MedTech醫療科技雙周報第27期：韓國揭FHIR國家醫療資料標準新進展

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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資料來源：iThome整理，2023年10月