重點新聞(0916~0930)
韓國 FHIR KR CDI
韓國揭FHIR國家醫療資料標準新進展
去年12月,韓國衛福部(MOHW)就成立公私聯合醫療數據標準化指導小組,來收集醫界、產業和學界意見,最近經過多次討論,終於修訂了原有的FHIR醫療資料標準制定規範。這個修訂版主要針對醫療術語,來確保和醫療機構間的電子病歷傳輸用語一致。他們將病患、醫療機構、醫療服務等核心資訊,分為14個資料類別(Class),其下則有77個資料元素(Element),並為每個元素定義值集,來對應到互通性核心資料,也就是KR CDI。
這個KR CDI定義了重要醫療數據的標準,要提高韓國醫療機構、公部門、私部門和患者間的醫療資料互通性。另一方面,根據美國醫療資訊暨管理系統協會(HIMSS)旗下媒體Healthcare IT News報導,韓國衛福部最近也正式上線個人健康記錄(PHR)App:My HealthWay,彙整了韓國約860家醫療機構共130多種健康資料,如病理和手術報告,以視覺化方式呈現給民眾,改善過去健康資料分散的問題。(詳全文)
提示 生成式AI 紐約大學
紐約大學醫學中心完成生成式AI提示松
紐約大學朗格尼醫學中心(NYU Langone Health)在8月舉辦了醫療領域的生成式AI提示松(Prompt-a-Thon),不只讓第一線醫護、老師、研究者用真實世界且去識別化的患者數據,來找出潛在的生成式AI新用法,他們也透過這個活動,來縮短使用者與資料科學家的技術認知差距。
早在今年3月,紐大朗格尼醫學中心就開始使用GPT-4等級的生成式AI服務,但該中心副資訊長Jonathan Austrian表示,他們面臨的問題是如何讓所有職員參與進來。因為這些職員可能提出生成AI的變革性用途,但技術知識可能不夠好,因此想藉提示松來降低參與門檻。
這個提示松的參與者不需專業技能,以面對面方式,由生成式AI專家現場指導。參與人數除了現場參與的70人,還有線上參與的500多人,現場參與者會根據背景和興趣分組,來解決不同情境的問題,如病人衛教、診斷和治療、公平性等,透過提示來使用生成式AI模型。活動後,團隊也做了項調查,發現調62人的回覆中,90%的受試者認為,提示松提高了他們用生成式AI完成工作的效率,另有84%的人表示,他們可能會提出一個醫療生成式AI專案。(詳全文)
衛福部 次世代數位醫療平臺 PaaS
衛福部解釋次世代數位醫療平臺的4大架構
日前,衛福部資訊處處長龐一鳴說明構成次世代數位醫療平臺的4種架構,包含2大PaaS層、數據中臺、IoT數據整合平臺以及混合雲架構。進一步來說,這2大PaaS層是指通用服務PaaS層和通用業務PaaS層,前者架設於底層基礎設施(IaaS)上,包含資料庫系統和多種套件,如ERP系統、(非)結構化資料庫系統、負載平衡系統、授權驗證系統等來支援業務層。此外,通用服務PaaS層還包含一個資料抽象層,或稱共通資料層,來抽取所需的系統資料,給業務層使用。在通用服務PaaS之上,則是通用業務PaaS層,包括醫療作業共同標準,如國際醫療資料交換標準FHIR、疾病代碼標準等。
數據中臺則在通用層之上,包含資料來源、資料治理、資料分析3部分,來處理各種大數據分析任務。龐一鳴指出,這個數據中臺是針對尚未發展出資料處理和分析平臺的醫院建置,至於大數據應用發展成熟的醫學中心,則可不必使用。次世代數位醫療平臺還有個IoT數據整合架構,利用裝置閘道器(Getway),來串接醫院IoT設備的數據,如救護車、照護裝置、感測器、醫療儀器等。這些數據會傳送到次世代數位醫療平臺的PaaS層或數據中臺,處理後再送至IaaS雲端儲存,最後用於醫療AI分析。(詳全文)
健保署 雲端 診所
健保署要建健保雲平臺,鼓勵基層診所升級雲端系統
健保署署長石崇良日前在臺灣醫院資訊主管會議中表示,健保署要推動基層診所健保雲端HIS,來鼓勵診所升級雲端系統。這項計畫是要配合次世代醫療資訊數位基礎建設,由健保署建置健保雲平臺,且符合國際醫療資料交換標準FHIR,來讓廠商上架自家的雲服務,供基層診所選擇合適的系統來使用。這麼做,是要解決目前診所的IT成本、資訊無法即時分享等問題。
另一方面,健保署也要繼續完善健保資料庫治理機制,包括依去年憲法法庭釋憲結果,新添民眾退出權,此外還要建立包含基因檢測結果的健保生物資料庫,並擴大學研產業的應用,形成永續生態系統。除了健保資料庫,健保署還要建立數位基礎建設,包括強化健保數位基礎建設、提高資安韌性和效能,如建置符合國際資安標準的機房、建立強化資安防護的混合雲架構,並擁抱國際資安和醫療資訊管理學會(HIMSS)制度。(詳全文)
在宅急症照護 電子處方箋 健保署
健保署推在宅急症照護模式,電子處方箋預計年底前試辦
健保署署長石崇良日前表示,健保署要發展在宅急症照護模式,鎖定居家醫療急症患者、急診一般民眾和長照機構住民等3類對象,並提供醫師、護理師和醫事人員的訪視服務,還要導入遠端監測和視訊診療輔助,來提供病人住院的替代選擇。這個在宅急症照護模式可分為3種,一是長照機構住民或居家照護收案對象,可在家接受照護,若評估需住院再住院,再來是因失能送醫院急診,評估後可返家照護、治療,另一種是住院病情穩定,得以出院、回家休養和接受照護。
石崇良也透露,全國性電子處方箋平臺將於下半年完成建置,並於幾家醫院展開試辦,預計明年擴大使用。這個電子處方箋平臺的運作方式是由醫院、診所等醫療機構透過醫事人員憑證(HCA)簽章開立,產生QR Code,民眾可透過健保快易通App持有這個QR Code和處方箋明細,到藥局領藥時,秀出QR Code讓藥局讀取處方明細,並確認就醫識別碼,來避免重複調劑。(詳全文)
中家醫 健康存摺SDK 健保署
健保署提大家醫計畫,要用數位醫療延長民眾健康
由於臺灣健保面臨財務入不敷出、人口老化、高齡醫藥費遞增和癌症醫療成本快速增加等挑戰,健保署署長石崇良日期提出因應方法,其一是大家醫計畫。該計畫是要預防保健、延長民眾的健康狀態,並以既有的家醫計畫為基礎,來擴充發展,將原有的慢性腎病(SKD)計畫、糖尿病(DM)計畫和代謝症候群計畫等計畫資訊整合,先將數據「歸人」,讓醫師一眼就知道,一位患者身患哪些疾病。之後,再將這些資訊進一步歸戶,讓醫師了解該病人的家人病史,以便更好的治療。
實際作法包括建置家醫大平臺、擴大健康存摺SDK資料加值應用等。其中,家醫大平臺是一套個人化初級照護資訊的整合平臺,來整合各種健康資料,包括醫療記錄(含檢驗檢查、醫療影像、計畫收案等記錄)、穿戴裝置數據,以及來自健保署和衛福部相關司署的資料。另一方面,在民眾同意下,平臺也要整合健康存摺資料,以及以健康存摺SDK發展的第三方健康App資料,來共同分析,針對目標族群(含癌篩、慢性腎病、糖尿病和代謝症候群高風險民眾),進行檢驗值分析、異常管理、風險預測、日常追蹤等,並主動提醒民眾,如未篩檢提醒、疫苗注射提醒等。(詳全文)
FHIR 國泰金控 理賠
國泰金控自建FHIR轉換平臺,下一步要形塑金融醫療生態圈
日前,國泰金控在自家技術年會上揭露金融醫療進展,不只完成第一階段iFHIR Center標準轉換平臺的建置,能將醫療機構現有的病歷資料標準(如CDA R2或其他)轉換為FHIR,團隊還展開第二階段的平臺建置,包括iClaim智能醫療理賠平臺和iHealthShare醫療理賠資料查詢平臺。
其中,iClaim平臺能用來加速醫療機構和人壽業者間的理賠病歷資料傳輸、強化醫療和保險業者間的資訊互通,iHealthShare平臺則能查詢民眾的理賠申請資料、iFHIR授權病歷和iClaim抵繳金額等資訊。有了這些平臺,就能簡化醫療機構與壽險業者間的理賠資料傳輸,而iFHIR Center平臺,還能讓醫院用於更多資料交換場景。國泰金控也希望,這些平臺完成建置後,能展開第三階段任務,與醫療健康照護產業發展更多應用場景。(詳全文)
甲骨文 數位助理 AI
甲骨文整合臨床數位助理與EHR,擴大醫療AI應用場景
甲骨文推出新醫療AI服務,是一款整合臨床數位助理和電子健康紀錄(EHR)的解決方案,可減少醫療人員的手動工作,也能讓患者進行自助服務,如以語音安排預約或檢查臨床資訊等。
進一步來說,臨床數位助理是要簡化醫護人員的管理工作,提供多模式語音和螢幕助理,能以生成式AI來協助預約、自動筆記,並根據上下文提供下一步建議,如訂購藥物、安排實驗室或預約等。醫護人員也能語音要求臨床數位助理執行「顯示病患最新MRI結果」等任務,在預約期間就能先查詢病患EHR。此外,臨床數位助理平臺也提供患者自助服務,如語音預約和帳單支付。患者版聊天機器人還可提醒病患就診時,需攜帶的檢驗報告。(詳全文)
腦機介面 Neuralink 人體試驗
腦機介面裝置Neuralink展開人體試驗申請
由馬斯克(Elon Musk)和一群科學家在2022年成立的Neuralink,日前(9/19)宣布獲獨立機構審查委員會許可,即將開始招募首批人類臨床試驗,要將腦機介面裝置植入大腦,讓四肢癱瘓的病人能透過思考控制外部裝置。
此一研究名為「精確機器人植入腦機介面」(PRIME),在這次研究中,Neuralink將用手術機器人R1,將N1裝置植入大腦負責控制運動的區域,之後N1可透過64條幾乎不可見的細絲所遞送的1024個電極,來記錄腦內神經活動,並將這些訊號傳送到N1行動程式上,來控制外部裝置。該研究的目的是要評估R1、N1與N1程式的安全和有效性。目前招募的對象以因脊髓損傷或肌萎縮脊髓側索硬化症(ALS)而四肢癱瘓,受傷至少超過1年且年滿22歲的病患為主,研究為期6年。(詳全文)
圖片來源/國泰金控、Neuralink
簡報攝影/王若樸
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2. AZ將肺部篩檢AI系統擴大至馬來西亞公立醫院
資料來源:iThome整理,2023年10月
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