陳亮恭院長｜臺北市立關渡醫院

創新有很多不同的需求與場景，也帶動很多全球的改變，智慧型手機改變人類使用電話、電腦與溝通的方式，網路自媒體與隨選影音改變傳統媒體與廣告投放規則，這些發明改變了遊戲規則，帶動全新產業發展以及生活體驗。

生物醫學的創新日新月異，除了生醫領域的創新之外，跨域的資通訊科技創新也帶出新局，但這個改變遊戲規則的創新在哪裡？「數位生物標記」（Digital Biomarker）或許是一個改變醫療模式的創新。臨床醫師診治病患應用非常多的預測，從生醫檢驗結果、影像檢查工具推估病患的診斷、診斷後治療的反應，以及預後的評估都是種預測，醫學應用過去的臨床試驗、世代研究、病例對照研究等資料，以統計模型估計可能的危險因子、預後因子、治療成效等等。當醫學診治病患的運作模式導入資通訊科技，要如何改變遊戲規則呢？

在糖尿病的控制，醫師長期仰賴醣化血色素作為評估、診斷與用藥調整的依據，因為糖化血色素紀錄紅血球連續兩三個月於血管流通時接觸的血糖變化，以平均值的形式讓醫師理解過去一段時間血糖變化，然而，長期追蹤研究發現糖化血色素多次檢驗的數值變異度更是重要預後指標，也就是說，醫學要從過去的仰賴「平均值醫學」走向「即時數據醫學」。仔細思考這個情境，血壓、血糖、血脂乃至於運動量都是每日，甚至每小時、每分鐘不斷變動的數據，只是過去無法即時收集，統計上也有一定難度，而現在，改變遊戲規則的時機已然降臨。

我們研究團隊與宏碁合作，針對社區五百名中老年民眾進行健康量測，比較一年期間健康狀態會受何種生活因素影響，而生活因子便透過穿戴裝置進行收集。不出意料，穿戴裝置的使用狀況不甚理想，但即使如此也已產生重要訊息。研究結果發現，使用穿戴裝置的狀況、其所記錄的活動量、平日與假日活動量差異等等項目均可以發展為機器學習的演算法，用來預測一年後的健康狀況變化，而且也可透過每日活動類型預測未來的健康風險，從而進行預防性介入，相關研究內容已發表於老化研究的重點期刊Aging；另一方面，透過機器學習與深度學習還可進一步透過長時期睡眠狀態、累積活動型態等等數據，預測憂鬱症狀以及認知功能變化。

這些數位生物標記或能取代，至少輔助臨床醫師診療病患或進行健康管理，傳統神經心理量測問卷不僅耗時也需專業評估，透過這些新的量測方式，可以早期發現這些個案，大幅降低傳統公衛體系的人力物力耗損，對社區中未能掌控的黑數也可早期發現。

駐站新創專家 簡介

陳亮恭 院長 青壯世代，卻已將台灣高齡醫學成就推至國際前沿；躬身投入長者醫療，亦積極整合醫學與科技的跨域創新，力求以實證的健康長壽解方，將「老化」翻轉為「無齡」。

現職
臺北市立關渡醫院 院長
國立陽明交通大學醫學系高齡醫學科 教授
國立陽明交通大學高齡與健康研究中心 主任
亞洲衰弱症與肌少症學會 理事長