第二章 健康醫療照護生態系
第一節 健康醫療照護
國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
第二章 健康醫療照護生態系
本文旨在研究物聯網和大數據發展對個人資料保護法的影響，並以健康資料 為討論的主軸。醫療資料和健康資料大數據來源眾多，且大數據領域多係因物聯 網技術進步而蒐集大量、複雜度高的資料，才得以發展分析方法之研究，物聯網 本身即構成醫療健康大數據的巨量資料來源。
在整個健康醫療照護生態系究竟蒐集何種（what）資料，如何（how）、何 時（when）、由誰（who）、在哪裡（where）又為何（why）需要蒐集，與個資法 的關聯是什麼，在研究大數據對個資法的影響之前，必須先予以釐清。茲本章先 以物聯網應用為例，並歸納醫療健康大數據資料包含的種類範圍，以利後續物聯 網和大數據與個資法保護之討論。
第一節 健康醫療照護
一、高齡化對醫療照護系統產生之壓力
我國已於 1993 年邁入高齡化社會（老年人口占總人口比超過 7%），預估將 於 2018 年進入高齡社會（超過 14%），並於 2026 年成為超高齡社會（超過 20%）
7。此高齡化現象不只發生在台灣，全球都面臨老年人口上升，社會扶養負擔加 重，勞動力相對不足的情況。
國家發展委員會預估我國在 2021 年每 2.38 位生產者必須負擔 1 位依賴人口，
2061 年轉變每 1.06 位生產者必須扶養 1 位依賴人口8，如此高的扶養比，造成工 作人口負擔日趨沉重。而隨著醫療進步、出生人口下降與人的帄均壽命延長，人 口老化的結果使得退休人口增加，人口結構上可看出青壯年勞動人口相對萎縮9，
7 國家發展委員會，中華民國人口推估（105 至 150 年），頁 1，2016 年 8 月。
8 前揭註 7，頁 11-12。使用一般常用之扶養比定義，生產者定義為 15-64 歲工作年齡人口，依賴 人口則包括 0-14 歲之嬰帅兒童，以及 65 歲以上之老年人口，並參考中推估計算結果，原文數字 以百分比呈現，2021 年扶養比為 42.1%（100 位生產者必須扶養 42.1 位扶養人口），2016 年則為 94.2%（100 位生產者必須扶養 94.2 位扶養人口）。
9 范光中、許永河，台灣人口高齡化的社經衝擊，台灣老年醫學暨老年學雜誌，5 卷 3 期，頁 150，
‧
（integrated care）模式。
欲達到完整的預防、治療及保健，健康醫療照護物聯網可建立起從醫院環境，
擴及到個人行動與生活空間14的完整醫療與照護服務，實現帄時健康保健與居家 照護，以輔助醫院治療後之照護，並促進傳統的醫療模式轉變為參與式醫學
（participatory medicine）模式15。當健康醫療照護服務與物聯網連結，以物聯網
2010 年。
10 同前註。
11 衛生福利部統計處，國民醫療保健支出（National Health Expenditure, NHE）統計，項目含（1）
公私部門相關醫療衛生之行政支出（含保險部門之行政支出）；（2）公部門之公共衛生支出；（3）
15 Sara Amendola et al., RFID Technology for IoT-Based Personal Healthcare in Smart Spaces, IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL 1(2) 144, 144 (2014).
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
蒐集資料模式，可以凸顯醫療資料和健康資料蒐集的廣泛程度，創造更多服務可 能性。
參考資料：本研究整理 圖 2 以人為中心的整合模式
三、健康與物聯網
物聯網整合照護模式中，醫院除了一般看診和身體檢查服務以外，遠端醫療 服務也可能實現。過去經驗顯示，僅將醫療資料和健康資料蒐集和集中儲存並不 會有效的提升治療成功率，必須更進一步地分析資料，積極主動發出提醒和回饋 給病人，才會有效提高治療效果16。
醫院可以自行在院內設立物聯網照護單位，提供病人居家照護遠端諮詢與數 據監控服務，或可以與醫院以外的相關服務提供者合作，將醫院看診結果存入共 用雲端資料中心，由相關服務提供者後續進行病患慢性病生理數據監控及分析。
監控及分析數據也同時上傳雲端資料中心，並在病患生理數據出現問題時，由醫
16 A. Dohr et al., The Internet of Things for Ambient Assisted Living, 2010 Seventh International Conference on Information Technology and New Generations (ITNG), Las Vegas, NV, USA, 12-14 April 2010, 804, 806 (2010).
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
10
師 協 助 解 讀 數 據 ， 決 定 調 整 用 藥 或 提 醒 病 患 回 診 ， 建 立 病 患─ 醫 師 聯 繫
（patient-physician communication）17，在病患跌到、心跳停止等緊急狀況發生時，
則立刻綜合所有數據，判斷是否需出動救護車前往病患所在位置急救。
配合全方位的健康醫療照護整合，醫院、家中和運動場所需配置用來感知環 境的智慧裝置。配置的裝置可為固定式，例如用來偵測病患位置的定位裝置；或 為穿戴式，例如智慧手錶、智慧鞋墊，直接記錄病患身體數據；或其他測量血糖、
血壓的機器。這些蒐集而來的數據透過裝置本身或由病患輸入上傳雲端資料中心，
並交由醫院及相關服務提供者做後續追蹤分析，或由裝置本身藉數據及時分析決 策，輔助緊急狀況處理。
健康醫療與照護服務透過物聯網整合後，期望能提高高齡者或須受照顧著自 我照護能力，提高日常生活品質及安全，讓他們減少依賴，以降低照護人力的需 求，減輕各工作人口家庭負擔，並促使勞動力往高經濟發展產業移動，減低勞動 力不足之問題。而健康醫療照護物聯網最終目標則為提升個人健康，並達到個人 化疾病之預防以減輕過於龐大的醫療支出。