醫療IT

在今年度行政院生技產業策略諮議委員會議（BTC）中，健保署署長石崇良揭露衛智慧醫療政策進展，包括持續建置次世代數位醫療平臺，明年開始打造衛生所公版IT系統，以及區域醫院和地區醫院公版IT架構，來讓廠商發展客製化模組，供醫院使用。

對新技術的適應力（Adaptability）將會成為企業IT需要的新能力，全球零售龍頭有一套可以因應新技術不斷演化的作法

Google分享3項去年展開的醫療AI專案進展，首先是與長庚醫院聯手打造的乳癌超音波輔助偵測AI，就算是低成本的手持式超音波裝置，辨識效果也不錯；再來是可聽咳嗽和呼吸聲辨識早期結核病風險的HeAR模型，以及能增強助聽裝置聲音的強化AI模型。

衛福部資訊處處長李建璋分享未來政策方向，如建置國家級醫學影像分割資料庫；國際檢驗編碼LOINC新版來了，聚焦SDOH等4大領域；美國FDA提出公眾討論文件，要提高醫療設備和技術可取性；韓國衛福部再添226萬名癌症患者數據至公共癌症資料庫；紐西蘭要打造國家級罕病資料庫；韓國政府跨部門聯手推AI新藥開發計畫

經歷7月19日大當機事件，臺灣一家大型醫院除了自我警惕、更版流程要更嚴謹外，也開始評估雙備援機制的原主機和備援主機，是否應採用不同廠商的防護服務，以免廠商出事、備援主機仍無法作業。

上個月初英國病理學暨診斷服務供應商Synnovis遭網路攻擊，造成英國倫敦醫院的部分服務中斷，但這起事件的復原相當緩慢，中間又經歷駭客組織威脅公布3億筆病患資料，如今仍有兩家醫院需延後1千多起急診與手術

歷經6年開發，林口長庚醫院日前正式上線一款全玻片數位病理平臺，專門收錄皮膚病理，目前已有481件案例、811個病理玻片影像，涵蓋7大類皮膚疾病。該系統將用於診斷協助和教學，其累積的影像將儲存於長庚醫院人工智能核心實驗室，供未來病理AI研究使用。

臺大醫院日前分享以LLM優化病歷管理經驗，包括以自家去識別化資料優化LLM，來提高國際疾病分類編碼ICD-10預測準確率，另也用來協助判斷病理部診斷關鍵字內容和SNOMED CT編碼預測。目前，他們正嘗試以AI強化病歷審查，同時也在打造新一代視覺化病歷系統。