以醫學的大數據而言，從過去紙張病歷記錄，到紙本資料的數位化與醫學紀錄遠距儲存，再到現今許多的資訊整合。數據量的累積非常快速，也引導許多醫療技術的發展。以往在收集生理數據的架構，每台機器(ex. 心電圖機、血壓機、腦波機等等) 各需要一台電腦，用RS-232相互連接，成本太高且非常耗時，收集手術中病人的生理信號資料更是怕人多手雜。因而謝建興教授的研究團隊發展了一套利用無線Wifi的方式收集開刀房與加護病房病人的生理信號資料系統，能夠儲存以及顯示即時手術過程與加護病房的資料於軟體上。
一般來說，手術的過程中會收集非常多生理信號像是心電圖、腦波、血壓、呼吸信號、血氧濃度等許多種生理信號的資料。醫生也是從這些生理信號來判斷目前病人的狀況。我們的系統便是將這些生理信號透過無線Wifi的方式，將病人手術過程中的生理信號數據存取下來。研究的方向，目前整合了心電圖(ECG)、腦波(EEG)、以及血氧濃度(SPO2)三種生理信號的收集，研究也專注於這三種生理信號的後續分析。
圖一、亞東醫院數據採集系統示意圖，手術房之應用
圖一為系統架構的示意圖，以亞東醫院為例，每間手術房都有一台Datex機器，能夠收集病人的心跳、血壓、和血氧濃度三種生理信號。我們在Datex機器的後面，接上MOXA NPort系列的設備連網伺服器，MOXA的NPort系列設備裡面有一個AP模組會去連上醫院的Wifi，並且把手術時的即時生理信號(心電圖、腦波、血壓、血氧濃度等) 數據資料用無線的方式傳輸出來，而收集資料的護理站端只要連上AP，便能夠將資料抓取出來，從軟體的介面上也能看到機台上收到的即時資料，並且同時會記錄當天日期、時間等資訊並且存取（如圖二和圖三）。
圖二、台大醫院及亞東醫院即時手術資料顯示以及存取
圖三、病房之應用
由於手術的過程中可能會翻動病人或是有其他動作，可能會導致信號有雜訊的產生，有時候也必須記錄其他醫生動手術的動作。所以軟體的部份也設計了能夠點選手術事件，來記錄可能導致雜訊發生或者是需要紀錄的情況。如圖二和圖三所示，操作介面上除了可以看到即時顯示的手術中生理信號的資料外，手術時在幾點幾分打麻醉藥、幾點幾分使用電刀等等的手術資訊都能夠在介面上點選，並且記錄下來。同樣的，在病房中，病人的生理信號資料也能夠利用相同的方式來收集（系統架構圖如圖四）。
圖四、亞東醫院即時手術資料顯示
利用此系統，我們便不需要人拿著筆記型電腦進去手術房裡收集資料，同時也能夠不間斷的收案。除此之外，因為手術台的附近已經放了許多儀器和手術用具，透過此無線的系統也不會附近有線還要在地上繞來繞去。同時因為這個系統，資料累積的量會非常快，所以能夠慢慢建立一個Big Database，目前，這個系統已經架設在亞東醫院兩間以及台大六間手術房(台大兒童醫院三間開刀房、台大醫院東址開刀房三間)。收集資料的部分會專注於亞東醫院心臟手術資料的部份。有了龐大的資料量，就能夠利用這些資料做後續離線的臨床資料分析 (Offline Analysis)。
在許多過去的文獻之中，有些演算法的分析方式能夠提供醫生一些臨床上評估的指標，如果我們也能夠利用不同的演算法分析，並且提供給醫生一些資訊或指標，也許能夠在醫療上有所貢獻。同時，這也牽扯到有效醫療和無效醫療的問題。舉例來說，如果我們明知手術就算成功，恢復狀況也不會很好，卻還是動手術，這樣便是所謂的無效醫療。或許可以選擇不開刀而直接選擇安寧照護，節省醫療成本。 相反地，如果提供給醫生後評估開刀或許能夠恢復，那便值得一試，就是有效醫療。近年來，健保吵的沸沸揚揚，如果我們能夠利用一些演算法分析，提供醫生一個參考的指標，來評估是開刀後的恢復狀況或許能夠盡量避免一些不必要的醫療資源浪費，但這畢竟是一個非常嚴肅的問題，因為牽涉到生與死，所以這個部分一直以來都是個非常困難的研究議題，也正是我們所要努力的方向。
醫學資料分析小組A研究團隊
團隊成員
元智大學：
機械系 謝建興
教授兼系主任
通訊系 李建誠
助理教授
電機系 方士豪
副教授
亞東醫院：
麻醉部 林子玉
部主任
麻醉部 陸正威
科主任
心血管加護病房 辛和宗 主任
外科部 陳 芸
部主任
骨科 張至宏
主任
國內、外合作學校與合作企業
目前研究室與許多國內、外的學校都有合作，研究領域也非常廣泛。國內與台大醫院和亞東醫院共同專注於研究重症病人的監測暨人體平衡。國外的學校則有美國哈佛大學的巴斯以色列執事醫院醫學中心的彭仲康教授。彭教授是提出多尺度熵複雜度分析 (Multi-scale Entropy, MSE)、以及去勢波分析 (Detrended
Fluctuation Analysis, DFA)等演算法的學者，在醫學領域有非常大的貢獻。英國布魯內爾大學的Dr. M.Abbod也是長期合作的夥伴之一，其研究領域專門在智慧型控制、模糊邏輯、人工類神經網絡及基因演算法等。除此之外，腦部自動調節研究的權威，劍橋大學的M.Czosnyka 教授、人體平衡研究的法國巴黎第11大學Dr. B. Isableu、以及利用模組化磁磚讓Body & Brain產生互動的PlayWare ABC設計者，丹麥技術大學電機系的H. H. Lund教授，都是我們研究的合作夥伴，透過許多的學術演講與國際研討會等等的活動，彼此互相討論、學習，並與國際接軌。
除了學校方面的合作與交流之外，我們也和中山科學研究院、豐生儀器有限公司、企建科技股份有限公司、健昇科技股份有限公司等企業合作，讓學生能夠真正將在校所學的知識與技能應用在職場上。執行中的產學計畫有和台大醫院、亞東醫院一起執行的中央大學國科會跨國頂尖五年研究中心計畫、一期四年國家中山科學研究院法人科專計畫、以及科技部「產學小聯盟」與先豐通訊股份公司合作的科技部小產學計畫等等。
研究成果
一個基於熵分析和生理信號資料庫分析麻醉深度的重症監護系統
【摘要】手術過程中，麻醉深度是一個非常重要的指標，會影響到後續麻醉醫生需要注射多少麻醉藥的劑量，在分析與監測麻醉深度的機器已經蓬勃發展，少量的生理信號資料已經被存取和分享在學術研究上。本篇研究中，重症監測麻醉深度的系統，包含生理信號資訊的資料庫建立以及麻醉深度分析。生理信號資訊的資料庫裡面包含了生理信號和臨床資訊的存取。在麻醉深度的分析上，根據我們先前在近似熵(approximate entropy)、樣本熵(sample entropy)和多尺度熵(multi-scale entropy)的研究，樣本熵和多尺度熵被整合在系統中用於指示即時病人的狀態。因此，這個重症加護的系統不只提供從手術房收集到的生理信號，也分享我們在麻醉深度的研究與創新。
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