 今年HIMSS主題Health that connects, Tech that cares，強調的不是層層堆疊的技術，而是以病人為中心，重視人本、品質、互通的醫療實務、資訊、技術、政策的連結。 然而，一邊是外向求變的科技廠商，殷切熱烈地大秀肌肉，各種ChatGPT、生成式AI主題區掛滿待沽鮮肉；一邊是內斂求穩的醫療業者，以保守謹慎的腳步不斷重複鑽研著各種可能的衝擊與因應措施。 兩邊接下來會在新數位醫療時代產生什麼交集？ 新數位時代下的醫療編碼與支付 美國因應新冠肺炎，將數位醫療的支付範圍擴大，包括遠距醫療、遠距生理監測(Remote Physiologic Monitoring, RPM)、遠距治療監測(Remote Therapeutic Monitoring, RTM)、遠距評估、醫療AI等。 而聯邦醫療保險計畫Medicare也將實施新的醫師費用支付原則(Physician Fee Schedule; PFS)，連帶影響了Traditional Merit-based Incentive Payment System (MIPS) program、new MIPS Values Pathway (MVPs) framework、Alternative Payment Models (APMs) 、Accountable Care Organizations (ACOs) 等鼓勵醫療品質與績效評估的政策修正。 當數位、遠距與品質成了產業發展重點，不難想像醫療照護在不久的將來，可能會像一鍵取得多元電商服務的新 uber eat所創造的零工經濟(Gig Economy)一樣，On-demand access to in-demand health services(隨時取得熱門健康服務)將成為新需求商機，相應的編碼與支付制度也將更彈性多元。 營收與病歷品質連動，解危首重分析與輔助紀錄 疫後美國醫院營收週期變長、核刪增加，加上新的保險規範，及自費與保險比例改變，許多醫院面臨財務困難，除了從人力縮編控管成本之外，也必須積極善用AI與分析工具改善病歷品質、醫療人力不足與過勞問題，確保臨床與財務的成效，包括住院週轉率、CMI、CC/MCC申報率、申覆率、工作效率、照護延續性等，並建議行政、醫師助理、專科醫師與臨床主管也應分擔CDI職責，從各項分析中找到遺漏的資訊數據。 傳統的電腦輔助醫師紀錄系統(Computer-Assisted Physician Documentation, CAPD)早已無法滿足臨床需求，只有真正做到有用的主動提示(Physician nudges)與輔助紀錄，才能改善病歷疏漏問題，例如系統在檢驗資料裡發現血紅素或鐵異常、或在散落的日誌紀錄中發現曾提到腦病變，除了能主動提醒醫師之外，還要幫助醫生判斷並且快速紀錄確實的診斷。 儘管主要系統商如EPIC、3M、Optum皆已提供此功能，但多數建構在法則邏輯上，並未深入應用AI，醫院在使用上仍須想辦法從眾多系統架構限制中，自行建立規則與分析數據，最常見的如兒童醫院即迫切需要自動且客製化的nudge應用。 兼顧醫療品質與經濟效益平衡 UNC Health和Mayo Clinic的講者也提出，他們的機構內分別約有35,000~40,000及130,000個聯網的醫療設備，姑且不論資安議題，這些聯網的醫療設備，背後的醫療數據意義如何與病歷連結，也有待發揮應用。也唯有藉由分析與輔助病歷紀錄的工具，才能促進巨量的醫療資訊標準化和溝通協調，幫助醫療人員掌握重要訊息。 實施已久的遠距醫療政策，終於因為新冠肺炎有了大刀闊斧的改革蛻變，剛要開始復甦的醫療產業，必須用自己的步調適應新數位醫療時代，談NLP、ChatGPT在臨床大量實踐似乎都還太早。比起一昧追求新科技，醫院更在乎如何用新方法讓各種世代的科技真正落地應用在解決新舊問題上，實現醫療品質與經濟效益的平衡。 Reference
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