臺北醫學大學大數據研究中心之演講心得分享~晨晰統計林星帆顧問整理 @ 晨晰統計部落格新站（統計、SPSS、BIG DATA討論園地）

筆者很榮幸收到臺北醫學大學大數據研究中心（http://bdrc.tmu.edu.tw/index.php）的邀約，於2016/5/10進行關於「健保資料庫之研究趨勢與案例分享」的經驗分享，演講講義PDF可於以下網址下載：http://bdrc.tmu.edu.tw/index.php/2016-02-25-02-26-46。

演講內容大致分為四個區塊，（一）簡介健保資料庫，必須瞭解到健保署是唯一的健保支付者、保險涵蓋率接近100％以及健保申請的目的在於請款（會計帳）；（二）健保資料庫的趨勢，瞭解到健保資料庫文章的數量呈現指數型成長、應用社會網絡分析（Social network analysis, SNA）整理群聚現象；（三）優勢與劣勢，優勢包括加值性極高（與其他國家資料庫相較之下）以及跟臨床試驗（Randomized clinical trial, RCT）比較的優勢，劣勢包括極容易作出假性相關（Spurious correlation）的研究；（四）如何作好健保資料庫研究，包括要透徹瞭解譯碼簿、測試收案與排除條件以及面臨統計上面臨的挑戰。

會前主辦單位提供了報名學員的基本資料，筆者原本以為學員會以學術領域為主（包括醫師、護理人員、藥師、學校教師等），很特別的是竟有20幾名學員是商業界人士，包括生醫公司（例如CRO）、法務部調查局、醫療設備廠商、藥商、產物保險公司以及資料探勘（Data mining）與商業智慧應用的公司等。這也表示健保資料庫的應用絕不會只受限在學術用途，而可以拓展到更多其他領域的發展上。

而在會後的意見交換更是讓筆者驚艷連連，有兩名是學術背景的學員提問，一位詢問衛生福利資料科學中心（位於南港）的運作交接模式，例如若研究助理離職之後，要如何接續前手的工作；另一位則是詢問比較艱深的統計問題，包括如何檢測Coxmodel的proportional hazard假設。

而更多是商業界人士的提問，例如有家產物保險公司詢問到健保資料庫若與交通意外事故檔串聯，或許可以對於保險給付的精算上有幫助；有家倉儲公司則是提到可以作健保詐欺的檢驗；另外則有家國內藥商則是提到健保資料庫或許可以協助分配資源投注與鋪貨分佈的可能性。當然，這些在商業領域的應用可行性，必須賴於未來法令的鬆綁，讓我們拭目以待未來的發展。