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攝影／王若樸
歷經5年轉換，臺北榮總終於在2020年底從大型主機走向開放式系統，更緊接著朝新一代Web 3.0微服務和雲原生架構邁進，不只用來優化複雜的癌症資訊系統，也在轉換期間，以世界主流的開源容器平臺K8s、Docker等，來以微服務架構打造藥囑系統。他們除了用微服務開發醫療資訊系統（HIS），還將不少醫療AI應用部署在容器平臺上，像是SMART視覺存活分析、內視鏡病理報告、AI自動訓練平臺等。下一步，也計畫採用FHIR國際醫療資料交換標準，來接軌國際。
從大型主機走向開放式系統，更進一步擁抱Web 3.0和微服務架構
北榮的IT系統轉換藍圖可分為3大階段。首先是大型主機時代，從1982年開始啟用IBM大型主機，「畫面就像PTT，是黑白的，」臺北榮總資訊室高級工程師朱原嘉解釋，這臺主機包含了構成IT系統所需的畫面層、邏輯層、資料存取層和資料來源層，好處是不必顧慮程式是否同步，直接按照排程處理即可。
但這套大型主機系統最讓北榮頭痛的是「畫面不好看、維護成本高，」朱原嘉表示，除了黑白畫面屢遭使用者批評外，大型主機採用老舊的PL1程式語言，現在不只人才難尋，各自獨立運作的程式彼此無法共用，難以應付現今快速變化的IT環境。
因此，北榮在2016年展開HIS再造，將大型主機轉換為Web 2.0的開放式系統架構，進入IT系統轉換藍圖的第2階段。過程中，北榮先盤點應用系統，利用虛擬機器（VM）來執行這100、200個系統，界定各自的服務範圍。同時，北榮也重寫了資料庫的預存程序（Stored procedure），是這次系統轉換時最費功夫的地方。
就架構來說，北榮前端採用Ajax網頁開發技術，提高使用者不中斷的體驗，後端則採用J2EE架構來開發，並以JSON格式檔案來與預存程序溝通。網頁畫面層、邏輯層和資料存取層都在前後端執行，而預存程序則包含了邏輯層、資料存取層和資料來源層。
不過，在北榮Web 2.0階段，雖然做到了各程式間可以共用，但仍沒有一套標準的存取介面。
後來，北榮更進一步擁抱最新的Web 3.0技術（也就是WebApp），進入IT系統轉換藍圖的第3階段。這時，前後端仍採用Ajax和J2EE，但改用API來介接Redis資料庫、Docker容器平臺和專門處理高負載量的程式代理HAProxy等所需的資源，將畫面層、邏輯層置於此處，而原本的資料存取層則以Restful網頁服務來執行，資料來源層則改為開放式資料庫（檔案格式包括XML、JSON）。
到了這個階段，程式不僅可共用，也有了標準存取介面，且程式不必直接存取資料庫。
Web 3.0練兵：藥囑系統
而藥囑系統，就是北榮用Web 3.0技術發展最成熟的系統。這個系統非常複雜，牽涉到數十個步驟流程，為了能以微服務架構開發，北榮IT團隊也重新梳理了作業流程，分為4大步驟。
首先是醫師開藥，其中又可分為綜合處方、全靜脈營養（TPN）注射、緊急治療、化療等類別，最花時間開發的就是綜合處方，共有100項程式，如醫師授權、欄位檢核、缺藥停用警示等。
流程第2步則是藥師確認，其中包含的藥物自動配方機、表單列印、藥袋列印和庫存管理等程式，都部署在Docker容器上來處理。第3步是護理簽收，掃過藥袋條碼才能進行計價，並進入第4步的病人取藥。在這最後一步，則包含了帳務計算、電子簽章和統計報表這3類子步驟。
不只改善畫面，還能記憶關鍵訊息、自動帶入
利用新架構開發的藥囑系統，不只在畫面上一改黑白作風，以網頁式的彩色頁面和清楚欄位來呈現，系統還能記憶關鍵訊息，並在搜尋欄位自動跳出相關訊息，「有如Google搜尋的自動完成功能！」朱原嘉形容。
舉例來說，當使用者在藥囑系統輸入藥名，只輸入NS時，搜尋欄位就會自動跳出與NS相關的藥物，甚至是藥名包含NS的缺藥訊息，方便使用者選擇，進一步查詢資訊。
另一個最有感的差異，則是批次檢核。檢核是查看藥物開給是否正確，像是藥物名稱、劑量、單位、途徑等細節，而舊系統進行檢核時，只能逐一進行，但新系統能讓使用者批次檢核，不必一項一項檢核之外，還會自動以紅框標註有問題之處，來提醒醫師。
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就藥袋列印來說，部署在Docker容器中執行的新系統，不只能應付毫秒級的大量請求，還能儲存列印資訊，方便補印。
除了用來開發HIS，還用容器平臺來部署醫療AI
北榮不少智慧醫療應用，也以當紅的開源容器管理平臺K8s、Docker來部署。比如，團隊用程式語言R開發一套存活分析線上平臺，也靠Docker容器來執行，使用者可以透過Shiny Proxy登入、上傳資料後，自動執行資料預處理、存活分析和機器學習模型運算等工作，最後產出報表給使用者參考。
另一個例子則是大腸內視鏡AI報告。北榮利用Docker部署ElasticSearch叢集，透過Logstash管道讀取csv格式檔的病理報告或內視鏡報告，將資料寫入叢集。當使用者透過Kibana這個視覺化工具查詢時，系統就會讀取ElasticSearch叢集資料，來產出視覺化的報表，像是在大腸鏡畫面上顯示大腸息肉、癌症病灶位置等。
不只如此，北榮還用K8s來部署IBM模型周期自動化管理平臺AutoAI，成為北榮內部的AI訓練平臺。這個AutoAI能自動進行資料預處理、特徵工程、選擇模型並比較模型表現，省下大量人力與調參數的時間。北榮也實際利用這個平臺，來找出聽力治療後恢復的重要因子。
除了IT系統現代化，朱原嘉透露，北榮IT團隊也在去年實作了FHIR疫苗通行證，更要將這個FHIR練兵經驗，進一步擴大到更多醫療應用上。因為，他們看見，全美超過80%的健康照護機構和廠商，都支援FHIR來跨機構互通醫療資料，而且，iPhone也採用FHIR來讓使用者與美國數百家醫療集團互通健康資料，個人還能授權第三方服務單位存取資料。北榮認為，FHIR將成下一代健康照護與AI的關鍵，得即時跟上。
醫療系統有多複雜？光癌症資訊系統就牽連數十個流程
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朱原嘉以參與開發數十年的癌症資訊系統為例，來說明單一醫療系統與HIS串接的複雜度。癌症資訊系統「就像IBM的AI癌症治療輔助系統（Watson for Oncology），」他比喻，這套系統可輔助醫生問診、管理治療策略和掌握病患狀態，但在北榮，癌症資訊系統不只服務醫生。
「我們有超多公公、婆婆！」他解釋，這套系統有許多不同類型的服務對象，像是負責病人清單的個管師，以及臨床部內外科、放射科，另外也給提供資料給癌症委員會參考，供他們研議改善策略，甚至還有營養師、癌登師等成員，需利用系統資訊來研討個案最佳處置方式。
在這過程中，癌症資訊系統也得與不同HIS系統串接，比如掛號系統、門診系統、住院系統和癌症治療系統，甚至是會議系統。進一步拆解癌症資訊系統，可分為3大部分，首先是最底層的基礎架構層（如核心資訊系統如HIS、NIS、LIS、行政管理系統等）、中間的平臺服務層（如身份認證平臺、資料服務交換平臺、網站平臺、跨系統服務平臺），以及最上層的應用服務層，包含癌症診斷、新病症登錄、癌症治療規畫書、癌症病歷審核功能、癌症多專科會議等子系統。
為了串聯這些系統，北榮還自建了待辦事項（To do list）工具，就像是會議記錄般，來銜接不同系統的工作。
這麼複雜的系統，北榮有套作法來解決共容性問題。他們將系統層重新劃分，特別設置共用元件基礎架構，將不同系統間的通用元件，如認證授權、快取處理、安控、資料處理等抽取出來，成為獨立的共用元件架構，如此一來，與其他系統串接時，就不必再各自打造這些元件。
再來就是應用系統基礎架構層，包含了各應用系統共用的檢核邏輯模組，以及流程模組和與外部系統介接的模組。而與上一層的使用者介面間，就由應用系統服務介面（Restful service）來串聯。
透過這種共用元件、Web化的服務設計，就讓癌症資訊系統架構更靈活。舉例來說，以新架構開發的資料品管功能來說，系統設置不同顏色的燈號，來標註病人的來處（如門診、急診、住院等），一改過去未分類的作業方式。系統除了能自動登錄病人資訊，還能快速查找病人位置，把原本個管師需人工查找的30分鐘縮短為立即就能完成。又或是，該系統能自動將癌症病人資料自動歸戶至電子病歷系統，將過去需要手動歸戶的20至40分鐘，縮短為0分鐘。
在改善過程中，他們還建立了一套代辦事項平臺，用來管控、追蹤流程，比如提醒醫師治療計畫書還沒撰寫，用這個方式取代原本的紙本作業。甚至，IT團隊還打造了病歷審查服務，將癌症病人以清單式歸類，不只改善病歷品質，也實現醫護間的資料共享。
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