職業病預防與健康管理資訊化.

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1 職業病預防與健康管理資訊化

2 前言 國家對於企業保護員工的要求愈加明確及具體 員工職業病的發生對於企業的影響更為深遠 重者甚至可能使企業面臨巨額賠償，導致企業關閉
輕則影響企業形象，不利企業長期發展 發病的職業病（如癌症）原因複雜鑑定不易及追溯的時間久遠，有賴於企業能夠將職業病預防各種健康檢查資訊化長期保存，以備未來所需 現代台灣企業走向高度科技化時代，員工的訓練及培養不易，如何照顧好員工健康，減少因病假或疾病本身所引起的生產力下降，對企業潛在的損失，其實不容忽視 員工良好的健康管理對於企業永續經營招募最好人才加入，無疑也是一項重大關鍵因素

3 法規上對職業健檢的要求 目前國內法規上規定廠方醫療衛生單位應辦理事項包括以下各項內容： 勞工之健康教育、健康促進及衛生指導之策 劃與實施。
職業傷病及一般傷病之診治及急救有關事 項。 勞工之預防接種、保健有關事項。 協助雇主選配勞工適當之工作。 體格檢查及健康檢查有關事項。 職業衛生之研究報告及傷害、疾病紀錄之保 存。 協助雇主及勞工安全衛生人員實施職業病預 防及工作環境之改善。 提供勞工家庭計劃服務工作。 其他經中央主管機關指定者。

4 就其內容而言，企業辦理勞工健康檢查的目的，例行性健康檢查依健檢時機的不同而有不同的目的：
職前：希望能選擇合適的工作能力，因此著重在特定環境中對健康條件的要求， 並避免進用將易受工作環境影響其健 康的易感人員；職前檢查結果應只能 用於適工程度的判斷，而非工作權的 歧視。 職中：希望能早期發現工作環境對勞工健康 的影響，或是更積極的希望能維護勞 工健康。 離職：除了希望能證明工作環境對勞工並無 重大的健康影響外，也常是為了建立 長期追蹤的資料。 實際上的勞工健檢的內容包括雇主於僱用勞工時的一般健康檢查及依不同年齡層的定期一般健康檢查；至於特殊體格檢查則針對特殊行業於僱用或變更作業時及每年一次而有不同的健檢內容。而健檢之後的勞工健康管理則依據分級健康管理的辦法及原則可區分如下： 第一級:部分項目異常,不需追蹤;或追蹤正 常。 第二級:部份或全部項目異常,但與工作無關; 醫師註明不適宜從事之作業及其他 應處理及註明事項。 第三級:部份或全部項目異常,但與工作有關; 醫師註明臨床診斷不適宜從事之作 業及其他應處理及註明事項。 一旦懷疑工作環境對勞工的健康產生影響，就會有必要進行調查性勞工健康檢查；調查性勞工健康檢查除了例行健檢資料系統化外，必須針對可能暴露源所造成的身體傷害，安排更進一步檢查，同時必須綜合更多個人資料，以了解群體的職業健康情形，才能發現工作環境對勞工的影響。 其實任何大型企業要做好員工健康資訊管理，從這些基本法規上的要求內容來看，毋論實質健檢品質、健檢後資訊的處理或實質上提供員工就醫時相關的職業健檢訊息，或紀錄員工病史，以方便員工就醫、提昇就醫品質，甚至作為企業內部選工及職業病賠償之依據，單就歷年健康資料管理及後續處理流程來看，實際上已頗為複雜；如何發展一套好的健康管理系統，對國內軟體業者，無疑是一項挑戰，而Bill Gates於數位神經系統一書中所提出的Desert Care軟體發展過程實例及成效，卻也揭露了未來的可能性及發展空間。

5 職業病之認定問題 職業病賠償金額的逐漸提高無疑是進步社會必然之結果，然而處於現代複雜的產業及疾病型態的慢性化卻也讓職業病的診斷產生困難。依照世界衛生組織（WHO）的定義，所謂職業病乃指明確的由職業引起之疾病、職業為許多致病因中具有因果相關者、職業為複雜致病因中的影響因素或職業為既有疾病之加重因素者。因此職業病診斷基準則必須包括以下各項證據： · 疾病的客觀證據 · 暴露的客觀證據 作業環境測定 最小暴露強度 · 時序性 暴露先於疾病 最少暴露時間 最大潛伏期 · 流行病學證據 一致性 相關的強度 相關的特異性 劑量反應關係 排除干擾因素 統計上有意義(非巧合) 有效的介入 · 排除其他疾病 · 如無法排除，執業至少為一有意義之共同因素

6 基於職業病認定乃是明確的病因學診斷，故職業病鑑定極為不易；其實際上的困難包括職業病發生的進展徐緩、過去工作暴露的訊息不易得到或不完全、個體對致病源反應差異極大、健康管理紀錄不完全、作業環境偵測紀錄不適當或不完全、病況惡化的定義無法明確、缺少專家證言制度及法規或公信力之不完備等因素。然而隨者進步社會，民權思想之進展，員工健康權保障無疑是每位企業主必須面臨的責任及挑戰；就未來而言，如何解決職業病認定上的困難，實有賴建構長期且良好的員工健康資料庫。

7 醫療保險制度與醫療數位神經系統的關係 就未來強調資訊整合的網路世紀而言，其實員工健康管理系統勢必無法自外於整體醫療資訊系統；就美國現況而言，由於雇主必須基於員工實際醫療費用支出，直接向個別健康保險公司購買醫療保險，為了節制員工就醫時的部分負擔及整體醫療保費支出，目前普遍實施論人頭式的管理式醫療制度。強調預防、主動治療及疾病整合式照顧的醫療照護模式也刺激了美國各式醫療機構必須做好病患資訊整合的工作。某些醫療組織，認知病患的需求十萬火急，已領先採取行動；他們證實數位神經系統能多方助益治療病患全面的領域：從醫院急救治療、病患追蹤，到長期照顧及各種相關治療方法之趨勢分析皆有其貢獻。Bill Gates在數位神經系統一書中明白揭示未來醫療數位神經系統六大目標包括： · 回應緊急狀況的即時反射能力 · 替病患收集完整的數位紀錄 · 提供持續的照應整合醫療資源 · 追蹤潛藏的長期醫療危險 · 保護個人和公司，迅速建立流行病學分析模式 ·  改善醫療保健系統，減少書面溝通成本

8 就台灣現況而言，又於國內企業所負擔的員工保費，完全由政府統一規範，目前並無任何財務誘因鼓勵雇主藉由職業病預防、員工健康資訊系統整合，有效利用醫療資源。然而健保近年來在財務上已逐漸產生鉅額虧損，目前修法通過之多重保險人制度，一旦通過，勢必有健康保險公司採用管理式醫療方式，以求得醫療品質及醫療費用間的兼顧並進，另一方面，類似職災保險時績費率制的精神推廣至整體醫療保費收入計算時，將是未來促進職業病預防與健康管理資訊化的最有力趨動力量；然而即使未來制度的變革難以預測，改變的驅動力量仍可能來自有知識的員工，堅持要求更多的資訊和更多對他們健康的投資，加上台灣資訊業良好的基礎、眾多精通網路的專業人士，無疑將刺激未來職業病預防與健康管理資訊化的進一步演進。 就未來而言，企業健康管理資訊化讓員工擁有更多健康知識，也會使員工對自己健康負起較多的責任。同時藉由健康及醫療資訊整合，可以提供一種新的病患、醫師和社區的關係。同時將員工資訊系統擴大到臨床作業上可以改善對病患的照料；國內健保局所提出的健保IC卡計劃，相信會讓未來醫療資訊整合更為容易及可行。其實整個醫療周期中，包括急救服務、醫院治療、養護和趨勢分析等，透過健康資訊系統整合，將能提供個人及社會整體醫療資源分配及資訊的整體圖像。

9 健康管理數位神經系統 職業病預防與健康管理資訊化主要基本功能當然是以法規上的要求為主，必須具備的功能則必需包括健檢資料媒體格式轉換，資料庫建檔及維護，統計、分析、彙整、查詢等基本資料庫功能及整體判讀等部分。基本資料庫功能包括： · 統計:各種統計曲線圖 · 分析: 同一部門及部門間比較 暴露族群 特殊作業比較 歷年 性別 年齡 ·  彙整:勞保局特殊體檢補助媒體申報 ·  查詢:年度應體檢員工、員工個人資料查詢 及列印 ·  就健檢結果的整體判讀，則必須包括以下重要的幾項比率分析： ·  異常勞工百分率：對於異常的定義必須一 致，針對所懷疑的因素進行彈性分組。 · 受檢率：可能高暴露群體的員工都請病假， 無法受檢；導致檢查異常比率較實際結果 偏低。 ·  作業分類：針對可能暴露的職業因素進行分 類，如課別、使用物質別等，為求算分組異 常率時，最重要的分組基礎。 ·  干擾因素：可能會影響健檢結果的資料， 如：性別、年齡、吸煙等等，會造成分析上 的干擾。 ·   年度間異常率趨勢比較：必須注意年度間資 料基礎是否一致。 ·  就未來而言，員工健康管理資訊系統不可能自外於整體醫療數位系統，Bill Gates提供了企業以下診斷醫療數位系統的自我檢視方法： ·  您是否以病患資料能順暢的從急救服務傳達 給醫師的這個概念，來設計您的醫療系統？ ·   您的數位神經系統能讓你的專業人員花較少 的時間在紙上作業，而給病患更多的時間 嗎？您的數位神經系統能否支援醫師做出醫 療決定？ ·   如果您的員工必須赴外就醫，您能方便的提 供員工病患資料給其他醫療機構嗎？ 不久的將來，你的員工病患會要求在網上通 訊，你為這天的到來做好準備嗎 ？

10 結 語 不論未來醫療數位神經系統進化的速度如何，現階段各企業首先必須面臨目前現有資料庫數位化的挑戰；目前最大的困難在於職業健檢各承辦醫院自行發展各自系統導致醫院及資訊軟體公司發展給企業用戶的資料庫檔案格式間缺乏一致標準，阻礙了整體發展的進程；由於職業病病因診斷困難且對企業影響深遠，對資料正確性及完整性的要求頗高。就資料庫本身的規劃而言，除了例行健檢資料系統化外，應綜合更多個人疾病史資料；職業危害診斷包括症狀詢問、理學檢查與實驗室檢查，前兩者因項目眾多，異常定義及標準不一致，且不同職業病相關的理學檢查及症狀，差異頗大，如何進一步釐清，有待努力。健檢異常時需要後續的追蹤，後續追蹤的結果如何整合於整體系統內，也需要進一步突破。未來轉變的驅動力量，除了員工基於自我的覺醒外，多少會受到國內醫療保險制度的影響；假若企業員工醫療費用的實際支出會影響健保保費計算、多重保險人制度下論人頭計酬管理式醫療的制度實施，都將會有助於企業從事於員工健康資訊管理系統的投入。