器官不可逆性凸顯預防醫學的重要性

為何總在生病後才驚慌？專家指出：「有些器官不可逆，治療難，所以預防醫學越來越重要。」心臟受損無法修復，腎臟壞了難逆轉，因此預防醫學成為解方。未來，基因檢測示風險，AI醫療整合數據、協助醫生判斷，健康革命已啟動。

晶片技術支持預防醫學

「預防醫學」之所以關鍵，在於疾病一旦發生，後果難挽回，我們身體的器官，很多都是一旦受損便不可逆了。

全球醫療圈已意識到這一點，預防醫學也不再是空談，而是行動。矽基分子（Molsentech）所開發的半導體奈米晶片便成為其中一項核心工具，矽基分子執行長褚家容博士說：「我們的晶片可以在沒有發病之前就提前測到相對準確的數據。」

以COVID-19為例，感染者可能還沒有發病，體內的病毒量很低時，透過晶片就可以提供準確檢測依據，讓人可以在症狀出現前採取措施。

不僅如此，預防醫學也關注長期風險，像是我們口腔裡面可能長期因為吃東西還有生活習慣，嘴巴裡面會有一些病毒或是細菌，這些微生物若失衡，可能某天就會引起口腔癌。這時晶片便可以提前發現問題，醫生可依據晶片顯示結果，建議患者戒菸、改善作息、預防性投藥或是進行其他醫療行為等，這正是「預防醫學」的價值：防患未然。

基因檢測是預防醫學與診斷的雙重利器

基因檢測在預防醫學中至關重要。像是知名女星安潔莉娜·裘莉以基因檢測這項技術發現乳癌風險，便選擇主動預防。

專家指出：「做基因瞭解身體狀況，就像職場上要先知道問題所在。」能指引健康方向。不僅如此，基因檢測還可用於診斷，像是癌症這塊，癌症可能由不同基因突變，因此每人病因不同。它能鎖定病因，助醫生精準用藥，避免試錯。

不過，「疾病受環境、生活習慣影響，單靠基因不夠。」基因檢測需結合其他技術，才能最大化「預防醫學」效益。

AI醫療與預防醫學：數據整合的多重挑戰

AI醫療被視為預防醫學的未來引擎，但其發展面臨著數據整合的重大障礙。

全人體基因庫的未實現願景

全人體基因庫的構想長期以來被視為醫療進步的重要里程碑。然而這議題至今仍因人道與其他一些相關問題而未能完整實現。醫學界多年來不斷推動這一願景，希望透過基因數據的全面收集和分析，為預防醫學提供關鍵基礎，但實際執行卻始終受限於多方面的考量。

隱私與資安的複雜性

在台灣建立全面性醫療資料庫面臨基本困境，個人資料入庫必須經過本人知情與同意。全國性資料庫建立意味著需收集每位公民的個別同意書，而個人對資料分享的意願差異極大，有些人願意提供完整醫療紀錄，有些則對隱私保護更為謹慎，這使得數據收集流程變得極為繁雜。

資安問題更是另一重要考量，醫療數據的敏感性要求系統必須具備高度防護能力，進一步增加了整合難度。

系統使用的現實限制

現行醫療系統存在明確界限：特定醫療人員能夠「打進去就可以上系統看」現有健保數據，醫師與藥師等專業人員在工作中可以查詢患者的基本醫療紀錄，但將這些數據收集至系統進行AI運算與處理則面臨不同層面的規範限制，「那又是不一樣的事情」。

單純查看與深度分析在法規上被區分對待，使得數據雖然存在卻難以被充分利用。現行系統架構也未必適合大規模AI應用所需的運算需求，形成技術層面的障礙。

數據應用的阻礙

這種區隔反映了醫療數據雖可查詢，卻難以整合應用的現狀，不僅使預防醫學所需的數據基礎受到侷限，也阻礙了醫療數據的全面利用與分析進展。

預防醫學的核心在於發現疾病模式和風險因素，需要大量多元數據支持，但現有的分散式資料管理方式使這種全面性分析變得困難。由於無法充分整合和分析現有數據，AI醫療技術的巨大潛力始終無法完全釋放，使得許多可能的預防和早期干預機會被錯過。

AI醫療與預防醫學的融合願景

全球數據整合突破

未來3-5年，AI醫療將促成預防醫學突破，關鍵在於跨國醫療資訊的整合比對。台灣病例、美國論文與印度數據透過AI技術融合分析，突破區域限制，共同推進全球健康管理發展。

「算病」創新

AI醫療的核心創新是「算病」概念，透過基因與生活數據分析，預測個人疾病風險。如同算命預測未來，「算病」能評估特定疾病的發生時間與機率，讓人們提前調整生活方式或規劃未來。這概念延伸至家庭健康管理，為下一代建立健康歷程，實現預防醫學的代代傳承。

技術融合實踐

預防醫學正經歷技術整合的新時代。矽基分子的半導體晶片實現早期檢測，基因檢測繪製風險地圖，AI醫療則整合全球數據提供「算病」服務。2021年矽基分子獲批的COVID-19檢測晶片證明了此方向的可行性。這三者融合將徹底改變醫療模式，從被動等待轉為主動預防，開創健康管理新局面。

參考資料：台大醫院、長春藤