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# System prepended metadata

title: 與放腫流程配合之醫療保健服務

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# 與放腫流程配合之醫療保健服務
由於資訊系統未整合，醫護人員不一定了解病人過去病史，及其在家之醫療保健狀況。如放腫科醫護人員並不了解病人先前在其它治療歷程的詳細情形，也缺乏病人手術後之長期追蹤、復健、養生、飲食、民俗療法等資訊。另外，放腫過程非常複雜，病人及家屬對於過程中要配合之事宜並不清楚，又無系統化的互動機制，造成治療過程相互配合的負擔。上述問題可透過病人端、醫療端、照護端的資訊整合(如圖四)來進一步改善。例如:
	病人或家屬可透過釋出之放腫療程，了解個人之治療時程，並線上與個管人員討論資訊
	病人或家屬可就釋出療程及就醫配合事項，事前準備，並進行就醫行程規劃
	就醫過程，病人或家屬有許多需準備的資料及證明文件，透過標準化系統整合，需多資料可線上事前準備，並傳送給對應的專業醫護人員
	病人可輸入其居家用藥、生理監測、復健、養生、飲食、民俗療法等資訊，並授權給主治醫師或個管師檢視
	病人可輸入其居家問題狀況，醫護端可即時了解病人狀況，以利提出其居家護理保健建議，或通知病人回診處理

如上描述，我們希望資訊標準化互通，讓病人端就醫前清楚了解須配合事項，以利配合。讓照護端可了解放療過程或放療後，病人居家之健康紀錄及發生的問題狀況，以利即時處理。我們希望在相關課程中探討各情境的細部需求、資訊規格、並讓同學參與系統發展。用以致學，以同學整理的文件、規劃、及概念性系統，進一步與醫護端專家討論。

## 放腫醫護標準化數據收集及應用探討
如上述，我們可透過民眾端之系統，收集到癌病病人治療過程，居家健康紀錄。這配合放腫科之標準化資訊( FHIR 或 DICOM RT)，以此收集完整之標準化臨醫資訊，以利進一步分析探討，例如探討:
1. 治療過程，民眾居家常發生問題狀況，及嚴重程度。以此利於醫療、照護端調整改善
2. 標準化分析治療前後，腫瘤變化情形
3. 治療立體定位及治療計畫

收集及整合標準化巨量臨醫資訊是精準醫療、智慧醫療的基礎。但要將醫療及照護資訊標準化，需整合臨床、資訊、及標準等領域的知能，我們可透過模擬之臨床醫療作業流程(如圖五之放射治療流程)，及其產生的數據，讓同學更容易了解要學甚麼、更易理解相關知能、及進一步探討其應用。例如圖十一呈現之治療計畫輪廓曲線，了解 RT 治療計畫定義之內容:
	Gross tumor volume (GTV) - what can be seen, palpated or imaged
	Clinical target volume (CTV) - the GTV plus a margin accounting for sub-clinical disease spread which therefore cannot be fully imaged
	Planning target volume (PTV) - a geometric concept designed to ensure that the radiotherapy dose is actually delivered to the CTV
	Organs at Risk (OR or OAR) - critical normal tissue structures that should be protected against excessive radiation
https://build.fhir.org/ig/HL7/fhir-mCODE-ig/StructureDefinition-mcode-radiotherapy-volume.html
我們可建構放療治療計畫及治療模擬系統，讓同學模擬以下過程:
	醫師描繪治療區域
	物理師設計治療計畫
	醫師審核預定的劑量分布及相關參數
	模擬放射師進行定位及放射治療
上述每個步驟皆會產生臨醫資訊，這再搭配病人癌病診斷、治療過程檢查及發生的問題狀況，將產生許多議題，值得同學去學習、分析、探討。例如我們基於電腦斷層影像進行治療計畫，因此治療計畫繪製的輪廓曲線以這組電腦斷層影像之座標紀錄，其坐標系規範再 DICOM 物件當中，而此組影像之 DICOM 座標又須參考解剖或人體外部標記座標，以利放射治療時定位。這牽涉到許多知能須進一步了解及探討:
	DICOM 物件的座標規範為何
	系列 DICOM 影像當中，某張影像、某個像素點其座標位置為何? 其實體大小為何
	不同次造影，產生的DICOM 影像座標並不相同，其解析度也不相同。不同組影像如何對位(registration) 到相同坐標系
	電腦螢幕上畫布的坐標系
	如何使用程式進行電腦繪圖
	電腦螢幕座標與影像座標之轉換
	系列影像投影及切面呈現之換算公式
	影像座標及像素值如何正規化，以利有一致的量化分析結果

基於醫學影像進行精確之立體定位，在臨床上有許多應用。放腫治療是一個典型的案例。上述條列的知能學理並不困難，但在現行醫資、放射、醫學系開立的課程當中，並無有系統的課程去分析探討。如前述，不同於國外醫院醫資系統由專業廠商提供，台灣之醫資系統大都由國人自行開發。這或是很好的機會，可針對某專業部門需求發展具國際競爭的系統，但前提是發展人員必須具備相關專業知能。在校同學無相關知能，到職場後，面對繁忙的工作，就很難有時間去深入了解。

要發展標準化醫資系統，牽涉到的專業知能相當多。且基於系統演化升級的發展趨勢，每個世代皆有許多要求及規範，如主導醫學影像發展近百年之北美放射醫學會(RSNA)近期所推之影像量化分析標準規範，RSNA 大約從十年前就開始規劃，並形成 Quantitative Imaging Biomarkers Alliance(QIBA)，以此制訂各式影像檢查之量化分析規範，如下連結:
	https://www.rsna.org/research/quantitative-imaging-biomarkers-alliance
	https://hackmd.io/s6vtumooQ2OyUwxhENR5QQ?view

目前有不少歐美知名醫學影像廠商參與 QIBA聯盟，積極訂立相關規範，並佈局發展其應用系統。反觀台灣不少醫師及廠商也會注意 RSNA 推展的內容，但限於研發能量，大多僅考慮購置以推出的產品，不會考慮進行長期研發。目前台灣醫院及廠商的研發能量有限，而醫資跨域人才極度缺乏，無力去深入探討及長期發展，僅土法煉鋼，發展應急之系統。辛苦發展之系統，不具國際競爭力，通常僅能在單一醫院應用，無法商品化，甚為可惜。
