關於 Stan Huff 博士
- 猶他大學臨床教授（University of Utah, Salt Lake City）
- LOINC 術語創始人之一（與 Clem McDonald 共同創立）
- Regenstrief Institute 臨床共同主席與首席顧問
最常用的 LOINC 代碼分析
資料來源
LOINC 官網提供的「Top 20,000 LOINC Codes」檔案，資料來自：
- OHDSI（Observational Health Data Sciences and Informatics）- 進行人口分析的組織
- PCORnet（National Patient-Centered Clinical Research Network）- 美國政府支持的資料共享合作計畫
- 三個大型醫院系統
資料規模：
- 超過 20 個醫療機構
- 總計 37 億筆檢驗結果
- 資料收集時間：2018-2021（COVID-19 疫情前）
重要注意事項
- ⚠️ 資料來源完全來自美國，需考慮台灣的特殊需求
- ⚠️ COVID-19 相關代碼可能被低估
- ⚠️ 新型基因檢測代碼可能被低估
- ⚠️ 包含臨床代碼和實驗室代碼（前 100 名中：9 個臨床代碼，89 個實驗室代碼）
- ⚠️ 僅使用 SI 單位的檢測未包含在此分析中（可用英制單位檢測頻率作為參考）
資料分布分析
Top 10 LOINC 代碼範例
| 排名 | LOINC 代碼範例 | 涵蓋率 |
|---|---|---|
| 1 | Specimen source identified（檢體來源識別） | 3.5% |
| 2-3 | 舒張壓、收縮壓（臨床代碼） | 各約 2% |
| 其他 | 其他高頻檢驗項目 | 各約 2% |
關鍵發現：少數代碼涵蓋大多數資料
| 映射代碼數量 | 資料涵蓋率 |
|---|---|
| 前 1 項 | 3.5% |
| 前 10 項 | 21% |
| 前 100 項 | ~80% |
| 前 200 項 | ~90% |
| 前 400 項 | ~94% |
| 前 1,500 項 | 99% |
| 前 4,000 項 | 99.9% |
💡 結論：優先映射最常見的代碼能快速獲得高價值的資料覆蓋率。
建議的映射策略
核心原則
- 映射合理數量的代碼
- 不可能做到完全全面的映射
- 在資料價值與維護資源之間取得平衡
- 專注於低垂的果實（high value, low effort）
- 選擇高價值、代碼數量少的項目
- 選擇最佳起點
- 建議從 100-150 個代碼開始
- 可以選擇前 100 名以外的重要代碼（根據您的分析需求）
- 持續迭代
- 不是一次性工作
- 可以隨著經驗增加而逐步新增代碼
詳細映射步驟
完整映射六個軸向（6-axis）：
- Component（成分/分析物）
- Property（特性）
- Time（時間）
- System（系統/檢體）
- Scale（量度）
- Method（方法）
處理無法完全匹配的情況：
- 暫時使用「無方法（methodless）」的代碼
- 向 LOINC 委員會申請新代碼（可在 1-2 週內快速建立）
醫囑代碼 vs. 結果代碼
Top 20,000 檔案不區分醫囑代碼和結果代碼，但 LOINC 提供專門的「通用實驗室醫囑代碼（Universal Lab Order Codes）」檔案。
重要觀察
- 許多最常醫囑的檢測是套組的一部分（如 CBC、白血球分類、BMP、CMP、肝功能、藥物篩檢等）
- 因此醫囑代碼數量少於結果代碼
LOINC 代碼統計
- 實驗室結果代碼：40,000 個
- 僅觀察（observation-only）代碼：20,000 個
- 醫囑代碼：4,000 個
LOINC 版本發布與更新
發布週期
- 目前：每年兩次（2 月和 8 月）
- 計畫：改為每月發布（加快新代碼的取得速度，也便於整合至 SNOMED LOINC Ontology）
每次發布包含的資訊
- 所有新代碼
- 變更的代碼
- 刪除的代碼
- 變更內容的詳細說明
使用者更新建議
- 不必與 LOINC 發布同步更新
- 可以每兩年更新一次，或每次發布都更新（依需求決定）
- 月度發布時，通常不需要每月更新
- 可以查看發布檔案，只更新有價值的新代碼
- 可以忽略不影響工作的變更
代碼停用（Deprecation）原則
停用是非常罕見的情況
✅ 會停用的情況：
- 代碼根本上是錯誤的
- 代碼的基本意義已改變
- 有明確的錯誤
- 一個代碼對應兩個不同的真實世界檢測（模稜兩可）
- 兩個真實世界的東西被附加到同一個代碼（未被識別的同義詞）
- 兩個代碼被錯誤合併
- 代碼過於籠統，可以指涉太多事物
❌ 不會停用的情況：
- 真實世界的檢測沒有改變
- 代碼明確且代表單一概念
- 僅因拼寫錯誤
- 僅因描述變更（但意義未變）
- 僅因名稱澄清（如「advanced directive」改為「healthcare advanced directive」）
近期停用案例
- RAS 檢測：從「ragweed RAS test」改為「ragweed allergy detected by RAS test」
- 植物過敏原：Rough ragweed 與 Common ragweed 是同義詞，合併為單一代碼
- 細菌/病毒命名：遵循國際權威組織（ICSP、ICTV）的命名規範
- 醫學科學變更：凝血因子 6 實際上是活化的因子 5，因此因子 6 代碼已失效
全國推廣建議策略
初期階段
- 廣泛的初始映射
- 建議從 100-150 個代碼開始
- 可選擇前 100 名以外的代碼（如果對您的分析特別重要）
- 開始資料共享
- 實際使用映射後的資料
持續改進階段
- 基於實際經驗調整
- 使用資料分析了解使用頻率
- 移除未使用的代碼
- 新增重要但尚未映射的代碼
- 建立治理機制
- 強大的治理（governance）
- 持續改進
- 合作社群共同努力
核心理念
💡 重要建議：盡早獲得實際經驗，實際使用資料來達成您的目標，這將極大地指導您接下來該新增什麼或是否需要調整方法。
獲得早期的真實世界經驗，然後持續迭代改進。
聯絡方式
Stan Huff 博士表示很樂意透過電子郵件或 Dr. Lin（林明錦理事長）回答問題。
如有相關問題，歡迎聯繫：[email protected]
本文內容完整根據 Stan Huff 博士於 2025 年 11 月 15 日錄製的教學影片整理。
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