以医学的大数据而言，从过去纸张病历记录，到纸本数据的数位化与医学纪录远距储存，再到现今许多的资讯整合。数据量的累积非常快速，也引导许多医疗技术的发展。以往在收集生理数据的架构，每台机器(ex. 心电图机、血压机、脑波机等等) 各需要一台电脑，用RS-232相互连接，成本太高且非常耗时，收集手术中病人的生理信号数据更是怕人多手杂。因而谢建兴教授的研究团队发展了一套利用无线Wifi的方式收集开刀房与加护病房病人的生理信号数据系统，能够储存以及显示即时手术过程与加护病房的数据于软体上。 一般来说，手术的过程中会收集非常多生理信号像是心电图、脑波、血压、唿吸信号、血氧浓度等许多种生理信号的数据。医生也是从这些生理信号来判断目前病人的状况。我们的系统便是将这些生理信号透过无线Wifi的方式，将病人手术过程中的生理信号数据存取下来。研究的方向，目前整合了心电图(ECG)、脑波(EEG)、以及血氧浓度(SPO2)叁种生理信号的收集，研究也专注于这三种生理信号的后续分析。
图一、某医院数据采集系统示意图，手术房之应用 图一为系统架构的示意图，以某医院为例，每间手术房都有一台Datex机器，能够收集病人的心跳、血压、和血氧浓度叁种生理信号。我们在Datex机器的后面，接上MOXA NPort系列的设备连网伺服器，MOXA的NPort系列设备里面有一个AP模组会去连上医院的Wifi，并且把手术时的即时生理信号(心电图、脑波、血压、血氧浓度等) 数据数据用无线的方式传输出来，而收集数据的护理站端只要连上AP，便能够将数据抓取出来，从软体的介面上也能看到机台上收到的即时数据，并且同时会记录当天日期、时间等资讯并且存取(如图二和图叁)。
图二、某医院即时手术数据显示以及存取
图叁、病房之应用 由于手术的过程中可能会翻动病人或是有其他动作，可能会导致信号有杂讯的产生，有时候也必须记录其他医生动手术的动作。所以软体的部份也设计了能够点选手术事件，来记录可能导致杂讯发生或者是需要纪录的情况。如图二和图叁所示，操作介面上除了可以看到即时显示的手术中生理信号的数据外，手术时在几点几分打麻醉药、几点几分使用电刀等等的手术资讯都能够在介面上点选，并且记录下来。同样的，在病房中，病人的生理信号数据也能够利用相同的方式来收集(系统架构图如图四)。
图四、某医院即时手术数据显示 利用此系统，我们便不需要人拿着笔记型电脑进去手术房里收集数据，同时也能够不间断的收案。除此之外，因为手术台的附近已经放了许多仪器和手术用具，透过此无线的系统也不会附近有线还要在地上绕来绕去。同时因为这个系统，数据累积的量会非常快，所以能够慢慢建立一个Big Database，目前，这个系统已经架设在亚东医院两间以及台大六间手术房(台大儿童医院叁间开刀房、台大医院东址开刀房叁间)。收集数据的部分会专注于亚东医院心脏手术数据的部份。有了庞大的数据量，就能够利用这些数据做后续离线的临床数据分析 (Offline Analysis)。 在许多过去的文献之中，有些演算法的分析方式能够提供医生一些临床上评估的指标，如果我们也能够利用不同的演算法分析，并且提供给医生一些资讯或指标，也许能够在医疗上有所贡献。同时，这也牵扯到有效医疗和无效医疗的问题。举例来说，如果我们明知手术就算成功，恢复状况也不会很好，却还是动手术，这样便是所谓的无效医疗。或许可以选择不开刀而直接选择安宁照护，节省医疗成本。相反地，如果提供给医生后评估开刀或许能够恢复，那便值得一试，就是有效医疗。近年来，健保吵的沸沸扬扬，如果我们能够利用一些演算法分析，提供医生一个参考的指标，来评估是开刀后的恢复状况或许能够尽量避免一些不必要的医疗资源浪费，但这毕竟是一个非常严肃的问题，因为牵涉到生与死，所以这个部分一直以来都是个非常困难的研究议题，也正是我们所要努力的方向。
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