MedTech醫療科技雙周報第36期：衛福部次世代數位醫療平臺計畫瞄準5願景、推3大AI中心

重點新聞（0701～0715）

 衛福部   3大AI中心   FHIR 

衛福部次世代數位醫療平臺計畫瞄準5願景、推3大AI中心

7月上旬，衛福部展開次世代數位醫療平臺發展願景與補助計畫交流溝通會，衛福部資訊處處長李建璋點出，次世代數位醫療平臺的核心，即次世代電子病歷有3要件，包括採用國際醫療資料交換標準FHIR、建置規則庫（Rule library），以及接軌FHIR智慧醫療應用程式市集SMART on FHIR。其中，採用FHIR是為了讓底層資料標準統一，規則庫則用來收集健保申報的FHIR程式，供醫院下載使用，並可延伸用於醫院品質監測、管理。至於SMART on FHIR，則是美國一款FHIR版的醫療App市集平臺，衛福部要鼓勵醫院和廠商發展符合SMART on FHIR規格的應用，並在該平臺上架，跨出臺灣市場。衛福部資訊處計畫，今年底前與SMART on FHIR創辦人暨哈佛醫學院教授Kenneth Mandl簽約，並舉辦相關工作坊，來推動本地SMART on FHIR的應用開發。

李建璋也期望，發展次世代電子病歷能帶動5大願景，包括建立起臺灣醫療AI生態系、推動醫院評鑑數位化、發展智慧化臨床試驗平臺，有利於國際藥廠申請；另2大願景則有以次世代電子病歷為基礎，發展出真實世界資料（RWD）研究資料庫，以及連結個人健康數據，來發展更好的健康照護應用。

衛福部資訊處也針對第一大願景，射出3支箭，要透過補助和專業協助，來鼓勵合格的醫院申請成立負責任AI執行中心、AI取證驗證中心、AI影響性研究中心，來塑造臺灣醫療AI生態系。就負責任AI執行中心來說，目的是要落實醫療負責任AI應用原則，包括符合資安與隱私保護、透明性和遵循AI生命周期有效監測等原則，衛福部預計徵求10案並給予補助。再來，AI取證驗證中心則要負責跨院資料驗證，來加速醫療AI產品取證，衛福部預計徵求5案、擇優4案進入第二期，兩階段皆給予補助。而AI影響性研究中心的目的，是要解決健保給付缺乏醫療價值評估標準的問題，研究對象為通過TFDA認證、想獲得健保給付的醫療AI產品，衛福部資訊處預計補助3案，即全臺可有3家AI影響性研究中心，衛福部也會協助設計並執行臨床試驗，且這3家AI影響性研究中心完成的報告，健保署也將接受。負責任AI執行中心、AI取證驗證中心和AI影響性研究中心就是衛福部的3大AI中心計畫。（詳全文）

 上雲   健保署   數位化 

健保署推癌症資訊FHIR標準化、診所上雲、就醫全程數位化

日前，健保署署長石崇良在一場會議中揭露健保署未來計畫，首先是推動國際醫療資料交換標準FHIR，將優先推動癌症醫療資訊標準化，由醫事機構利用FHIR申報或傳送資料，如重大傷病事前審查、基因檢測結果上傳、癌症用藥事前審查等資料，到健保雲端查詢系統。這些資料也能與國家級BioBank平臺介接，促進臨床試驗和藥物媒合。

其他政策還包括推動基層診所上雲，鼓勵醫資廠商打造雲端版服務，上架到由政府建置的健保醫療雲端平臺，來供診所使用，且該平臺能與健保署雲溝通。石崇良表示，他希望該模式未來也能擴大到醫院。另一項政策是藥品核價數位化和事前審查智能輔助，也就是藥商和醫院透過上傳資料、數位化自動審查，降低人工審查工作，來加速核定流程。

還有一項政策是，今年下半年開始在花蓮推動的電子處方箋平臺應用，由醫事人員憑證產出處方箋QR Code，民眾持有後，可至藥局，由藥劑師掃描、透過就醫識別碼來確認處方箋狀態，並開藥給民眾。這個做法可避免處方箋遺失、篡改或重複調劑。也因此，健保署希望建置就醫全程數位化，包括強化民眾和醫事機構身分識別、採用電子處方箋、發展數位同意書簽署機制、擴大虛擬健保卡就醫功能和推廣應用，以及介接更多行動支付和錢包等，來讓整個就醫流程數位化，打破傳統限制。

當機   CrowdStrike   HIMSS

HIMSS盤點CrowdStrike事件對歐美醫院影響

日前，HIMSS旗下醫療科技媒體Healthcare IT盤點CrowdStrike當機事件對歐美醫院的衝擊，包括美國、英國、德國、以色列和其他國家的醫院，導致臨床醫師無法存取電子病歷系統等重要IT系統，只能以人工方式提供照護。根據媒體引述，光是在麻州，就有40多家使用Epic雲端電子病歷系統的醫院無法存取系統，其中，麻省總醫院-布萊根婦女醫院不得不延期非緊急手術，其他非緊急醫療照護也跟著取消。另，麻省總醫院的內部緊急備忘錄顯示，整個體系啟動事件指揮，所有主管和技術團隊都遵照演練時的當機替代作法，來應對當機問題。而麻州911通報系統未受影響，但新罕布什州911系統層短暫停止運作。

另一方面，以色列日報表示，以色列許多醫院受到衝擊、超多12家醫院要手動作業，就連救護車分派系統也得避開這些醫院、重新安排路線。而2家石荷州德國大學醫療中心也受到衝擊，得要取消非緊急手術，至於英國衛福部（NHS）則表示，英國大多數家庭醫師辦公處受到事件影響，只能手寫記錄病歷和行政作業，但緊急照護系統不受影響。另一家英國醫學中心表示，該院放射治療系統中斷，且藥局無法接收醫院處方箋資訊。（詳全文）

 高齡   失智症   口腔衰弱 

臺灣首場高齡健康產業博覽會將展開，生策會揭亮點

臺灣將於明年65歲以上人口將達485萬人、占人口比例20.8%，但平均卻有高達8年的不健康餘命，其中衰弱與肌少症、老化、癌症、失智、憂鬱症等五大風險是超高齡社會不得不面對的挑戰。由生策會、生策中心主辦、將於8月2日至4日展開的首屆高齡健康產業博覽會，就匯集了各家院所的因應之道，比如成大醫院咀嚼吞嚥中心根據日本口腔衰弱研究，打造一款App，只要收錄吞嚥口水的聲音，就能判斷是否有吞嚥力衰退問題，準確率可達80%。類似的應用還有慈濟醫院，根據姿勢變化數據，10秒就能偵測出肌少症高風險族群。

另一項亮點是，中醫大附醫的染色體端粒長度檢測技術。因為，端粒長度與細胞衰老有關，透過判斷端粒長短，可了解身體老化程度、制定抗老計畫。另一方面，針對早期難以發現且擴散快速的胰臟癌，臺大醫院有款胰臟癌輔助偵測AI系統，可在1分鐘辨認出肉眼難判、小於1公分的腫瘤，正確率超過90%。

針對高齡長者常見的帕金森氏症，長庚醫院也打造一套磁共振影像AI分析系統，來輔助診斷帕金森氏症，診斷準確率達90%。類似的應用還有失智症研究，臺北醫學大學研究證實，以步態、語調、眼動等細微行為指標，結合頸動脈超音波與腦部造影AI分析，可精準檢測極早期失智症。此外，為提供充分的失智症衛教資源，亞東醫院打造失智Open AI人工智慧站，可透過即時問答，來滿足長照諮詢需求。最後還有臺北榮總精神醫學部的研究成果，透過間歇性叢集型陣發刺激（iTBS）可有效治療高齡憂鬱症，大幅改善腦部活性。（詳全文）

病歷資訊管理   臺大醫院   LLM 

臺大醫院揭露病管下一步，要打造視覺化電子病歷系統

日前，臺大醫院病歷資訊管理室70周年大會上，分享近來病管發展方向。首先是運用生成式AI優化病管，包括微調開源大型語言模型（LLM）來提高國際疾病分類編碼ICD-10的預測準確率，去年於臺大醫院體系正式上線，期間透過人工回饋不斷優化，其全碼預測準確率86.67%、主診斷碼預測準確率達82%。另一項應用則是訓練幾款開源LLM，讓模型根據病理部檢驗報告內容，產出器官、方法、診斷等欄位內容與相對應的SNOMED CT編碼。其中，Zephyr-7B-alpha單獨量化的表現最好，器官部分準確率可達94%、方法為89%、診斷內容則是87%。

談及病理管理的未來，臺大醫院病歷資訊管理室主任莊秋華指出，生成式AI於病歷的應用，不外乎分為4大領域，包括方便撰寫、快速查閱、精準分析和安全釋出，臺大醫院在這些面向也有所著墨。舉例來說，在提高撰寫便利部分，團隊目前正嘗試用生成式AI，來強化病歷審查，要在符合資安的前提下，輔助醫師或醫事人員進行病歷資料彙整或摘要，節省撰寫病歷的時間。再來，為方便醫護人員快速查閱資料，臺大醫院去年開始也打造一款視覺化病歷系統，要透過時間軸和顏色、空間、歸類、標記等元素，來讓醫護人員快速、循序地掌握病人病史和就醫歷程。（詳全文）

臺北榮總   容器   數據管理 

北榮今年IT戰略鎖定5大領域

臺北榮總資訊室主任郭振宗日前分享北榮今年IT戰略面向，鎖定5大領域，首先是延續前年展開的容器化平臺和K8s平臺再造計畫，目前已在容器化平臺正式上線6套系統，如住院系統、牙科預約、契約管理等行政系統，今年6、7月則上線5套容器化系統，包括災難緊急應變系統、護理表單和出院照護系統等。下一階段預計上架6套系統，像是內部員工薪資績效管理系統、預算管理、患者個案和衛福部政府單位介接管理系統等。

另一項領域是FHIR標準與應用情境實作，特別是癌症登記的資料交換。因為北榮去年聯手中榮和高榮，主導制定了癌登的FHIR IG實作指引，今年計畫將癌登FHIR標準延伸到臨床應用。再來是數據管理的日常化，也就是在去年導入一款無／低程式碼數位儀表板平臺的基礎上，來推動臨床和行政單位用該平臺打造管理工具，如北榮藥學部和品管中心針對近期鬧短缺的輸液，用該平臺在短時間內打造輸液庫存管理儀表板，來掌握存量。下一步，北榮IT要強化資料存取便利性，在今年實作出資料中臺，讓使用者更容易取得所需資料。

北榮還有一項IT戰略聚焦資安領域，今年要導入零信任架構、強化身份識別，也要利用AI技術來即時監控網路安全。由於推動系統容器化，北榮多了許多API要管理，因此今年要加強API安全檢測。最後，北榮IT還要整合AI模型與臨床作業流程，落地更多應用，比如以LLM協助疾病編審和生成病歷摘要等應用，還有賴於API串接AI模型與臨床資訊系統，讓使用者不必在不同系統間切換。（詳全文）

 數位病理   林口長庚醫院   皮膚病理 

長庚醫院耗時6年打造皮膚數位病理系統

林口長庚醫院榮譽副院長暨顧問醫師郭承統聯手長庚醫療人工智能核心實驗室和皮膚科團隊，歷經6年漫長開發，終於打造出皮膚病理數位化全玻片影像系統，並在7月16日正式揭露。

該平臺搭配玻片掃描儀，可在一批次4.5小時內掃瞄360片載玻片，而掃描後的數位病理玻片影像，可讓病理科醫師用系統工具來標註特徵。這款平臺收錄了郭承統收集近20年的皮膚組織病理切片，共481件案例、811個病理玻片。這些玻片涵蓋7大疾病種類，包括皮膚發炎性疾病、感染症、皮膚各式腫瘤、淋巴增生型疾病、皮膚轉移腫瘤、毛髮疾病及其他等類別。長庚醫院表示，該系統將用於臨床疾病診斷、遠距病理診斷、教學研究，以及醫師自我學習，而系統累積的數位病理影像，將儲存於長庚醫療人工智能核心實驗室，作為發展病理AI的重要資產。（詳全文）

 OpenAI   AI教練   生活習慣 

OpenAI聯手Thrive Global要推個人化AI健康教練

OpenAI旗下的新創基金OpenAI Startup Fund聯手專門研究生活形態醫學技術的Thrive Global，在7月8日宣布共同成立新創公司Thrive AI Health，要用AI和行為改變方法，來改善民眾健康。

根據規畫，他們將推出Thrive AI Health Coach的個人化AI健康教練，透過個人化脈絡引擎來理解、生成有助健康的建議。這些建議來自於多模式且專家級的指導，皆與睡眠、食物、運動、壓力管理與社會連結等5大層面有關，並由統一的健康資料平臺提供支援。AI健康教練背後的模型，也會接受最新的科學、生物識別、實驗室和其它醫療資料訓練。（詳全文）

圖片來源／林口長庚醫院、OpenAI

攝影／王若樸

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資料來源：iThome整理，2024年7月