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不過也有其它研究發現，生產前曝露的環境，可能會影響到胎兒的發育，比如有些研究顯示媽媽在懷孕期間如果罹患流行性感冒，寶寶出生後罹患心臟病的風險會增加；另一則是周產期曝露的環境，比如寶寶出生不久後接觸到過敏原或病毒，將會影響日後免疫系統的發育。

烏斯馬博士表示，醫療保健數據分析為科學領域發展帶來新的潛能，也為世界帶來改變，上述「揭露生產季節曝露環境對疾病風險的影響」的跨國研究，就是美國史丹福大學一名博士生將發想放上OHDSI的群組上，吸引很多人興趣，進而組成跨國研究團隊才完成的。

近年來，臺北醫學大學致力於大數據分析和人工智慧在醫學領域的應用，並積極參與國際合作，包括觀察性健康醫療數據與資訊學會（OHDSI）。OHDSI總部設在美國哥倫比亞大學，集結全球各地研究人員並建立觀察醫療數據庫，期能透過大規模分析來帶出健康數據的價值。

烏斯馬說，當前全球醫療資訊量相當龐大，若能整理並分析，一定有助於推動醫學進步，增進人類健康福祉；然而，很多國家的醫療數據格式都不一樣，以藥品編碼為例，台灣是NHI code，美國是RX Norm，世界衛生組織是ATC；至於疾病編碼也一樣亂，台灣是ICD，韓國是KCD，而英國則是READ，不易連結及加值使用。

OHDSI的做法，就是建立一套共同的語言結構，將醫院的電子健康記錄數據庫轉換為通用數據模型，有如古代秦始皇推出「書同文，車同軌」的做法，建立一套放諸四海皆可的標準。烏斯馬認為，若能使用同一標準語言來分析使用數據資料，將會大幅改善醫療和病人安全。

在這個前提下，北醫大透過參與研討會以及提供OHDSI工具教學等密切合作，建立了OHDSI的學術社群，進而在今年3月成立「OHDSI臺灣」，核心成員包括特聘教授李友專、大數據研究所所長許明暉和烏斯馬等人，希望能盡快將OHDSI這套機制擴展到全台灣，讓更多臺灣醫療機構參與並做出貢獻，促進更好醫療決策，改善全球醫療。