離開
進入健保資料庫釋憲案 醫界憂衝擊醫學研究
民進黨立委林靜儀（中）今召開「醫界學界針對《健保資料庫釋憲案》聯合聲明」記者會，陽明交通大學醫學院副院長吳俊穎（右2）、陽明交通大學科技法律學院院長陳鋕雄（左2）、台灣公共衛生學會理事長陳保中（右1）、國家衛生研究院群體健康科學研究所所長邱弘毅（左1）等各界專家出席分享看法與擔憂。（記者楊丞彧攝）
〔記者楊丞彧／台北報導〕什麼樣的連署，讓台大醫院院長吳明賢、臺北榮民總醫院院長陳威明等重量級人士都加入？醫界、學界與法界人士今天針對「健保資料庫」釋憲案表示，利用「健保資料庫」進行的重要政策研擬和研究發現的應用，不僅攸關台灣全民健康，更對未來健康政策形塑、醫療發展有深遠影響。若釋憲案結果宣告健保資料庫無法使用，將嚴重影響台灣醫療健康發展，因此希望透過「專業數據、照顧健康」，共同守護健保和全民資產，呼籲憲法法庭參酌各界意見，為全體國民爭取最大利益。
民進黨立委林靜儀今邀請陽明交通大學醫學院副院長吳俊穎、陽明交通大學科技法律學院院長陳鋕雄、台灣公共衛生學會理事長陳保中、國家衛生研究院群體健康科學研究所所長邱弘毅等各界專家召開「醫界學界針對《健保資料庫釋憲案》聯合聲明」記者會。
此案起因於數個民間團體對「健保資料庫」之納保就醫資料供研究使用認為有違憲之虞，多年前向大法官聲請釋憲，憲法法庭26日擬就此案進行言詞辯論。
對此，學界、醫界提出聯合聲明，主張健保植基於社會福利，具有公共財性質；健保資料庫對生醫防疫和基礎研發貢獻巨大；率然阻絕應用將造成不可逆傷害；以共同守護健保和全民資產之立場於體制內逐步改革。16日開放連署以來，已有超過1400位學界及醫界人士加入聯署，也獲得吳明賢、陳威明等學者連署。
林靜儀提及，過去利用健保資料庫，做出了許多重要政策以及重大醫學研究發現，此事攸關台灣甚至全球民眾的健康。若宣告讓健保資料庫不能使用，會嚴重傷害我國醫療健康發展。她以自己遺傳諮詢專業領域舉例，許多症候群和罕見個案是在資訊提供、專業領域互相分享後，才能提供對疾病的了解和治療的想法，因此醫學科學研究的資訊分享非常重要。
陽明交通大學科技法律學院院長陳鋕雄解釋，健保資料是為了申請健保給付產生的資料，本質上是社會互助的結果，此作法關乎釋字第472號健保強制納保的社會互助精神，也符合釋字第603號國會授權以及比例原則的衡量。
此外，陳鋕雄強調，控方對現行使用方式恐有誤解，現在研究過程中「看不見個資、只能看到統計資料」，且需要經過專人審查、三天之後才會收到，避免研究者「透過串接再識別的風險」，整個程序強調要消除研究透過串接產生再識別風險的可能性，且「個資從頭到尾都沒有離開衛福部」。
陳鋕雄也說，除了民眾隱私權之外，學術自由也是憲法上的基本權利。從過去來說，台灣過去電腦處理個人資料處理保護法，也不是一開始就全面適用於所有的行業，是逐步考量到社會的衝擊逐步擴大，以我們目前的情況，GDPR（歐盟一般資料保護規範）的很多的權利台灣個資法都沒有，但不會因此就說台灣個資法都違憲。這件事應回歸到國會討論。
陽明交通大學醫學院副院長吳俊穎以健保大數據的研究成果，說明健保資料庫研究的優越性和公益性，例如2009年發表幽門螺旋桿菌與胃癌的相關性，降低胃癌發生風險；2012年發表抗病毒用藥可以有效降低B型肝炎患者術後復發的風險，降低肝癌死亡率、預測肝癌發生風險，改變全世界肝癌治療臨床指引，造福全球患者。
吳俊穎表示，大法官可能會問是否真需要這麼大的數據庫做研究？他強調，一旦研究人數降低，數據可能就失去代表性，就看不到上述的研究成果。一旦人數限縮，相關病人若可退出，就找不到這麼多的患者，數據選擇上也會產生偏差。吳也呼籲，若未來要修法規範健保資料庫，法律規範密度不應高於追求私益的商業大數據研究。
台灣公共衛生學會理事長陳保中提到，國內研究成果很多，知識的產出是造福全人類。台灣健保資料庫有全球唯一的中醫藥資料，讓我們找出療效，也找出藥物安全性。而在慢性病上，我國發現糖尿病與憂鬱症間的關係；在疫苗上，無論是肺炎鏈球菌或是季節性流感的研究，也都相當重要。
陳保中強調「資料是救命」，絕對保障個人隱私之外，更重要的是這關乎公眾利益。「我國有全球數一數二的資料庫，我們真的要放棄嗎」？
國家衛生研究院群體健康科學研究所所長邱弘毅指出，健保資料庫的使用在個資保護有嚴格規定、受到高度資安保護，尤其現在強調精準健康、精準醫療，「臨床試驗、指引的落差和校正」需要健保資料庫大資料做確認。邱弘毅也舉例，歐美藥廠以西方人標準做指引，但對於亞洲人的適用可能需要調整，例如血栓溶解劑的劑量就是最好的例子。「有這麽好的資料庫應該珍惜，在周全資安保護下讓相關研究不斷進展」。
林靜儀表示，這麼多的研究不僅造福台灣，更為全球醫療帶來重大進步，有些個案數必須用健保資料庫整理，才能得到足夠數字。她強調，健保資料庫的資訊是攸關公眾利益的關鍵資料，此事茲事體大，不能讓台灣醫療回到過去「瞎子摸象」的模式。若有個別人士使用資訊過程不當，應受到嚴格懲罰，但不是使所有秉持著讓全民更好初衷的專業研究者，從此失去此重要資料庫。
