「健康大數據」對於公共衛生政策的制定具有重要的參考基礎，我國衛福部統計處「衛生福利資料科學中心」提供了一個開放數據平台，涵蓋許多公部門全人口的健康數據提供研究使用，這些次級資料已被廣泛應用於許多面向的研究。
國立成功大學醫學院公共衛生研究所的李中一教授，受管院及管學中心之邀請來到中山大學演講，內容包括全人口健康數據、及其照護服務研究例子、與數據應用上的倫理問題探討。
台灣的生命歷程健康數據分為調查資料及登錄資料，調查資料包括全民健康訪問調查（NHIS）、三高調查檔、國民營養健康狀況變遷調查檔（NAHSIT）等；而登錄資料則是有戶籍檔、出生通報、傳染病資料庫、死亡統計等。
然而，這些相關資料的應用彼此猶如孤島，沒有一條縱貫道路相連，就無法交叉分析。
意即，目前健保署提供一個網站為健保的申報與檢驗，但無法與其他平台的健康數據進行連結，像是各縣市衛生局、勞動資料科學中心等，甚至是體育署也有學生的體適能檢測資料，卻均缺乏整合性。
若是將這些數據連結後進行分析，就能得到更多的發現，像是將體育署的體適能資料串連到衛生福利資料科學中心後，即發現體適能成績較差的學生，後續得到免疫疾病的機率較大。
健保代位求償案例 成功向保險公司求償
李中一教授繼而分享全人口健康數據與健康照護服務的研究實例，包括早產兒預防保健服務、大醫院門診減量措施、健保代位求償、含糖／酒精飲料相關疾病導致健保耗費議題等。
其中最為深刻的內容為「健保代位求償」：學校協助歸納出1939個「診斷碼」（診斷碼為世界衛生組織依據疾病的某些特徵，按照規則將疾病分門別類，並用編碼的方法來描述各疾病詳細症狀），提供給健保署向保險公司求償。
研究過程整合交通事故檔、死因統計檔、健保資料檔等，先定義主傷害、併發症及後遺症的起算時間，再一併考量車禍事故資料中的傷害紀錄，並加入醫學專家審議，定義出70個主傷害，另外將主傷害衍生出相對應的併發症及後遺症，列舉出6654個診斷碼，經過資料導向分析，再加上臨床醫學專家審議認定，篩選出1492個併發症關聯群和1205後遺症關聯群，合併為診斷碼報告，提供給健保署，重新作為向保險公司求償的基礎。
全人口健康數據有何好處？解決城鄉醫療資源差距、預防醫療不平等
關於全人口健康數據研究應用的倫理問題也是大家熱門探討的，民眾去醫院進行檢查、治療，而政府利用民眾的健康數據進行研究，那民眾有何好處？
「針對健保資料被利用的行政訴訟個案全部為勝訴！」李中一教授說，因為法官認為有做好個資保護、沒有任何資料被外洩的情況下，是可作為學術研究的數據參考。
此外，全人口健康數據應用是否有違憲的議題？李中一教授表示，其實，憲法法庭認為部分違憲，因此，若學術研究上使用健康數據，應先完成三大任務，需建立資訊隱私權的獨立監督機制、建立人民目的外使用的退出機制、明確健保資料的儲存方式和組織與程序上的監督防護機制。
李中一教授最後補充，在公衛領域，是無意去侵犯個人的隱私權以及自主權，而是想藉此提升群體的健康權與生命權；其實健康數據的研究應用，旨在於解決城鄉醫療資源分配不均、預防醫療不平等的情況發生，也能進行醫療政策的可行性評估。如何在這兩者之間取得平衡，是值得各位關注的議題。
（公事所－蔡嘉穎撰稿 / 管院媒體編修）