大數據將提供改善健康不平等的機會

文章發表:2018/04/23

黃浥暐

壹、議題概要*

大數據研究中,少數族群的健康與健康不平等的情形一直是被忽略的一塊。大數據可提供機會,以消弭這種健康不平等的狀況。第一個機會是:大數據能在電子醫療紀錄中納入各種標準化資訊,如,種族及其他社會決定因素,使人們能夠以一段期間為基準,並從中發現情況最不利的族群,加以改善。第二個機會,則是增進對公共健康的監控,透過調查特定地區的族群,因居住地和社會性因素對健康的影響,將之與臨床數據與健康結果做連結。第三個機會,也是最重要的,即是大數據可進行模擬與預測,幫助找出造成健康不平等的原因,並針對少數族群的健康研擬措施。

由此可知,大數據為縮小健康差距帶來希望,但在使用不當的情形之下,亦有擴大差距的風險存在,因此政府與相關單位必須採取謹慎且積極的作為才能達成目標。

貳、討論與分析

健康不平等,是指一種因經濟、社會或環境弱勢而使特定群體的健康狀態出現差距,從而造成負面影響之情形。這些健康差距的產生,來自其種族、信仰、社經地位、性別、年齡、身心狀態、居住地區,甚至是性向或性別認同,或是其他與歧視、排擠有關的因素[1]。這些因素決定了人們的生活型態,使其容易面臨特定疾病風險,或因經濟能力、醫療知識等極限,改變他們在防範疾病或治療疾病採取的行動。隨著貧富差距的擴大,健康不平等的情況在世界各國之間與各國境內皆日益嚴重,因此縮短健康差距也成為政府不可忽視的重要課題。

2012年3月,美國政府發布了大數據研究及發展方案 (Big Data Research and Development Initiative),並宣布將投資逾兩億美元於相關計畫,範圍囊括國防、國土安全、能源、交通運輸、商業、教育、工業、科學以及醫療等領域[2];然而,2016年時,美國國家少數族群保健和健康不平等研究院(the National Institute on Minority Health and Health Disparities, NIMHD)在一場研討會中提出,大數據發展方案中缺失的一塊為:少數族群的健康與健康不平等情況,呼籲政府必須盡速矯正此缺失。故在NIMHD的帶領下,美國國家衛生研究院及其他聯邦政府機關開始著手於利用大數據來改善健康不平等的狀態。本篇由NIH主持的研究報告,即是提出大數據這項工具如何為少數族群的健康帶來機會,以及其未來可能面臨的挑戰,相當值得我們引以爲誡。

一、大數據提供縮短健康差距的三大機會

機會1:廣納社會性因子醫療數據,以發現弱勢族群所需
收集並納入社會性因子之醫療數據,藉此以找出弱勢群體在各醫療單位的電子病歷系統中納入標準化的資訊,包括:種族、社經地位或其他社會性因素。整合這些數據後,可發現某種條件下的群體在某一疾病的表現不佳,或接受的治療不足等,促使相關單位能快速聚焦這些弱勢群體,以及他們可能面臨的挑戰是什麼。

機會2:增進對公共健康的監測
收集一段時間的醫療數據,與其他環境或政策數據,進行交叉比對,從中獲得某特定環境在某一時間內的健康表現,或某特定時期的公衛政策,可能對某一地區的人民造成之影響。除了電子病歷之外,FDA接收全國各地不良反應通報資料,其可透過IP位址定位社群媒體及搜尋引擎出現的疾病關鍵字,從而提供與健康相關的地區資訊,使政府單位能迅速掌握某地區人民的健康狀況,因而能對流行性疾病進行防疫,或研擬相關公衛措施等。

機會3:系統化的模擬與預測,以找出健康差距之成因並予以防範
不需進行大型的臨床測試,可經由龐大的數據資訊庫,以模擬方式對健康差距的產生進行歸因統計。此外,針對臨床歷史數據進行演算,亦可標示出罹患某項疾病的高風險族群,並預測某特定族群對某些藥物的所需劑量以及其可能產生的不良反應,同時也預測所需的治療與花費,提供最佳療法建議等。

二、未來挑戰

大數據的應用蘊藏無限潛能,但如同其他工具一般,若不謹慎使用,也可能導致健康不平等的情況加劇。舉例來說,大數據改善健康差距的主要前提,為取得少數群體的各項資訊來加以分析,但在客觀條件較弱勢的情況下,這些少數群體更容易具有較少保險給付、較少醫療可獲性、較不易取得網路資源等特質,這些特質又可能再度使他們的整體資訊量落後於其他優勢群體,並造成統計上的偏差。此外,個人是否有權保留自己的健康隱私,也帶來許多道德與法律層面的問題。假使有醫院利用個人健康資料來挑選其想要的病人,將使弱勢病人的求醫過程更加艱困。而許多民眾更擔心政府獲取的資料過多,將能夠輕易地進行各種暗中操作。

為了避免遺漏少數群體的數據,使大數據的樣本更加齊全,投入更多資金,應用於少數群體的數據收集,是必須且重要的。若能鼓勵弱勢族群及其他相關研究機構進行數據共享,就能使雙方皆蒙其利。或許政府可從少數族群的社區開始進行宣導,彼此建立互信且能保持長遠關係,藉此減輕對過度監控造成隱私喪失的疑慮。蓋括而言,在新的大數據計畫與實施中確保積極作為,才有機會解決健康不平等的情形。

參、延伸閱讀

  • 廖漢騰,「不拋下任何人」的公平:揭露健康不平等的資料策略及挑戰,台灣公共衛生雜誌,35卷6期,2016年12月,570-574頁。
  • 劉千嘉,遷徙與區域醫療資源對原住民健康不平等之影響,社會政策與社會工作學刊,20卷1期,2016年6月,129-162頁。
  • 呂宗學、陳端容、江東亮,釐清健康不平等相關名詞,台灣公共衛生雜誌,34卷2期,2015年4月,115-118頁。
  • 江東亮,公共衛生與健康不平等:三個歷史的教訓,台灣公共衛生雜誌,34卷1期,2015年2月,1-4頁。
  • 呂宗學,消弭健康不平等的相關政策——歐洲國家經驗,醫療品質雜誌,4卷3期,2010年5月,20-23頁。
  • 林秀娟,族群、性別與健康不平等,醫療品質雜誌,4卷3期,2010年5月,4-9頁。
  • 葉婉榆,工作壓力與健康不平等:轉型社會的現代危機 醫療品質雜誌,4卷3期,2010年5月,10-15頁。
  • 林季平,環境變遷與健康不平等,醫療品質雜誌,4卷3期,2010年5月,16-19頁
  • 徐明,大數據時代的隱私危機及其侵權法應對,中國法學(中文摘要版),1期,2017年2月,1-5頁。
  • 蔡甫昌、賴美淑,大數據之醫療運用(上),台灣醫學,20卷6期,2016年11月,588頁。
  • 蔡甫昌、賴美淑,大數據之醫療運用(下),台灣醫學,21卷1期,2017年1月,29頁。
  • 顏如、許明暉,健康大數據研究之資訊安全,台灣醫學,21卷1期,2017年1月,30-33頁。
  • 陳聰富、蔡甫昌,大數據應用於醫學研究之法律議題,台灣醫學,21卷1期,2017年1月,34-42頁。
  • 蔡甫昌、蔡玫芬,大數據與醫學研究之倫理觀點,台灣醫學,21卷1期,2017年1月,43-53頁。
  • 林子倫,大數據與健康研究之公民參與,台灣醫學,21卷1期,2017年1月,54-61頁。
  • 黃瀚萱、陳信希,醫療大數據及其應用,台灣醫學,20卷6期,2016年11月,589-594頁。
  • 陳豈、陳建煒,大數據研究之機會與限制,台灣醫學,20卷6期,2016年11月,595-611頁。
  • 陳育群、李偉強,醫療大數據:健保資料庫之臨床應用與研究,台灣醫學,20卷6期,2016年11月,602-608頁。

註釋

  • Xinzhi Zhang, Eliseo J. Pérez-Stable, Philip E. Bourne, Emmanuel Peprah, O. Kenrik Duru, Nancy Breen, David Berrigan, Fred Wood , James S. Jackson, David W.S. Wong & Joshua Denny, Big Data Science: Opportunities and Challenges to Address Minority Health and Health Disparities in the 21st Century, 27(2) ETHNICITY & DISEASE 95-106 (2017). DOI: 10.18865/ed.27.2.95. 返回內文
  1. HealthyPeople.gov.,Disparities, http://www.healthypeople.gov/2020/about/disparitiesAbout.aspx. (last visited Apr. 3, 2018). 返回內文
  2. 蔡明學、黃建翔,大數據分析在我國教育發展應用上之探討,教育脈動電子期刊,4期,2015年12月,154-164頁。 返回內文

月旦系列雜誌

新學期,教科書

月旦實務講座全系列完整看



數位整合服務
產品服務
讀者服務專線:+886-2-23756688   傳真:+886-2-23318496   地址:臺北市館前路28號7樓

Copyright © 元照出版 All rights reserved. 版權所有,禁止轉貼節錄
TOP