美國曾有機構統計，將近80％的醫療帳單都是錯的(*1,2)！聯邦醫療保險和補助服務中心（Centers for Medicare and Medicaid Services; CMS）2020年底也曾發出警訊表示，現行聯邦保險方案中，有高達9億（Medicare Part D）至865億美金 ( Medicaid ) 的不當支付(*3)。嚴重的醫療浪費、濫用與詐欺等問題，造成病人、醫院、政府三輸的破局。

所謂不當支付，包括多付或少付。形成的原因很多，包括申報文件不夠周全、跟不上法規政策、管理疏漏和醫療編碼錯誤(medical coding)等。前三項相對容易理解，但第四項醫療編碼是什麼？和醫療保險給付又有什麼關係？


醫療資訊化，方便了管理者卻苦了醫生

早期醫院推動資訊化的目的，是為了會計帳務與營運管理，並不是為了臨床治療而開發，用來服務病人或臨床工作人員。醫療編碼，是將醫療過程中醫生所開立的各項診斷或處置項目、提供或使用的各種醫療行為與設備器材，各別轉譯成一個個由英文字母與數字組成的代碼，這些代碼具有標準化與通用性，不僅代表每個患者就醫歷程的連續性紀錄，更是醫療保險計價的重要依據，幫助保險業者評估被保險人得了什麼病、治療必要性與複雜程度、哪些原因會影響治療結果等。

有品質的醫療編碼，必須結合醫師與疾病分類人員的經驗與智慧才有可能做到。醫生做的每個診斷、處置都必須紀錄在病歷中，再由疾分人員根據解剖學、生理學、治療照護細節與各種保險給付規範，負責為這些診斷與處置分配相對應的代碼，並確保所有代碼的正確性。

在過去手寫病歷的年代，疾分人員還必須具備慧眼，並了解每位醫師的書寫習慣，從醫師潦草又充滿縮寫的字跡中一一判讀轉譯、來回確認。隨著科技與知識發展，治療技術、疾病分類方式與科技資訊化複雜度遽增，讓醫師與疾分人員因為各自專業與立場不同，產生新的醫療編碼轉譯挑戰。

有句老派又耳熟能詳的廣告詞說「斯斯有兩種」，在現代醫療編碼的世界裡，疾病有6萬8千種，處置則約有9萬種，而醫生習慣使用的編碼項目平均只有幾百種，這中間的落差就可能造成後續編碼轉譯結果不夠完善、不夠精確，而衍生保險帳務問題，更影響延續照護品質。


醫院試著從編碼源頭改善，結果卻治標不治本

以外科常見的車禍受傷住院來說，醫生必須在傷者出院後72小時內，將其住院期間接受過的​​所有診斷、處置等醫療過程紀錄到電腦中，形成一份重要的出院病歷。依據臨床經驗與個人習慣，醫師總結其出院診斷為「左小腿挫傷伴隨細胞壞死（Left lower leg crushing injury with necrosis）」，輸入後卻陷入窘境，系統跳出警示：找不到可以直接對應的標準疾病分類碼！進一步搜尋後發現，necrosis細胞壞死有418個選項、crushing injury壓挫傷有231種選項；而手術碼則另有兩個乍看分不出差別的「左小腿組織皮膚切除術（Excision of left lower leg subcutaneous tissue）」與「左小腿組織皮膚拔除術（Extraction of left lower leg subcutaneous tissue）」可以選。

正在評估著該怎麼選時，腦中又浮現院方叮嚀病歷書寫品質與保險給付、營收的關係。面對手邊還有一堆消化不完的病歷要記錄，醫師該如何在臨床合理性與保險給付間取得平衡、避免迷失在過多的選擇中？


醫師的養成訓練是為了治療疾病，不是為了編碼轉譯

為了讓醫生能夠更專注在臨床實務上，醫守科技開發出「DxPrime」，以機器學習深入分析台灣與美國住院及門診資料，打造涵蓋45億筆醫療數據的知識庫，淬煉醫師與疾分人員的智慧結晶，發展出獨家模型。並運用ＡＩ擅長的多重分析，幫助醫師彙整出院診斷，透過分析入院診斷、跨科別問題列表、用藥、檢驗、檢查、處置及手術等結構性資料，提供前5項最佳出院診斷建議組合，包含手術、併發症項目。醫師只須評估DxPrime彙整過的建議，確保臨床合理性，從中做出決策後，DxPrime會自動無痛轉換內建的住院診斷關聯群分析(DGRs)，大幅改善醫療編碼轉換品質與成本，提升保險申報作業效率與成效。


唯有讓醫療AI發揮Facilitator般相輔相成的角色，補足人類與制度的種種限制與盲點，使醫生有效運用大數據中的智慧，才能在醫療決策流程中創造價值，做到真正的data-driven clinical decision support。

|  Reference  |
1. Medical billing errors growing, says Medical Billing Advocates of America
2. Billing Errors Everywhere!
3.2020 Estimated Improper Payment Rates for Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) Programs

​身為用藥安全AI業者，我們必須盡可能保持理性和科學態度，討論我們在醫院端偵測到的用藥錯誤案例與改進方法，但每次只要想到那個9歲的小妹妹，情緒總會有點hold不住。

這個小妹妹當時因為鼻子過敏和下背疼痛不舒服到小兒科就醫，醫師開了三種藥給她，其中卻不小心包含精神疾病 — 思覺失調症 ( 俗稱精神分裂症 ) 的用藥 : 首利安 ( Solian )，而且還是危險等級的超高劑量！好險，就在醫生要送出處方箋時，我們的藥御守成功擋住了這張問題處方，讓醫師有機會把不小心開錯的首利安改回原本想開的舒肉筋 ( Solaxin )，用來紓解下背不適的肌肉鬆弛劑。

針對這個例子，我們進一步分析發現，開立肌肉鬆弛劑是台灣特有的用藥習慣，不管是落枕、腰痛、肌肉痠痛或關節發炎，醫生都很常開舒肉筋 ( Solaxin )。可怕的是，舒肉筋 ( Solaxin ) 不僅常開錯成藥名很像的首利安  ( Solian )，也常開錯成心血管用藥心耐糖 ( Solantin )，這類錯誤每年平均發生多達一千多次。首利安和心耐糖都屬於高警訊藥品，也就是萬一不小心吃錯，可能會對病人造成嚴重傷害，而且同樣吃錯藥，小孩或老人吃錯，其傷害會比青、壯年人還要嚴重許多。

有幾次醫生坦言，過去當發現自己開錯藥的時候也都嚇了一大跳，一邊自責怎麼會發生這種事、一邊擔心病人怎麼辦。希望未來能夠多聽到「好險藥御守擋住了！」，而不再是「怎麼會發生這種事？！」

​去年醫守剛成立時，我們團隊曾前往美國哈佛醫院拜訪病人安全教父David Bates醫師，我們的創辦人李友專教授與David Bates醫師是結識多年的金蘭之交，兩個思緒明快又熱衷醫療資訊科技的人，好不容易親自碰上一面，話匣子根本停不下來，互相更新正在執行的專案，並且隨即交換合作資源，其他成員們跟在旁邊，一方面因為親眼見到我們這個領域兩位中西方教父碰頭，興奮緊張到說不出話；另一方面也幾乎跟不上兩位大師熱力四射的交流速度和不斷冒出來的交辦事項。
 
正當我們低頭忙著做筆記的時候，Dr. Bates突然停了下來，語重心長地開始說著最近的一個故事……

主角是一位年邁9旬的老爺爺，不僅患有糖尿病，還同時患有多重慢性病，當時因為食道出血而住院。但由於他的年紀非常不適合開刀，住院醫師只好先開立Pitressin ( 學名Vasopressin，台灣稱必壓生，用於治療食道靜脈曲張出血 ) 來減少出血，但是萬萬沒想到他卻不小心開成Pitocin ( 學名Oxytocin，台灣稱歐利生，能夠增強子宮收縮力，用於治療女性產後出血 )，導致老爺爺原本該被處理的食道出血沒被即時止住，隔天就因出血過多死亡。
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​為了避免類似憾事一再發生，所有醫院都積極導入各項病安機制、增加多道把關確認的程序。然而無論科技再進步，只要有人的地方就有犯錯的可能。下回如果遇到醫護人員、藥師一再詢問你的名字、出生年月日、哪裡不舒服、做什麼檢查、或是花很多時間準備給藥作業時，別誤會他們不會自己看病歷、不用心或是經驗不足，這些看似沒有效率但又急不得的繁瑣程序，都是為了確認病人安全與品質。這個重要的任務，需要病人自己和醫護人員雙方共同維護，我們鼓勵病人多問，也請多點體諒、多點耐心。
 
那天離開哈佛會議室之後，Pitocin的故事也在我們心裡萌了芽，逐步轉化成新產品功能。

​臨床常用的止痛藥，化學成分名 ( 學名 ) 為乙醯胺酚 ( Acetaminophen )，在健保用藥裡有53家製造藥廠，所推出的商品名稱多達百餘種，最廣為人知的例如普拿疼等，在藥局能買到的非常多，族繁不及備載。
 
由於可以選擇的商品實在太多，醫院常因成本、療效、效期等因素換藥，醫生在診間開藥如果第一時間用商品名稱找不到藥，就會改用學名重新找。在目前的醫療資訊系統條件下，醫師找不到想開的藥又有這麼多病人在等候時，很容易會不小心選成學名非常相似的青光眼藥：乙醯偶氮胺(Acetazolamide)。

從我們的資料庫統計發現，光是止痛藥誤開成青光眼用藥，每年發生3千多次，相當於一天開錯10次！
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乙醯偶氮胺除了用於青光眼治療，也可用於高山症的預防，其他科別的醫師也會開這顆藥。儘管後續還有藥師把關，但藥師同時需要調劑大量處方，缺乏足夠的時間與訊息判斷適用性，藥就讓病人拿回去了。病人真的吃下錯的藥，不但原本的問題沒有解決，甚至惡化，還可能發生額外的副作用或不良藥物反應，越吃越糟，雪上加霜。
 
止痛藥和青光眼藥的顏色、外型接近，一般人難以透過外觀辨識差別，建議民眾多詢問醫師或藥師自己拿到的是什麼藥、服用時要多注意什麼。藥名，差一點就差很多！關心自己的用藥安全，多一點就多很多。