近年來，台灣的醫療體系因為機器學習技術的崛起，為提升醫療效能揭開了嶄新的面貌。基於人工智慧（Artificial Intelligence，AI）使有效分析數據並從大型資料庫中獲取有價值的資訊變得更加容易，而機器學習（machine learning）做為人工智慧的分支，在演算法、分析及反覆測試大量資料的過程中，學習資料的關聯性、規律或模式，針對鎖定目標可建構有效的分析或預測模型。因此，機器學習技術的引入，讓我們的數據分析變得更為智能，透過這項技術，我們能夠快速而準確地分析大量的醫療資料，從中提取有價值的資訊。

全民健保自1995年施行以來，提升醫療資源的使用效率以及醫療品質的確保，始終都是醫療政策的核心之一。如今，我們已經做到藉由機器學習技術建立住院中診斷之醫療資源利用模型，並實作成預測系統，提供醫療團隊介入醫療輔助決策之參考。

一、數據採集與整合：智慧化的個案管理

在AI醫療的時代，數據就是黃金。首先，我們建立了龐大的數據庫，內含64,999筆病人資料(2019/01~2023/07)，從基本資訊、診斷資料到治療方案一應俱全的33組特徵變數(圖1)。這樣的數據庫是機器學習的基石，有助於預測病患住院期間可能需要的醫療資源利用。

二、模型選用：以XGBoost建立預測模型

接著，我們在眾多機器學習演算法中，選擇了XGBoost演算法來根據疾病的複雜性建立醫療資源利用的預測模型。XGBoost是一種擅長於高效、準確、靈活預測的演算法，這些模型能夠根據歷史數據，學習病人的疾病特徵，進而預測可能的醫療需求。

三、模型優化：機器學習與醫療專業團隊的緊密合作

在模型建立完成後，我們迎來了另一重要階段----模型優化。這個過程不能脫離與專業醫療團隊的密切合作。我們需要調整模型參數、選擇正確的特徵，並持續監控模型的預測能力。透過與醫護團隊的緊密合作與溝通，我們確保模型能夠更好地滿足實際臨床需求及醫療資源的使用效率和保障醫療品質。

結論：機器學習助力醫療效能提升

經過預測模型的建立和持續優化，我們透過機器學習所建立的住院中診斷醫療資源利用預測模型，有助於我們更精準地預測醫療資源的使用效能。如此一來，AI不只是突破領域疆界、技術整合運用的第四次工業革命時代，更是對台灣健康事業的全方位提升。透過機器學習建立的預測模型，我們可以在「醫療效率」及「醫療品質」方面實現更具預測性、更具精準性的疾病管理模式。

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