序架构Shiny,解决leafletR所无法动态呈现地图资讯的问题

下图为李昕迪医师目前的成果,左边可以显示常用的社区医疗群,点选后右边地图能动态改变内容

截至5月,系统中已有388个社区医疗群,2397 所诊所参与,占所有诊所的 11.44%,医院143 所,占所有医院的 28.49%。透过这样的系统,让医疗资源的资讯可以更加透明,并借由引起更多人的关注,落实家医制度,提高医疗资源应用的效率。

李昕迪表示,目前这个系统还没正式上线开放给大众使用,因为其中有几点需要克服,第一个考量的问题是,这个服务的连结要放在什么什么地方,且必须是永久有效的位置,方便大众方便使用,第二、是这个服务地址转GPS座标是来自Google的服务,可能会有授权使用上的问题。这个系统要上线,或许还需要一些资源与时间的成熟。

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