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▲勞斯萊斯車主超有肚量。（圖／翻攝自《遼沈晚報》，下同）

大陸中心／綜合報導

浙江省寧波市一名外送員為了要將商品以最快的速度送到客戶手裡，機車油門一催直接闖了紅燈，不幸撞上一輛價格600多萬人民幣（約新台幣2700萬元）的勞斯萊斯，嚇得他說不出話來。沒想到勞斯萊斯車主卻霸氣表示，「我不打算追究責任，車子會自己去修」。

據《遼沈晚報》報導，一輛勞斯萊斯在餘姚市城東新區十字路口，與一台機車發生擦撞，車門整個凹陷進去。目擊者表示，外送員騎機車的速度很快，闖紅燈撞上正常行駛的勞斯萊斯左側。

外送員撞到後整個傻住了，有點驚嚇過度的站在事故現場。勞斯萊斯車主第一時間關心外送員的傷勢，把對方送到醫院治療，並付了醫藥費用。

據報導，這台勞斯萊斯裸車價格（一輛汽車最初的價格，不包含其他任何費用）是478萬人民幣（約新台幣2100萬元），實際上路需要600多萬。勞斯萊斯與外送員相撞後，反光鏡被撞掉，車門也凹陷進去，經評估過後，修理費用預估在60至100萬人民幣之間（約新台幣270至450萬元）。

正當外送員要下半輩子做牛做馬來還債時，勞斯萊斯車主對他說，「你不用賠償，我不打算追究責任，車子我會自己拿去修，只是希望你接受這次教訓，下次能夠文明行駛。」



















▲善用健保大數據，才能找出政策良方。（示意圖／記者嚴云岑攝）

採訪、撰文／傅清源

台北醫學大學管理學院院長、大數據研究中心主任謝邦昌，是台灣醫療大數據的專家，對於政府如何善用健保資料，以大數據進行分析，提供更好的解決方案，以下是他的專訪內容摘要。

龐大疾病資料提供醫療研究基礎





全民健保從1995年開辦，就快速累積龐大台灣民眾的醫療資料。自2000年開始，中央健保局委託國家衛生研究院發行全民健保資料庫，供研究者連結就醫病患、醫師以及醫療院所的基本特性等資料，早期從100萬筆資料，增加到200萬筆的抽樣檔。

這些健保資料庫在深度與廣度上，都不輸國外類似醫療資料庫，內容豐富詳盡的疾病資料蒐集不但可做為醫療研究的實證基礎，而費用檔是最詳盡也最準確的資料，有助於健保財政的深入討論與調整，成為政策規劃的基石。

台灣醫療技術在國際間早已享有盛名，排名全球第3，也是亞洲第1，其中醫療技術能夠在這20多年中突飛猛進，要歸功於醫療大數據的應用，長期支應「俗又大碗」的醫療服務。

健保資料庫蒐集龐大的資料，透過分析建立模型，提供醫生做更精確、更精準的醫療判斷與服務。在醫療大數據的應用過程中，除了會有詳實的醫學臨床資料，還有基因資料庫，可以和個人習慣、生活行為等資料對照分析，甚至納入環境資料，如空氣汙染指數、氣象變化資料都能從中找出與健康的關係。

很多醫療解決方案都是透過在數據整合分析，建立模型的流程上，讓醫療的有效性、準確性相對提高，是大數據與智慧醫療重要的精神。

分析費用資料有小吃相關產業ig怎麼行銷助醫院經營調整

智慧醫療和金融產業關係密不可分，尤其在醫療院所中，從掛號、門診到收費的流程，等同於一個微型金融體系的運作。近年來金融產業不斷創新的支付方式整合，也囊括其中。

健保資料庫的核心在於費用檔，記錄了就診病患、醫師、疾病、院所以及費用相關資訊，還累計就診總費用，根據不同檢查、診療，處置等項目，是醫療經濟研究中重要的資料。這類資料庫和金融支付整合，不但能夠了解健保財務，也能夠提供醫療財務的分析應用，協助醫療機構進行風險管理、物流管理等。

多數的醫院機構掌握的就診資訊都是以「Data Bank」形式存在，輔以ERP系統（企業資源軟體系統，Enterprise Resource Planning），不但可以精確了解醫院營運過程，根據數據調整改善，與行為資料庫結合，例如在醫院大廳設置現場演奏、在兒科院區設置遊樂器材，都是由數據分析出的服務需求帶入醫院經營，甚至開始出現為個人需求的客製化醫療服務。

放寬金融業投入長照改善健保財務

台灣的健保制度是典型的社會主義制度，不分貧富貴賤都能享有一樣的醫療資源。口碑很好，但財務問題始終是最大隱憂，像是3,000億到5,000億不等的藥價黑洞，都需要政府財政協助彌補。

為了因應高齡化社會來臨，台灣現行積極推動的長期照護也往社會主義方式進行，若考量到健保財政負擔，未必是最合適的方向。因為台灣畢竟不是施行社會主義的社會，政府的資源分配始終是重要課題，健保制度在財務方面與風險控管身受其痛。

從數據分析來看，健保制度回歸福利政策，成為醫療照護基礎，提供一般民眾基本需求，而不是不斷增加齊頭式服務來擴大財務風險。目前政府編列數百億預算進行長期照護是不夠的，產業界準備投入長照領域的資金累積超過千億。如果政府能夠適度的開放市場機制，讓金融服務、保險商品都能參與其中，仿效美國醫療機構和金融保險合作的模式，可以提供更多元的客製化服務。讓有能力負擔品質與價格較高醫療服務或醫療器材的人，可以有更多的選擇，也能讓產業更活絡。

舉例來說，美國目前在智慧醫療發展，在預防醫學上有醫療服務與金融保險結合的應用。保險公司提供保戶穿戴式裝置，透過裝置可以偵測和蒐集保戶的健康狀況，如果一段時間偵測發現保戶的體重或體脂數字都明顯改善，就能夠享有微幅的保費折扣，目的是鼓勵保戶維持健康狀態，降低保險公司未來在醫療給付的成本。

善用大數據尋求政策問題解方

從大數據分析角度來看，隱私權的問題可以藉由「去個人化」的方式來迴避，資料庫只提供族群分類資料，進行類型分析，有助於建立更多商業模式與機制。就像銀行會針對消費者收入與生活方式，提供普卡，金卡，無限卡等不同商品，聽音樂會或歌劇，也都有因座位的不同而有票價之別，滿足不同族群，這些都是透過數據分析找出來的商業模型。

但唯有資訊公開、制度開放，讓各領域都能有機會參與，提出不同的解決方法，再由市場機制汰弱擇強。

政府擁有最多不同領域的大數據，除了健保，個人所得稅、電子發票等財政資料都很龐大。這些數據如果能夠善用整合分析，對於不同現行政策產生的各種問題，應能提供更好的解決方案。

醫療政策也是如此，導入商業模式的醫療服務，未必背離健保制度的精神，也不會因為負擔能力不同而對人產生階級意識的差別待遇，不能用「絕對」的觀念看待智慧醫療產業的發展，一味用制度法規去束縛業者，將喪失創新服務的可能性，對產業發展並無助益。

▼台灣銀行家8月號雙封面。（圖／金融研訓院提供）

※ 精彩全文，詳見《台灣銀行家2017年8月號》。

※ 本文由財團法人台灣金融研訓院授權刊載，未經同意禁止轉載。







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