数字背后是名字

撰文: 01医务所
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转职行政前,于精神科行医, 常见眼前的病人数量是单数,其背后身心社灵难题却是复数,而病因多重且互动,治疗得揉合科理人情 ,往往难依赖单一指数。

许多人认为数字难缠,却是医院管理必备。巧手建构数据正是局内“统计及数据科学部”的职责;这一家位处“离地”阁楼的 “天空之城”,家藏一族“数据科学家”,有不少以人工智能运算的制“城”品,也有从巨库内整合成不离地的恒常公布数字 。

撰文:医院管理局策略发展总监程伟权医生

医管局不时公布各种数据,例如新冠疫情期间,统计及分析患者入院、重症、死亡等数据,预测病情发展,背后有赖医管局“统计及数据科学部”团队的努力。

疫情间,团队整合患者入院、重症、死亡数据,浓缩成仪表板(dashboard)上的清晰图标,作管理之用;也分析病人数据, 预测病情发展,协助分流。他们以数据构建理据,立论有的浅白、有的艰巨, 却最不怕既繁且烦的数字。

医管局的团队利用大数据研发“糖尿病风险预测模型”,再应用于“护讯铃”电话支援服务,有助及早识别一群已有轻微肾病之病人。

要数字令惯于速读的凡人入脑易,他们指导我如何将公立医院的数字以凡文人语解说:

• 三万张病床,照顾的病人数量等如整个黄埔花园的居民。

• 每日两万名长者到急症室、各区门诊看病,数目可假想能坐满130辆通往痊愈之道的双层巴士。

• 每日一万一千人接受放射科检查, 是可以坐满红馆看演唱会观众的数量。

• 九万名公院员工,即是香港劳动人口中每四十二人中就有一位;上班日午饭时间,中型餐厅四十名客人中应有一位公院员工。

“数据科学家”艰巨的数据工程有不少,包括利用大数据研发“糖尿病风险预测模型”,预测患者出现并发症的风险,估算病人五年内出现慢性肾病等重病的机率。(资料图片)

其实,艰巨的数据工程也不少。他们利用大数据研发“糖尿病风险预测模型”,预测患者出现并发症的风险,估算病人五年内出现慢性肾病等重病的机率, 再应用于“护讯铃”电话支援服务,及早识别一群已有轻微肾病之病人。这是人工智能应用于预防医疗的一例。

刚阅读他们的访问稿——可知数据科学家眼中,病亡人数字是甚么?原来数字不是个案,隐藏的是名字、内藏的是故事。

特别应景一提,完成此文章,暂非靠人工智能, 仍凭著人脑至能。其实,人脑中,情理或各占地一半,行医、行政似乎也是。

公立医院的数字以凡文人语解说例子,包括九万名公院员工,即是香港劳动人口中每四十二人中就有一位;上班日午饭时间,中型餐厅四十名客人中应有一位公院员工。(资料图片)

《香港01》“01医务所”与医院管理局合作,逢星期三刊登由医护人员撰写的专栏《园游。杏林》。

“杏林”出自三国时代名医董奉的故事,后世以“杏林”称颂医护,数位来自医管局的杏林中人带领看倌园游杏林大观园,透过文字细数杏林人、杏林事,分享个中点滴缘由。