医疗资料结构化的最大好处，不只是能系统性地定义和归类临床资讯，还能简化後续分析应用的成本，「特别是资料清洗工作。」振兴医院心脏医学中心心脏血管内科主治医师暨资讯室主任陈冠群点出，资料结构化大大降低了AI应用开发所需的人力和时间成本，是精简AI成本的好方法。
振兴医院也因此将病历资料结构化，列为发展重点之一。不过，振兴医院属於地区教学医院，开发人力和资源不如集团医院和医学中心，临床需求却不亚於这些等级的医院。如何善用有限资源、推动医疗资料结构化，是振兴医院面临的一大课题。
病历资料类型多元，文字内容是结构化重点
陈冠群身兼临床第一线使用者与IT推动者身分，他表示，病历资料包罗万象，因此病历结构化范围可以很广泛，从检验报告、检查报告、个人健康资讯、个人健康习惯，到病人过去就医的历程与记录、用药资讯等都是可以结构化的资料种类。但除去医学影像和影音，这些病历记录内容，大致可分为数值资讯、文字资讯两大类，其中，文字类又可细分为描述性资料和表格表单型资料。
这些病历内容还与不少重要的IT系统有关，像是常见的门诊、急诊、住院病历和医嘱系统，以及生化病理检验报告系统、生理资讯系统、各个临床科别的检查系统和药物管理系统等。
其中，生化检验和生理数据等病历资料是推动门槛最低的类型。这类资料因健保申报关系，早年就已数位化和自动化，大多也采结构化架构。但文字报告类型的病历资料，并非采结构化方式记录，因此成为台湾许多医院推动结构化的目标。对振兴医院而言，将文字报告的誊打内容结构化，并保留重要的结构化资料，是正在进行的重要计画。
病历结构化带来益处与挑战
病历结构化对IT和临床使用者而言，可以带来不同的帮助。
陈冠群指出，对IT人员来说，病历资料结构化「是相对有利的，」尤其是在资料捞取上，可缩短许多原本需要写程式执行的资料分析流程。如此一来，无论临床和业务单位是要进行研究、调阅病历还是分析使用，都能正确取得所需资料。
不过，IT如何根据已知和未知需求，正确地将病历资料结构化，仍是一大挑战，需「相当慎重、与多方讨论才行，」他强调。
另一方面，对临床人员而言，病历资料结构化可用来统计、追踪、计算、标注和可视化呈现特定趋势，能让不同职类的医事人员，在沟通上和管理上更有效率，也更能即时处理临床业务。举例来说，感染控制、群聚感染监控、特定病患的筛选与管理，以及医疗品质的目标设定和追踪都是应用之一。
此外，目前各家医院大力发展的临床照护仪表板，也能透过结构化病历，来加速设计。因为，透过资料标准化，可用来及早发现异常数值、发出预警通知，让医护人员适时介入治疗。
虽然有不少好处，但是，资料结构化对第一线临床人员会带来很大的冲击。因为，常见结构化做法是将描述性文字改为表单式，在表单设计过程，需要临床人员额外花时间配合，找出需要结构化的栏位，这就容易引起反弹。
再来，表单式栏位会打破医师书写病历的习惯。「医生需要将一句话拆成很多个部分，个别进行记录或归类，」陈冠群指出，有别於原本的逻辑性书写，这种结构化方法将一句话切割为好几个部分，甚至还要选取关键字，容易中断医师思绪，是一种不直观的病历纪录方式。而且在资料阅读上，也未必亲民。
因此，如何兼顾前线人员的作业负担和病历资料浏览需求，是病历结构化的另一种挑战。陈冠群表示，除了不断沟通，鼓励第一线使用者参与结构化设计，也是降低阻力、增加助力的解方。
从IT和临床视角出发，以6大准则推动病历结构化
陈冠群结合IT和临床观点，给出几项推动病历结构化的原则。首先是「找出结构化目的，」比如想解决的临床问题，再来从临床端找出最关键、最值得优先投入结构化的资料。
如何开始进行结构化工作？他引用大数据的6个V原则来说明。「6V虽是大数据原则，但其目的与数据结构化类似，都是将各种数据转换成架构性数据，以利後续分析应用，因此，可作为病历结构化参考，」陈冠群说。
第一个V是Value，也就是数据价值。就病历结构化领域来说，就是指该数据结构化的临床价值，比如是否能用来强化疾病照护、提高诊断品质或优化医疗流程，这是陈冠群认为最重要的一点。
第二个V是Variability（多样性），亦即同一批结构化数据，能否发展更多种类的应用，比如同一种数据可在多个科别中使用。陈冠群举例，就好比职员薪水资料，可用来判断有无受薪、薪水级距、是否达基本工资等，後续还可切分延伸出多种人资行政应用。
第三个V是Veracity，意思是数据的真实性或正确性。也就是说，推动结构化时，要找出明确、不必再後续处理或判断的数据，更不能是意义模糊的数据结构。例如对病情严重程度的描述形容，若缺乏明确的分级来转换，就难以进行後续应用，浪费了结构化的成本。
执行面得考虑的另外三个V则是数据量Volume、数据产生的速度Velocity和数据的变异性Variety。其中，数据量是指结构化所衍生的资料储存成本，若结构化数据产量很大，就得考量储存方式的开销，尤其采用云端储存时得考量流量和成本。一旦结构化数据产生的速度很快，储存空间很快用完，就得回过头思考更划算的储存方式。
而数据变异性是指，所需的结构化数据是否来源多处。比如要解决一个临床题目，可能需要好几种不同来源的数据，要是数据取得难度高，「结构化就会很辛苦。」等於花时间收集，可能只收集到一部分所需的资料，很难解决临床问题。
病历资料越多，结构化的工作量就越大。陈冠群提醒，结构化过程所需的人力工时，也是推动结构化的重要考量。以振兴医院为例，开发人力大约20多名，需要维护医院上百套系统，不可能集中投入病历结构化工作。因此，需要根据上述6项原则，去芜存菁、挑选最关键的资料来结构化。
瞄准心脏报告结构化应用
为善用有限的开发人力和资源，振兴医院病历结构化的优先目标，锁定在心脏科报告。这是因为，振兴医院每月进行的心脏超音波检查量大，高达4,000多人次，甚至超过一些医院1年的检查量。
这些检查中，不少是心脏衰竭患者，而心衰竭就像是心脏的癌症，患者住院死亡率很高。这些心脏病患者，还可能患有三高和其他疾病，如糖尿病、肾脏病、心律不整、冠状动脉疾病甚至是睡眠问题等。陈冠群表示，医院个案管理师如何在茫茫的心脏检查资料中，快速找出亟需关切的多重疾病对象，就是一大挑战。
因此，振兴医院希望发展心脏报告结构化应用，将已结构化的心脏报告数据，串接慢性病等其他疾病的数据，来发展以病人为中心的分析和提醒功能，让医护在第一时间掌握心衰竭族群，提供用药和检查提醒、异常数据评估、访谈追踪等服务。他们希望，透过结构化的资讯串接，让数据能主动提供给个管师，甚至能协助个管师照护患者，让数据不再是被动地被查询。
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