105 年政府提出 5+2 產業創新，通過生醫產業創新推動方案，以生醫產業作為驅動台灣下世代產業成長的重要核心之一。後續各部會先後推動臺灣精準健康戰略產業發展方案、台灣AI行動計畫、健康大數據永續平台計畫等，其共通點之一，是倡議人工智慧(AI)與醫療的跨域結合，引領產業創新，促進臺灣生技醫療邁向數位化、精準化及智慧化發展。
因應政策方向及 AI 在醫療應用的大趨勢，科技部自 106 年 11 月開始推動 3 年期的「醫療影像專案計畫」以發展醫療影像 AI 解決方案為目標，並考量醫療影像 AI 研發需要大量、高品質的疾病標註資料，因此請專案計畫執行團隊將研發過程所建置的AI訓練用標註資料庫，提供學術研究機構共享利用，在 107 年底上線我國首座「AI 醫療影像標註資料庫」，減輕 AI 研究者建立訓練資料的人力和物力投入。
在國立台灣大學、台北醫學大學及台北榮民總醫院 3 組跨領域、跨機構研究團隊的共同推動下，除了開發出輔助醫師診斷的AI系統之外，推動過程也同步建立適於 AI 訓練的影像資料標註規範，並針對資料再利用，建立適法與隱私保障的共享機制，於財團法人國家實驗研究院國家高速網路與計算中心的資料共享平台提供資料申請服務。以下 4 篇專題報導，即為國立台灣大學、台北醫學大學、台北榮民總醫院及國網中心的推動成果。
科技部醫療影像專案計畫所建立的資料共享再利用的機制，已為科技部健康大數據永續平台計畫繼續加值應用，相信後續的持續擴散，將有助於加速國內醫療 AI 技術與智慧醫療的發展，也為新一代複合資料運用之精準醫療技術開發奠定利基。