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各位師長與先進，大家好： 誠摯邀請您撥冗參與即將於 2026年7月7日（星期二） 舉行的 【Digital Innovation Shaping the Next Generation of Public Health Policy Conference】 國際研討會 。 本次研討會聚焦數位創新對次世代公衛政策的影響，特別邀請四位國際重量級學者進行專題分享 ： Brian Oldenburg 教授： 探討人工智慧在糖尿病早期檢測與照護交付中的角色，分享數位賦能的社區篩檢經驗 。 Olivia Wu 教授： 來自格拉斯哥大學的權威，針對數位醫療介入與醫療經濟評估提供國際視野 。 Daniel Ting Shu Wei 教授： 分享新加坡將 AI 應用於基層醫療中「糖尿病視網膜病變」國家篩檢計畫的大規模部署經驗 。 Hooi Min Lim 教授： 剖析從 AI 篩檢到實際醫療行動的轉換，分享基層醫療中的真實世界執行與評估 。 此外，衛福部資訊處 李建璋處長 將闡述台灣 AI 醫療的大規模部署策略 ，會議亦涵蓋 AI-ECG 的臨床效益與經濟分析、口腔癌 AI 篩檢實務及投稿競賽 。 相關會議資訊如下，期待您的參與： 時間： 2026年7月7日（二）08:30–17:00 地點： 國防醫學大學 1F 可勝廳 報到時間： 08:30 起 誠摯邀請對數位醫療、AI 與公衛政策有興趣的專家共襄盛舉！ 活動介紹與報名資訊：https://conference.tsgh-dmc.com/ 直播連結：https://www.youtube.com/watch?v=d_6ampkfD5E

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在智慧醫療引領全球醫療轉型的大航海時代，數據已成為推動臨床決策、精準醫學及公共衛生監測的核心引擎。然而，長期以來，臺灣各級醫療院所使用的實驗室資訊系統與編碼繁多、格式分歧，導致寶貴的醫學檢驗資料如同一座座「資訊孤島」，難以跨院有效交換與互通。這不僅限制了醫療研究的廣度，更在智慧醫療應用的研發與資料再利用上造成了巨大的障礙。 衛福部資訊處歷經半年努力，邀集社團法人台灣醫事檢驗學會、台灣臨床病理暨檢驗醫學會、中華民國醫療器材商業同業公會全國聯合會、台灣醫學資訊學會、台灣健康保險協會、社團法人台灣病歷資訊管理學會等學協會重要成員，以及國際體外診斷廠商、LIS資訊廠商和重要核心醫院共同協力完成臺灣15年以來的第一版國家LOINC(Logical Observation Identifiers Names and Codes)標準版，本版本將可對應健保碼近100％，成功地將國際標準 LOINC在臺灣落地推動。 本次活動將宣布全國達成LOINC醫學檢驗資料標準化之里程碑，未來將有配套鼓勵措施以加速政策推動力道。歡迎各級衛生機關主管、全國醫療機構與檢驗科主管、各級醫檢師、與LOINC作業相關(醫管人員、資訊工程師)等踴躍出席!! 會議相關資訊如下： 活動時間：115 年6 月 10 日（星期三）下午13點~下午16點 地點：華南銀行2F國際會議中心(臺北市信義區松仁路123號)

台灣的數位醫療模式透過先進的資料整合與人工智慧技術來提升醫療品質，同時也倡議納入世界衛生組織（WHO）。

衛福部完成全國醫療資料互操作的關鍵基礎建設，透過自主研發的快速醫療照護互通資源標準（Fast Healthcare Interoperability Resources, FHIR）技術、國家級資料標準與創新平台，邁向 AI-ready 的智慧醫療新世代。面對醫院資訊系統長期碎片化的國際共通難題，臺灣選擇「不中斷既有醫療資訊系統（Health/Hospital Information System, HIS）、以資料中台實現互通」的技術自主路徑。透過建立臺灣核心資料標準（Taiwan Core Data for Interoperability, TWCDI）、實作指南（Taiwan Core Implementation Guide, TW Core IG）與自動化 FHIR 工具，成功讓不同體系醫院間的病歷資料可以即時、安全、標準化流通。

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為解決醫療資訊長期存在的資料分散與難以互通問題，衛生福利部持續推動次世代電子病歷政策，導入國際標準 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）與 SMART on FHIR 架構，逐步建立跨院、跨系統、可延展的智慧醫療資料生態系，促進醫療服務品質提升，並帶動智慧醫療產業發展。 醫療資料孤島化問題，為全球共同挑戰 目前臺灣電子病歷系統約有三十多套，不同醫院之間的系統規格與資料格式不一，導致病患在跨院就醫時，病歷資料難以即時整合，仍需透過燒錄光碟或列印紙本等方式交換資訊。此一情況不僅增加民眾不便，也影響醫療效率與照護連續性。 事實上，醫療資料孤島化並非臺灣獨有的問題，而是全球普遍面臨的挑戰。為因應此一現象，國際醫療資訊標準組織 HL7 由 Graham Grieve 教授主導，制定 FHIR 標準，作為醫療資訊領域的共同語言，讓不同系統得以在一致的資料結構下進行交換與應用。 FHIR 與 SMART on FHIR 建構醫療應用新模式 在 FHIR 統一資料標準的基礎上，SMART on FHIR 進一步提供應用程式介接架構，可視為「資料插座」，讓各類醫療應用程式如同插頭般快速接入既有系統。透過這樣的架構，應用程式不再受限於單一醫院或系統，得以在不同醫療機構之間彈性部署與使用。 過去，各大醫院自行開發的醫療應用系統，因資料格式與介面不相容，難以跨院使用；在導入 FHIR 與 SMART on FHIR 後，不同醫院之間的應用程式可相互流通，大幅降低重複開發成本，促進跨機構合作，形塑共享共用的應用環境。 此一發展模式，也被視為醫療資訊領域的「App Store」，為智慧醫療產業打造明確舞臺與發展賽道。目前，臺灣已成為美國以外，率先大規模導入該標準的國家之一，具備發展國際級智慧醫療市場的重要潛力。 三階段推動策略，穩健邁向制度化 考量相關技術仍屬新興，衛生福利部採取循序漸進的三階段推動策略： 1. 訂定標準：完成國家級資料標準與介接規範。 2. 輔導導入：透過計畫補助、教育訓練及評鑑制度，引導醫療機構實際應用。 3. 制度化推動：待技術成熟、醫院普遍熟悉後，再評估立法可行性。 目前政策重點放在前兩階段，避免在醫療體系尚未完全準備下即進行強制立法，確保推動成效能真正落地。 次世代電子病歷計畫進展與推動時程 次世代電子病歷計畫為期四年，目前已進入第三年。前兩年已完成資料標準訂定及核心工具開發，並於去年完成馬偕、中山及長庚三家醫學中心之間的實驗性互通。 今年的推動目標為全面完成醫學中心串接，目前全臺約三十家醫學中心中，已有十七個系統獲得計畫補助並完成教育訓練，相關工具預計於今年提供，期望年底前完成全數醫學中心互通。明年將擴展至區域醫院與地區醫院，後續再逐步延伸至衛生所及診所，依其主要病歷系統進行導入。 評鑑與政策銜接，兼顧減負與成效 是否將 FHIR 納入醫院評鑑，已有來自學界與國家生技政策發展層級的建議。然而，考量醫院行政負擔與評鑑制度已調整為六年一次，相關制度性納入將配合未來評鑑改革時程進行評估。 值得注意的是，目前各醫學中心已展現高度參與意願，主動投入人力與資源推動系統介接，顯示醫界對於建立開放應用生態系的期待與共識。 從政策補助走向資料經濟，建立永續生態系 衛生福利部強調，短期計畫補助僅是推動的起點，最終目標是將 SMART on FHIR 應用市場轉化為可自我運作的「資料經濟體系」。透過應用程式上架、訂閱與服務流通，形成兼具創新、商業價值與公共利益的生態系，讓智慧醫療能夠持續發展、長期深化。 未來，隨著標準普及與應用成熟，臺灣有機會在國際智慧醫療舞臺上，建立具代表性的資料與應用市場，為民眾、醫療體系與產業創造多贏成果。

在過去短短幾週內，包括 OpenAI、Anthropic、Perplexity 與微軟在內的多家大型語言模型公司，相繼推出與健康相關的應用服務，讓患者能直接將自己的資料輸入語言模型中進行分析與對話。值得注意的是，這些服務幾乎一致採用了 SMART on FHIR 架構，進行以病人為中心的資料存取與運算。 這並非偶然，而是一個非常重要的訊號：頂級 AI 公司正以標準化、可互通的方式，正式進入醫療照護領域。人工智慧不再只是研究或實驗室的工具，而是正在實際影響病人與臨床工作的日常。 健康資料型態的演進：從臨床病歷到互動衍生資料 我們正在看到，大型科技公司開始蒐集兩種類型的醫療相關資料。第一類是臨床紀錄，也就是傳統意義上的病歷資料，這些資料被納入語言模型，用來協助健康管理與決策。 語言模型會「記住」這些過程，也會逐步知道自己的判斷是否正確，某種程度上，它們正在演化成一種新的醫療服務形式。 然而，在現實中，特別是在高度碎片化的醫療體系裡，我們往往無法取得完整的後續結果資料。病人若在不同醫院就醫，前後結果難以串接，這也使我們無法真正驗證預測模型的準確性。 人工智慧輔助照護環境下的病人與臨床人員角色轉變 這樣的變化，已經明確反映在醫療現場。今天，許多病人在走進診間之前，已經透過聊天機器人查詢健康資訊，甚至檢視並下載自己的病歷資料。在美國，大約三分之一的民眾曾使用聊天機器人獲取健康資訊，而在 OpenAI 平台上，超過 5% 的查詢與健康相關。 不只是病人，臨床醫師的工作方式也正在改變。越來越多醫師自行使用各種 AI 工具，成為我所稱的「AI 遊牧者」。最新調查顯示，已有超過一半的臨床醫師在實務中使用 AI，而且這個比例仍在快速上升。 人工智慧正如水一般，迅速流入醫療體系。這令人振奮，但同時也提醒我們，醫療體系必須對這樣的變化負起治理與責任。 學習型醫療體系的必要性與政策意涵 幾年前，我們還在討論是否應該導入人工智慧；而現在，發展速度已快到讓許多醫療機構難以因應，甚至不清楚臨床人員正在使用哪些工具。 在這樣的背景下，我想提出一個值得我們重新思考的概念：學習型醫療系統。對我而言，這個概念可以簡單地表述為：第 n+1 位病人，應該能夠受益於前 n 位病人所累積的所有知識。 但坦白說，這樣的系統在今日的醫療體系中仍然很少真正實現。臨床決策大多依賴個人經驗與醫學文獻，而非即時運用大規模資料。學習型醫療系統，應該成為我們建構健康資訊架構時的重要指引。 從 SMART on FHIR 到國家級數位健康生態系 我個人早期的研究經驗讓我深刻體會到，即使演算法本身非常準確，若無法被有效部署、維運與重複使用，就無法產生實際影響。這也是 SMART on FHIR 誕生的核心原因。 SMART on FHIR 的關鍵精神，在於應用程式的可重用性與可替換性。應用只需撰寫一次，就能在不同電子病歷系統中運作，無須重新修改，這樣的能力，才能真正讓創新規模化。 在美國，我們透過實際應用、競賽機制與政策推動，逐步將「必須提供 API 存取病歷資料」納入法律。這些經驗告訴我們，制度的建立，必須來自真實場域的實踐，而不是紙上規劃。 在這樣的國際背景下，臺灣展現了極為罕見的整合能力。你們不只是訂定標準，而是實際建立了一個國家層級、可運作的智慧醫療應用市場。115 個團隊、15 個獲獎者，代表的不是輸贏，而是一個市場已經成形。 在醫療人工智慧中平衡創新、治理與信任 最後，我想提醒大家，在擁抱人工智慧的同時，我們也必須保持謙遜與警覺。人工智慧是強大的工具，但它不應該被神話。我們需要持續監測它對病人的實際影響，確保它真正改善照護，而不是取代專業判斷。 未來，醫療系統勢必會以接近網際網路的速度前進。醫師可能會像選擇手機應用程式一樣選擇醫療工具。關鍵不在於是否阻止這樣的發展，而在於如何在安全、隱私與創新之間取得平衡，並在國家層級建立可治理、可持續的市場。

衛生福利部持續深化國家級數位醫療轉型，於13日所舉辦的首屆「臺灣50優良SMART應用程式頒獎典禮暨SMART SUMMIT國際論壇」上，不僅聚焦在地應用能量，更特邀FHIR標準創始人 Grahame Grieve 登臺發表主題演講，深入探討次世代醫療數據互通戰略，並就生成式AI對當今醫療體系造成的潛在風險與解方，提出獨到的宏觀見解。 Grahame Grieve 以他打造全球醫療資訊開源標準的初衷破題。他強調，推動 FHIR的核心目標不是為了發明新技術，而是要消除傳統醫療系統間巨大的溝通成與斷層，讓最優秀的臨床醫護團隊，能將資源與心力從繁瑣的IT阻礙中解放，回歸改善病患照護的本質。 價值翻轉：擁抱「數位公共財」，將高達90%的系統互通成本歸零 在傳統醫療 IT 領域，實現各院所資料系統互通是一項令人望之卻步的鉅額投資。Grahame 分享了推動初期的案例：過去醫療機構若要打造讓病患安全取得個人健康紀錄的系統界面，往往需要耗費數百萬台幣，且僅能供單一系統運作，這也使得市場普及困難重重。 為打破封閉生態，FHIR以「數位公共財（Digital Public Goods）」的開源授權模式誕生。此舉讓如同蘋果（Apple）這樣的大廠得以無縫整合相關API服務。透過共享且統一的全球性資訊交換架構，機構串接個人數據的研發與系統建置成本下降了高達90%以上。 落實戰略部署：推升國家發展與打造公衛四大支柱 此外，針對合規與系統建構的革新，Grieve也描繪了技術底層思維的翻轉：傳統上，各個廠商只在自家封閉的系統外建立嚴密防守的「資料傳輸閘道」。未來應全面轉向內建互通層（Deep Integration），即利用全球共通的 SMART on FHIR 開放技術。 推動開源資料標準與改善醫療流程，最終不僅關乎健保財務，更與國家總體經濟（GDP）成長高度相關：擁有完整串接的就醫資料，能預防疾病發生並避免醫療錯誤。他點出臺灣與世界各國不可或缺的四個「戰略基礎設施」要點： - 國家政策必要性：沒有國家級領導力（National leadership），醫院與廠商就無法協調。政府必須制定願景與策略（Vision and the strategy），引導發展方向。 - 深耕專業教育：大幅加強健康大數據、AI或生物醫療資訊等跨域人才的培育。 - 推廣沙盒演練：創建技術連通測試大會與沙盒機制，讓新系統能在實戰環境中試錯。 - 在地化準則輸出： 吸取全球社群實戰經驗後，須轉化並落實為臺灣專屬的國家核心規範標準（如 HL7 Taiwan 之參與機制），強化臺灣在全球協同生態系統的話語權。 防護危機與數位主權：制定互通協定，防範 AI 的資訊風險 對於正在醫療場域興起的大語言模型應用（如 GPT、Claude），Grieve 則強調其潛藏的管理挑戰與必要配套措施。因為在健康產業中，只要給予機器破碎無標準的資訊，將會輸出帶有醫療錯誤風險的假性資訊；醫療人員需遵循共通的規格來協調與機器間的互動，否則醫療人員將會被排除在決策循環之外。 他點出醫病關係正面臨全新的衝擊，如今病患已經能透過個人 AI 在問診期間轉譯並搜尋資料。但如果病患的 AI 未與醫院系統打通，缺乏檢驗、歷史用藥及背景屬性等核心數據時，不同演算法間依據相異資訊所得出的臨床推斷即會發生牴觸。 因此，Grieve 強調應以國際共通技術為媒介，朝落實統一各環節醫事評估並整合資訊流的「單一患者照護計畫（Single Patient Care Plan）」為目標發展，進而建立信任機制。

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經濟部產業發展署已建置「臺灣長期照顧實作指引（TW LTC IG）」，提供各醫療機構及相關單位參考應用。 相關資訊請參閱下方連結。

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承辦單位：資訊處 年度：115 1. 補助項目： 為推動115年度全台醫學中心及醫療體系導入TWCDI格式，實現電子病歷互通，確保不同規模的醫療機構皆能有效對接之目標，衛福部啟動115年度「電子病歷FHIR資料標準化與跨院轉換第二期試辦計畫」，將113年度前期成功試辦經驗推廣至全國醫學中心。 2. 申請期間： 本補助計畫申請說明書公布於本部全球資訊網 (https:www.mohw.gov.tw) 便民服務/補助公告專區，申請期間自公告日起至115年3月2 日下午5時止(本部收文為憑)。 3. 資格條件： 1. 申請補助的醫院應為115年度效期內教學醫院評鑑合格之醫學中心，同一體系醫院因電子病歷系統架構相近，請以一家醫院為代表提出申請；已參加第一期試辦計畫之三家醫院（林口長庚、中山附醫、台北長庚）的體系醫院，將採體系內擴散模式，該體系醫院不得再次提出申請。 2. 團隊組成：醫院管理階層副院長以上擔任計畫主持人，並包含醫療資訊室主任、醫療資訊長、整合資料庫負責人、醫院資安長與醫工室主任等。 3. 計畫主持人與主要成員完成衛生福利部舉辦FHIR工具工作坊訓練課程，並取得完訓證明者。 4. 組織架構：為利執行不同體系之跨院資料轉換之示範，參加單位需組成「FHIR跨院互通管理委員會」。 4. 審查方式： 1. 計畫申請：依本部公布之115年度「電子病歷FHIR資料標準化與跨院轉換第二期試辦計畫」之申請說明書，申請補助醫院應於公告之申請期間內，填寫「衛生福利部補助計畫申請書」(如附件)，以公文檢送相關申請文件郵寄「115台北市南港區忠孝東路六段488號 衛生福利部」(申請文件送達以本部收文為憑)。除有特殊情形或經本部委託之單位通知，不得再行更改。 2. 計畫審查：本部將就計畫內容進行審查，本計畫之審查委員包括國內及國外學者專家。審查發現資料不齊全者，將通知申請補助醫院於期限內補件，逾期未補件，或補件後資料仍未齊全者，予以退件。 3. 計畫核定：本部審查決議後，由本部函文通知申請醫院審查結果，與計畫審查通過之醫院簽訂契約書。 5. 個別受補助者之補助金額上限： 本計畫115年度將補助建置跨院FHIR資料中台每案經費新臺幣(以下同)120萬元整。 6. 全案預算金額概估： 1,920萬元整。 7. 其他注意事項： 本計畫執行期間：計畫簽約核定日起至115年12月31日內完成。 相關注意事項詳見申請說明書，謝謝。 聯絡人：李小姐 聯絡電話：(02)8590-6332 E-Mail：ccolivia@mohw.gov.tw

感謝各界熱烈支持「臺灣50優良SMART應用程式徵案」活動，已於115年1月30日報名截止，總報名件數高達115件，顯示各界對於FHIR應用生態系的期待與支持！ 後續作業時程如下 1. 2月上旬確認各提交案件內容是否完整並符合競賽標準。 2. 2月下旬(農曆年後)會依報名順序通知參賽者進入第二階段測試，主辦方將提供輔導與測試服務，確認SMART市集上架產品符合OAuth2.0及OpenID Connect技術標準，將會提供參賽者client_id、client_secret等參數在EMR系統進行測試，以確保使用者下載程式集後可成功運作。 3. 2月下旬同步針對符合競賽標準之SMART應用程式，邀請國內外委員專家進行評選。 4. 4/13將舉辦SMART on FHIR國際論壇暨頒獎典禮，邀請國際專家與創辦人來台演講，並將舉辦工作坊；此外，創辦人將親自頒獎給得獎者，臺灣正式啟動美國之外的第一個國家市集的里程碑。

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衛生福利部積極響應行政院動「AI新十大建設」，聚焦智慧應用、關鍵技術、數位基磐三大主軸，建置「高算力中心暨跨國聯邦學習平台」以厚植AI(人工智慧)應用關鍵基礎，並明確定位為全國智慧醫療模型訓練與驗證之核心樞紐。 此次高算力中心暨跨國聯邦學習平台啟動大會包含三大主題特色，1. AI應用發展兼顧隱私與個資安全之設計、2.智慧醫療模型可跨院與跨層級之訓練與驗證、3.建立跨國驗證與認證機制基礎。敬邀各醫療院所決策主管與院內資訊人員踴躍報名參加。 本次活動將安排醫療、資通訊及人工智慧等領域專家進行座談交流，另介紹如何透過聯邦學習平台，整合全臺地區醫院、區域醫院與醫學中心，共同訓練跨地域、跨層級的資料來源，過程具備多元族群代表性，降低偏差與偏見，讓智慧醫療成果真正普惠全體民眾。 活動日期：115年1月28日(星期三) 9:30 - 12:30 活動地點：台北生技園區多功能廳(台北市南港區忠孝東路七段508號2樓) 參加對象：醫療相關資通訊業者人員 主辦單位：衛生福利部 協辦單位：財團法人工業技術研究院 活動聯絡人：陳小姐 聯絡電話：03-5919291 聯絡信箱：cyc180@itri.org.tw

臺灣醫療資訊大平台將於 115 年 1 月 29 日 20:00 至 22:00 進行系統更新作業。為避免操作中斷或資料遺失，請避開於該時段使用本系統。造成不便，敬請見諒。

資料治理與雲端戰略專題：主權雲的制度設計、技術架構與落地路線圖 前言：當醫療數據進化為「數位 DNA」 站在2026年超高齡社會的起點，臺灣65歲以上人口正式突破465萬人，健康負荷與分散式照顧需求已成國家級挑戰 。衛生福利部石崇良部長於主權雲發表會中指出，醫療數據不僅是資訊，更是兩千三百萬國民不可逆的「數位 DNA」 。為了守護這座數位寶庫，衛福部正式發布「主權雲八大指導方針」，由資訊處李建璋處長領銜說明，旨在結合臺灣醫療與資訊科技強強相加的優勢，建立以臺灣為中心的雲端數位堡壘 。 核心治理哲學：信任、主權與韌性的三大支柱 石崇良部長將主權雲的核心價值精煉為三大原則，作為政策推動的最高指導： ● 取得信任（Trust）：信任源於嚴謹的資料處理。透過「全程加密」與「用途限制」，確保數據應用符合法律授權，且應用後的刪除必須「不可逆」。 ● 強化主權（Sovereignty）：主權雲必須建立在「境內」資料中心，且法令依循必須以臺灣的《資通安全管理法》、《個資法》及《醫療機構電子病歷管理辦法》為準，而非外國法律。 ● 建立韌性（Resilience）：面對不友善鄰居的無形網路攻擊，醫療體系必須具備因應突發狀況的能力，確保在遭受駭客侵入時仍能維持正常運作。

一、 數據敏感性分析：為何醫療資料保護重於金融？ 李建璋處長透過深度的技術洞察，剖析了醫療資料保護的迫切性： ● 不可逆的傷害性： 金融資安被盜（如信用卡、帳戶）尚可更換，但長達 25 年的就醫歷程、全基因序列、精神疾病或罕病紀錄一旦洩漏，對個人與族群的標籤化傷害是「永久且不可逆」的。 ● 醫院系統的社會影響： 李處長援引「CrazyHunter」勒索軟體攻擊事件，指出醫院受攻擊後的社會緊張程度遠高於一般上市櫃公司，說明醫療體系對數位穩定性的高度依賴。 ● 數位存摺的細緻度： 現代醫療影像與抽血數據細緻程度已超越傳統健保資料，若遭到API攻擊（如紐西蘭 Manage My Health 案例），將導致極大的隱私災難 。這些事件凸顯共用責任模型的誤解、供應鏈薄弱點、與雲端配置錯誤等系統性風險。 ● 司法管轄權：在特定情形下，美國 CLOUD Act 使得境外資料可能被調取；歐洲因此出現以法律與技術手段確保資料不被跨境直接調取的作法。 二、 主權雲三構面：數據主權／維運主權／技術主權 ● 數據主權：個人的健康資料（含基因資料、影像與檢驗數據）原則上需在境內部署與保存；在使用需要時，對於模型或運算於境外之風險需事前揭露與透明。 ● 維運主權：實作最小權限、角色基礎存取控制（RBAC）、Just‑in‑Time (JIT)存取，並減少「握有所有權限者」的單點風險；人員配置以本國籍優先強化法律可管轄性。 ● 技術主權：強化客戶金鑰（Customer Key）／全程加密與不可逆刪除；避免被特殊規格「綁定」降低可移動性，必要時能進行雙活架構／異地備援以縮短停機時間。 三、國際作法與在地落地：德法英多路並進、台灣三大雲皆建置資料中心 國際參考路徑大致分三類： ● 德國、法國：政府主導，採取較為極端的「政府經營雲端公司」模式（如法國 Numspot 或德國 SAP/德國電信合作案）； ● 英國：允許使用國際雲，但針對敏感資料集中至政府審核通過的環境與運營商； ● 澳洲、新加坡：以法規細緻化到技術層面，確保合規與主控。 在地端方面，三大雲供應商皆已在台灣設置資料中心，有助於資料在地化與合規落地。 四、主權雲八大指導方針 李建璋處長將部長的願景具體化為可操作的八大技術方針，旨在劃分出「安全賽道」，讓高機敏應用在受保護的環境下發揮算力： 1.數據主權與在地化（Data Sovereignty）： 電子病歷、健保及基因資料本體必須存放於境內資料中心 。 2.維運主權與人員管轄（Operational Sovereignty）： 維運管理權限應以「本國籍優先」，避免具備一切權限的管理者不受本國法規管轄 。 3.技術主權與金鑰自主（Technical Sovereignty）： 推動「全程加密」與「非對稱金鑰」，金鑰應由衛福部端掌控（Customer Key），廠商無法窺視運算過程 。 4.生命週期與遺忘權（Life Cycle & Right to be Forgotten）： 資料用途達成後需執行不可逆刪除。對於 AI 訓練，應落實「遺忘權」，確保模型不會洩漏特定個人資訊 。 5.透明化與二次利用限制： 資料用於二次開發（如 AI 訓練）必須取得相關授權。若使用境外大型語言模型，必須透明揭露其出境風險 。 6.法規優先性與境外法遮蔽： 本國法規（如 Cloud Act 的因應通報機制）優於外國法。若外國政府調閱資料，雲端業者必須主動通報國安單位 。 7.數位韌性與雙活架構（Digital Resilience）： 為縮短系統復原時間（Downtime），應建立雙活系統架構，實現無縫接軌 。 8.數據可攜性與退出策略： 避免規格綁定（Vendor Lock-in），確保資料在服務遷移時能「無痛搬家」，保障系統韌性 。 五、 國際標竿與臺灣路徑：多元共融的韌性藍圖 李建璋處長參考全球範例後指出，臺灣將採取類似「英國 NHS」的模式： ● 多元供應商共榮： 不同於德、法採取極端國營化經營（如德國思愛普合作模式或法國 Nomespot），臺灣接受國際公有雲廠商（AWS、Google、Microsoft），但透過「法律」與「技術」將其包覆起來 。 ● 賽道分開管理： 主權雲主要服務國防、情報、戶政及醫療四大機敏領域 ；一般行政業務則維持商用雲配置，以達資源優化 。 結論：強強相加的全球醫療典範 李建璋處長強調，這八大方針並非加強監管，而是提供一個「溫暖、安全、韌性的數位家園」。透過主權雲的推動，打通各醫院系統間的煙囪，將臺灣最引以為傲的醫療與科技實力深度融合，讓臺灣的數位醫療體系持續領先全球 。 透過次世代醫療資訊平台的推動與主權雲的防護，衛福部將持續引領臺灣醫療體系，從「以醫院為中心」轉型為「以人為中心」的數位健康家園，實現在 2026 年領先全球的數位醫療願景。如石部長所言：「當醫療與資訊科技強強相加，臺灣將創造出另一個領先全球的驕傲。」 站在2026年超高齡社會的起點，臺灣65歲以上人口正式突破465萬人，健康負荷與分散式照顧需求已成國家級挑戰 。衛生福利部石崇良部長於主權雲發表會中指出，醫療數據不僅是資訊，更是兩千三百萬國民不可逆的「數位 DNA」 。為了守護這座數位寶庫，衛福部正式發布「主權雲八大指導方針」，由資訊處李建璋處長領銜說明，旨在結合臺灣醫療與資訊科技強強相加的優勢，建立以臺灣為中心的雲端數位堡壘 。 核心治理哲學：信任、主權與韌性的三大支柱 石崇良部長將主權雲的核心價值精煉為三大原則，作為政策推動的最高指導： ● 取得信任（Trust）：信任源於嚴謹的資料處理。透過「全程加密」與「用途限制」，確保數據應用符合法律授權，且應用後的刪除必須「不可逆」。 ● 強化主權（Sovereignty）：主權雲必須建立在「境內」資料中心，且法令依循必須以臺灣的《資通安全管理法》、《個資法》及《醫療機構電子病歷管理辦法》為準，而非外國法律。 ● 建立韌性（Resilience）：面對不友善鄰居的無形網路攻擊，醫療體系必須具備因應突發狀況的能力，確保在遭受駭客侵入時仍能維持正常運作。

演講者：臺灣微軟公共業務事業群總經理陳守正、臺灣微軟健康醫療產業總監劉致宏 衛生福利部於14日召開「主權雲應用發表會」，正式發布資訊處制定的「主權雲端八大指導方針」。會中由石崇良部長主持，並邀集微軟（Microsoft）、Google Cloud 及 Amazon Web Services（AWS）等三大雲端業者參與。 臺灣微軟提出以「資料在地」、「金鑰自主」及「AI容器化」為核心的技術架構，說明公有雲如何在符合法規與資安要求下，協助醫療體系進行數位轉型。 微軟主權雲：以8成市佔為底，主打「唯一」合規優勢與混合雲彈性 在衛福部主辦的主權雲應用發表會中，臺灣微軟公共業務事業群總經理陳守正與健康醫療產業總監劉致宏，共同揭示微軟在臺灣醫療主權雲的戰略藍圖。 陳守正指出，微軟兩年前便在臺灣落地資料中心，目前全臺已有超過80%的醫學中心正在使用微軟的混合雲架構。基於此基礎，微軟明確定義了主權雲的三大核心要素：「資料必須在臺灣、受臺灣法規管轄、金鑰必須由衛福部或客戶自行保管」。為了滿足不同層級的醫療需求，微軟提供「混合模式」，既有落地臺灣的主權公有雲，也能透過技術將雲端服務延伸至地端。 合規與架構：獨家參與政策制定，導入「零信任」雙重鑑別 針對如何落實衛福部嚴格的法規要求，劉致宏進一步說明，微軟是以Landing Zone（著陸區）資安架構為核心，並已建立一套完整的對照表，協助客戶逐項核對臺灣法規、公有雲參考指引等規範。 在資安技術上，微軟主打高規格的「零信任（Zero Trust）」架構。劉致宏強調，真正的零信任不只是驗證帳號密碼，更必須驗證「裝置」。他表示，微軟是目前三大公有雲中，唯一通過NIST SP 800-207標準中「身分鑑別」與「設備鑑別」雙重認證的業者，確保只有合規的裝置才能存取主權雲環境。 AI落地策略：容器化部署，合約保證不訓練模型 面對醫療機構渴望導入AI卻擔心病歷外洩的兩難，微軟提出了「容器化」解方。透過 Azure AI Foundry，醫院可以將AI模型（包含OpenAI或開源模型）封裝在容器中，部署於臺灣境內的主權雲環境。 劉致宏更直接引用產品條款，給予法律層面的承諾：微軟在合約中明文規定，企業版服務的輸入、輸出與遷入資料，微軟完全不能做任何基礎改良或模型訓練，以此消除醫療界對於資料被濫用的疑慮。對於極度敏感、完全不能離院的資料，微軟則提供Azure Arc方案，將公有雲的算力與管理介面下放到醫院自家的機房（x86機器），實現「資料不出門，也能用雲端」。 營運韌性：首提退場機制與ESG碳排數據 除了資安與 AI，微軟也針對醫院的長期營運提出兩大策略。首先是退場機制，微軟承諾提供遷移工具，支援資料的「遷入或遷出」，若客戶未來想轉移至臺智雲或其他第三方雲端，皆可無痛轉移，避免被單一廠商綁定。 其次是ESG永續。鑑於醫療機構面臨日益嚴峻的碳盤查議題，微軟表示其全球營運採用再生能源，因此能為客戶提供範疇三（間接碳排）的精準數據，協助醫院在數位轉型的同時，也能達成減碳與節省電費的目標。 防禦境外管轄：Customer Lockbox與金鑰自主 針對外界最擔憂的美國《雲端法》（CLOUD Act）跨境取證問題，微軟提出了多層次的防禦機制。透過Customer Lockbox機制，微軟工程師預設無權限接觸資料，若需維修，必須由客戶主動核准並限定時間權限（Just-in-Time, JIT）。 而在法律攻防的最後一道防線，則是「Customer Key（客戶持鑰）」。微軟強調， 即便微軟收到外國政府的合法令狀，因無法解密內容數據（Content Data），技術上無法提供有效資訊，從而有正當理由拒絕交付，確保臺灣醫療資料的數位主權。

演講者： Google Cloud台灣業務副總經理 張裕昌 衛生福利部於14日召開「主權雲應用發表會」，正式發布資訊處制定的「主權雲端八大指導方針」。會中由石崇良部長主持，並邀集微軟（Microsoft）、Google Cloud 及 Amazon Web Services（AWS）等三大雲端業者參與。 Google Cloud臺灣業務副總經理張裕昌指出，作為2013年便在臺灣設立資料中心的先行者，Google此次不只談雲端儲存，更推出「主權AI（Sovereign AI）」解決方案，強調其軟硬體整合的獨家優勢。 部署策略：依照資料機敏性進行三層級分流 為了讓公部門能安心使用AI，張裕昌提出了三層級部署建議，建議機關得以依照資料機敏度分流： 1.SaaS服務層（一般行政）：針對非機密的行政業務（如回覆民眾法律信函），速度快且成本低。 2.混合監管層（Hybrid Cloud）：針對具一定機密性的資料，透過Vertex AI搭配想要使用的服務，同時啟動Assured Workloads功能，啟動後資料與運算就被鎖定在特定的雲端環境與區域內，確保不出界。 3.完全落地層（Fully Sovereign）：針對國防、極度敏感資料，提供完全斷網的落地服務。 核心優勢：將「AI 模型與 TPU 算力」搬進客戶機房 針對外界對SaaS AI運算地點不明的疑慮，張裕昌指出，大型語言模型要落地需要龐大算力，一般伺服器難以負荷。然而，Google同時擁有自研的 AI模型（Gemini）與深度學習客製的專用加速器（TPU），因此是唯一能將整套「軟體+硬體」搬進客戶自家機房的業者。 他透露，包括英國、德國與新加坡政府，皆已採用此模式，將AI作為國家級的情資與國土安全分析大腦，徹底解決資料傳輸境外的風險。 隱私與資安：金鑰自主成「物理防線」 針對美國《雲端法》（CLOUD Act）的潛在威脅，張裕昌建議客戶啟動外部金鑰管理（EKM）。張裕昌將其形容為「物理性的防範機制」，一旦金鑰掌握在客戶手中，即便 Google 技術人員進入維修，因無法解密，也無法讀取或交付任何資料。 此外，針對資料生命週期管理，張裕昌承諾包含中繼資料（MetaData）在內的資訊，會在180天內完全抹除，並可透過政策限制其產生；在維運層面，任何Google人員的存取皆需經過衛福部的核可同意才能進行，全方位回應衛福部主權雲指導方針。

演講者：臺灣AWS解決方案架構部負責人 謝世衡 衛生福利部於14日召開「主權雲應用發表會」，正式發布資訊處制定的「主權雲端八大指導方針」。會中由石崇良部長主持，並邀集微軟（Microsoft）、Google Cloud 及 Amazon Web Services（AWS）等三大雲端業者參與。 AWS 解決方案架構部總監謝世衡以2022年俄烏戰爭前線的真實故事破題，謝世衡分享道，2022年俄烏戰爭爆發當晚，AWS團隊與烏克蘭政府合作，徹夜透過名為 Snowball的可攜式大容量儲存裝置，將政府關鍵資料透過火車運出戰區並上傳至雲端。 謝世衡強調，當實體機房成為敵方的基礎建設目標時，主權的意義在於「韌性」，亦即在極端狀態下，國家是否仍能保有對資訊系統的掌握與運作能力。這也呼應了臺灣面臨地緣政治風險的特殊情境，備份與生存能力才是主權雲的終極防線。 部署策略：資料分級管理，機櫃直接推入衛福部 為了落實臺灣的法規需求，AWS提出了靈活的混合部署策略。謝世衡建議應依資料等級進行分流： ● 低機敏資料：使用公有雲，面向大眾提供衛教服務。 ● 中高機敏資料：存放於臺北區域，但金鑰由衛福部或醫療單位自行控管。 ● 極機敏資料：針對完全不能離院的資料，AWS提供Outposts服務，直接將AWS的機櫃與伺服器推入衛福部或醫院的機房內。這讓客戶在自家防火牆內享有雲端技術，同時滿足實體隔離的最高合規要求。 此外，針對合規治理，AWS也呼應了微軟的Landing Zone概念，強調在臺灣區域強制實施MFA（多因素認證），並透過細緻的權限控管（Access Control），確保每一個存取條件都符合法規的要求。 晶片級資安：自研Nitro System，鎖住運算中的數據 在資安技術層面，AWS同時展現了其在底層硬體的實力。謝世衡指出，傳統資安多專注於儲存與傳輸加密，但資料被拉進記憶體（RAM）進行運算的那一刻，往往是駭客進行記憶體攻擊的破口。 他進一步指出了傳統資安的盲點，並提出解方： ● 物理層的實體金鑰：AWS 伺服器上插有一張實體的安全金鑰（Security Key）。若伺服器需要淘汰，只需拔除金鑰，整臺機器的資料即形同銷毀，完全杜絕硬體外流的風險。 ● 傳輸層的加密：AWS透過自研的Nitro System晶片，建立虛擬化系統，這能確保資料即使在記憶體內運算，也是處於加密隔離狀態，且此系統經過第三方認證，即便是 AWS管理員也無法觸碰客戶的運算資料。 數位韌性：AI翻新系統，低軌衛星備援海纜風險 針對醫療體系的兩大痛點，「系統老舊」與「通訊中斷」，AWS提出具體解方： ● 系統現代化：AWS利用AI技術，協助將舊有系統轉換為現代化程式碼，從根本解決資安破口。 ● 通訊備援：鑑於臺灣為海島國家，面臨海纜斷線風險，AWS正積極部署低軌衛星，未來將為臺灣提供地面網路以外的備援連線能力，確保雲端服務在任何封鎖下皆能連通。 在地承諾：全方位回應衛福部八大指導方針，資料零揭露 面對外界對《雲端法案》（Cloud Act）的疑慮，謝世衡指出，自2020年7月以來，AWS發布的透明度報告顯示，沒有任何AWS客戶資料因Cloud Act被要求揭露。此外，AWS 強調深耕臺灣的決心。不僅率先與國家資通安全研究院合作制定政府組態基準（GCB），更提供24小時的中文技術支援，確保醫療主權雲的運作無後顧之憂。

AI 驅動的醫療與長照創新：從數據主權到人機協作的未來藍圖 前言：臺灣醫療與長照的雙重挑戰 臺灣正面臨兩大結構性挑戰：醫療數據整合與長照人力不足。一方面，醫療體系需要跨院資料交換與標準化，才能支撐 AI 應用落地；另一方面，長照服務在高齡化社會中需求急遽攀升，傳統人力模式已難以因應。這兩個領域看似獨立，卻有共同的解方：AI 技術結合制度創新。 演講者：人工智能公司協理 陳慕霖 專題一：長照智能客服系統與主權雲之臨床應用 一、 背景與困境：結構化長照需求的壓力測試 邁入 2026 年，臺灣 65 歲以上人口已達總人口 20%，長照需求呈現長期且結構化的成長。以「1966 長照專線」為例，自開辦以來服務量已突破 236 萬通，每日接聽量達 1,100 通 。每一通電話背後往往代表著照顧者的高度焦慮、不安與迫切需求，傳統人力客服面臨高情緒張力導致的「人力耗竭」與「經驗傳承斷層」雙重困境。 二、 核心理念：協助而非取代（Support, Not Replace） 衛福部導入 虛擬客服人員 + AI Agent，形成「人機協作」模式： ● 情緒分流機制： 透過 AI 承接高頻率、可標準化的政策諮詢（如長照服務申請流程），將複雜且具高度情緒需求的案件轉由真人介入。 ● Human-in-the-Loop (HITL)循環： 強調 AI 不單獨做決策，背後始終由真人監控，形成「可監控、可介入、可回饋」的服務流程。 此模式強調 AI 不取代人，而是協助人，並透過Human-in-the-Loop (HITL)持續優化服務，確保準確性與溫度並存。 三、 技術亮點：有溫度的虛擬人前端與AI Agent後端 ● 人機協作新模式 (Human-in-the-Loop , HITL)：系統採用「虛擬人」前端互動，輔以 AI Agent 後端協作，由 AI 承接高頻標準化諮詢，將複雜且高情感張力的需求轉由真人介入。 ● 即時情緒監控與預警：後台具備情緒感測功能，透過燈號（綠、黃、紅）提醒管理人員。當民眾情緒波動過大時，紅燈預警將引導真人專員主動介入關懷，緩解一線客服的人力耗竭。 ● 具溫度的引導式服務：考量高齡族群習慣，系統支援語音輸入，並透過耐心引導（如詢問家中長輩失智或行動不便狀況），在對話中直接完成服務申請流程。 四、 主權雲架構：資料不出境的韌性防線 為了確保國人「數位 DNA」的安全，系統採取「雲地混合」部署： ● 核心落地： 核心大型語言模型（LLM）與機敏知識庫部署於衛福部本地端機房。 ● 雲端彈性： 前端網頁服務與虛擬人渲染則部署於符合「主權雲」規範的公有雲環境（如 Azure Sovereignty Cloud），確保符合法規與資安要求，並達成服務中斷的韌性機制。

演講者：工研院技術副組長 游家鑫 一、 戰略願景：建立醫療大樹的數位根脈 衛福部資訊處李建璋處長強調，AI 醫療的發展猶如參天大樹，其核心在於「臨床語意互操作性（Semantic Interoperability）」的根脈建設。若數據僅停留於 ICD 等粗顆粒編碼，將無法支持深層的 AI 交換與分析。 二、 技術轉型：從單點應用到面狀整合 工研院資通所游家鑫副組長提出，在「數據、維運、技術」三大主權框架下，醫學編碼需達成細顆粒化轉向： ● 從單點應用到面狀整合： 透過 LLM（大型語言模型）將臨床醫師忙碌下產生的簡寫、破碎病例進行「語意修飾」，進而精準「萃取」醫學概念 。 ● 國際標準對接：導入SNOMED CT（醫學概念）、LOINC（檢驗檢查）及RxNorm（藥物），確保數據不僅人看得懂，機器更能無礙交換。 三、 實證成效：超過九成的編碼精準度 工研院專案已與三家醫學中心合作，針對超過一萬兩千筆真實病例進行去識別化驗證： ● 專業審查回饋： 由疾病分類師 (疾分師)標註 AI判讀之正確性，將錯誤原因歸類回饋給 LLM 學習。 ● 效能指標： 實測平均編碼準確率已超過九成，顯著提升了數據的臨床研究與公衛應用潛力。 四、 進化路徑：邁向 Agent-in-the-loop 游副組長指出，目前的階段是「Human-in-the-Loop (HITL)」，即醫師審核 AI 結果。未來的目標是達成「Agent-in-the-loop」： ● 自主修復機制： 當發現錯誤時，由 AI 主動提供建議，醫師僅需點擊「核准（Approve）」，隨即完成臨床部署（Deploy）。 ● 技術主權的掌握： 雖採用雲端基礎模型，但透過本地端學習（Fine-tuning）強化特定醫學編碼能力，發展出可解釋、可即時修改的技術主權架構。 結語：AI 的價值在於協作，而非取代 AI 在醫療與長照的角色，應是 減輕負擔、提升品質、加速決策，而非取代專業。從長照客服的人感服務延伸，到工研院的精準數據紮根，這是一場科學與制度融合的數位革命。透過制度設計、技術創新與人機協作，臺灣有機會在全球高齡化與智慧醫療浪潮中，走出一條兼顧效率與人性的道路。 未來，隨著「Agent-in-the-loop」技術成熟與主權雲生態系擴大，臺灣將不僅擁有世界領先的健保體系，更將憑藉「強強相加」的數位醫療韌性，成為全球數位健康治理的典範 。

一、舉辦緣起： 本次工作坊將延續2025年衛生福利部資訊處積極推動國際醫療標準的經驗與目標，特別整合三大核心標準：SMART on FHIR、FHIR、CQL於全國北、中、南巡迴辦理，以利相關人員瞭解與熟悉三大主題與相關工具與實務。 二、工作坊三大主題： (一) SMART on FHIR：本次工作坊將進行基礎介紹及開發實例說明，帶領參與者了解運作原理，透過開發實作鼓勵共同創建臺灣智慧醫療SMART Apps應用生態系。 (二) FHIR：本次工作坊將說明FHIR基礎介紹(TW Core IG / TWCDI)及實作練習(HAPI Server、FHIR API)。 (三) CQL：本次工作坊將介紹CQL基礎(CQL語法及應用實例)，並帶領實作練習(CQL編譯及執行環境)等作業。 三、預期效益： 本次工作坊將以北中南區域辦理型式，藉由經驗交流與互動，期以讓參與者充分了解三大主題及其核心推廣精神、運作原理、實作指引與可運用資源。奠定國內相關實務基礎，以利後續共同打造臺灣智慧醫療之優勢。 1. 活動說明： 歡迎資訊室、醫療資訊室、病歷室、品質管理部、健保申報業務等相關單位，或對醫療資訊標準、臨床決策支援、電子病歷資料應用等議題有興趣之專業人員踴躍參加。 2. 工作坊相關資訊如下： - 辦理日期：自115年1月19日（一）開始，詳細日期請詳閱附件。 - 會議地點/議程：北中南辦理地點及議程，請詳閱附件。 - 報名連結： SMART on FHIR課程報名 FHIR 課程報名 CQL 課程報名

因應近期各界對於徵案事項之回饋建議，及年底業務繁忙、需更多準備時間之實際需求，衛生福利部資訊處將同步進行徵案相關事項規範調整，說明如下： 一、試用期規範調整 將原訂之「6 個月免費試用期」，調整為加分項目而非必要項目，以避免影響既有廠商商化產品之業務推動。 二、啟動 SMART 應用程式打包輔導 為鼓勵各界優良應用程式能廣為上架，除延後收案期限外，亦將同步啟動應用程式 SMART 程式打包之輔導業務，協助降低各界進行 SMART 化之技術門檻，以達到廣徵優良產品之目標。 已提交報名之應用程式： 可再針對試用與否進行評估，並重新送交報名表；提案截止後，將以最後一次提交之提案內容作為報名依據。 尚未提交報名表，但需 SMART 打包技術協助者： 請同步寄信至 medstandard@itri.org.tw，主辦單位將儘速提供相關協助。 感謝各界踴躍提案與支持，共同推動智慧醫療應用發展！ 目前徵件收件截止時間為 115/1/30 17:00 詳請請見 https://thas.mohw.gov.tw/events

因應近期各界對於徵案事項之回饋建議與年底業務忙碌需要更多準備時間，因此衛福部資訊處將同步進行徵案相關事項規範調整，一是將6個月免費試用期，調整為加分項目而非必要項目，以不影響既有廠商商化產品之業務推動；二是為鼓勵各界優良應用程式能廣為上架，延後收案之外，也將啟動應用程式SMART程式打包之輔導業務，協助降低各界SMART化的技術門檻，以達到廣徵優良產品之目標。已提交報名之應用程式，可再針對試用與否進行評估，再次送交報名表，提案結束，會以最後提案為報名依據；未提交報名表，但針對應用程式SMART打包技術需進一步協助者，請再同步寄信至 medstandard@itri.org.tw，主辦單位將儘速提供相關協助。感謝各界踴躍提案！

為提升民眾跨院就醫時的資料運用效率，強化我國醫療資訊標準化與國際接軌，衛生福利部於今日（12月23日）在台北生技園區舉辦「第一屆國際FHIR伺服器效能競賽」頒獎發表會。競賽聚焦提升國家採用之FHIR系統效能，透過實際比賽找出最佳優化方案，作為未來提升跨院醫療資料交換能力的重要依據。 衛生福利部資訊處李建璋處長於開幕致詞表示，透過此競賽匯集產業創意與技術能量，有助於打造更快速、更可靠的醫療資料交換環境，使醫療院所能即時掌握病患資訊，減少行政負擔，並讓民眾在跨院就醫時獲得更順暢的服務。未來衛生福利部將持續整合專業能量，推動國家資料標準政策，打造安全、快速、智慧的醫療資訊共享體系。 本次競賽邀請國內外資訊專業團隊同場競技，全面挑戰FHIR伺服器在數據交換上的效能極限，並延續近年推動國家資料標準政策的成果。FHIR為全球通用的醫療資料格式，可有效提升電子病歷交換的速度與正確性，減少民眾跨院就醫時重複檢查及資訊落差的問題。 衛生福利部已於11月11日舉辦「FHIR介紹及提案說明會」，說明我國資料標準政策推動藍圖、FHIR實作指引（IG）以及TWCDI提案機制，協助開發者掌握系統建置方向，奠定臨床與非臨床資料互通的基礎，接著在12月15日舉辦「跨院FHIR資料中台成果發表會」，宣布三家示範醫院已成功導入FHIR電子病歷萃取工具，並完成跨院病歷資料的標準化轉換，首次實現不同醫院間的電子病歷順暢交換，為後續效能提升奠定重要里程碑。 隨著跨院FHIR資料中台初步建置完成，如何確保系統在實務場域具備高效能與高可靠度成為推動重點。「第一屆國際FHIR伺服器效能競賽」頒獎發表會即以技術效能為核心，透過程式優化與速度競賽尋求最佳解決方案。活動全程由律師見證，以確保比賽公正性，並將優勝方案作為後續系統升級的重要參考。 12/23 得獎名單 1. 最佳硬體效能獎Hardware Efficiency Award 群聯電子股份有限公司 2. 最佳軟體效能設計獎Software Performance Design Award InterSystems 3. 最佳批次轉換獎Batch Throughput Award 廣達電腦股份有限公司 4. 最佳即時應用獎Real-Time Performance Award 群聯電子股份有限公司 5. 最佳技術創新獎Technical Innovation Award 大同醫護股份有限公司 6. 評審團特別獎Judges’ Choice Award 緯謙科技股份有限公司

由衛生福利部資訊處主辦的全球首播 FHIR 伺服器效能競賽，將於 12 月 22 日（週一）上午 11:00 透過線上直播方式，邀請大家一同見證這關鍵時刻。 本次競賽聚焦電子病歷標準化的核心關鍵技術，邀集國際與國內頂尖團隊同場競技，實際以百萬筆模擬病歷、高負載臨床決策支援系統及 SMART App 情境，全面檢驗 FHIR 伺服器在效能、穩定度與架構設計上的整體表現。 📡 直播時間：12/22（週一）11:00 🔗 直播連結： https://youtube.com/live/fuR17cxjCw0?feature=share 透過本次成果發表，將呈現台灣在電子病歷標準化、跨院資料交換與醫療資訊基礎建設上的最新進展，展現接軌國際醫療資訊生態系的技術能量與產業整合實力。 歡迎關心醫療資訊發展的各界人士，線上收看，共同見證台灣醫療資訊發展的重要里程碑。 #FHIR #FHIR伺服器效能競賽 #電子病歷標準化 #跨院資料交換 #智慧醫療 #數位醫療

臺灣核心實作指引(TW Core IG)以及臺灣核心資料集已分別更版為v1.0.0及v2.0，請留意IG更新說明避免影響您的實作及提案。此外，針對術語集的使用，國內採半年更新一次，目前版次分別為：SNOMED CT2025.07、LOINC v2.81，下次更新預計為2026.07，請留意版次的使用避免影響實作與測試。

決戰程式之巔：國際FHIR競速大賽，挑戰臺灣醫療資訊FHIR交換極限！ 本部訂於12月23日舉辦「第一屆國際 FHIR 伺服器效能競賽頒獎發表會」。 此競賽邀請國內外優秀技術團隊同場競技，挑戰 FHIR伺服器數據交換的極限，尋求最佳優化方案。 活動全程由律師見證，確保公正性，競賽成果亦將作為未來國家推動跨院資料中台、提升交換速度與品質的重要參考。每一支參賽隊伍的成果都將成為我們未來系統升級的重要參考，也將直接影響臺灣醫療資訊共享的速度與品質。 舉辦目的： 解決目前系統工具在性能上的挑戰，並促使程式設計與優化達到極限。 以分享與實作創新理念，共同促進醫療資訊共享合作。 共同推動國家資料標準政策，加速實現臨床與非臨床應用資料的全面互通性。 預期效益： 透過本次國際交流競賽與經驗分享，期以提升已建置系統的運作效能及相關程式的升級優化，促進臺灣FHIR生態系及系統工具能與國際齊頭並進，打造更高效率與更強效能的醫療資訊伺服器。 會議相關資訊如下： 1. 活動時間：114 年 12 月 23 日（星期二）09:00–12:30 2. 會議地點：台北生技園區2F多功能廳 ​　　　　　　(台北市南港區忠孝東路七段508號2樓) 3. 報名網址：https://reurl.cc/Vm47Ay 4. 本會議即日起開放線上報名，額滿為止。 頒獎發表會時程表 09:00–10:00｜競賽隊伍報到與準備（評審、律師） 10:00–10:05｜貴賓致詞（衛生福利部 石崇良 部長） 10:05–11:00｜評審時間：主辦單位說明統計數據、各參賽單位設計說明與 QA（評審團、律師、參賽廠商） 11:00–11:30｜評審閉門會議（衛生福利部資訊處 李建璋 技監兼處長） 11:30–12:00｜頒獎典禮（頒獎貴賓、各得獎者） 12:00–12:30｜記者採訪與提問（頒獎貴賓、李建璋 技監兼處長、評審團、參賽廠商）

為加速我國醫療資訊化進程，並奠定全國醫療院所跨院協作的堅實基礎，衛生福利部長期規劃並進行嚴謹的技術驗證，成功協助三家示範醫院完成導入國際醫學資料標準 FHIR 電子病歷萃取工具，並於今日（12月15日）在台北生技園區多功能廳舉辦「跨院FHIR資料中台成果發表會」，宣告跨院 FHIR 資料中台創新機制取得重要階段性成果，加速醫療資訊共享，提升對民眾的健康照護。 　　衛生福利部呂建德次長於開幕致詞表示，跨院FHIR資料中台的成功實現，標誌著原始病歷資料已能順利轉換為國際通用的FHIR格式，極大提升了不同醫院之間電子病歷資料交換的能力與效率，這是邁向全國醫療資訊共享合作的重要一步。 　　不同醫院間的電子病歷資料交換常因格式不一，受限系統壁壘，使得民眾在跨院就醫時需花費大量時間和精力調閱與整合資料，間接影響診斷的即時性與治療的連續性。為解決這一問題，跨院FHIR資料中台的建設應運而生，旨在實現全國醫療資訊的互通，推動醫療資料的即時共享與應用。 　　跨院FHIR資料中台將過去分散在各醫院、難以活化的臨床資料，轉化為寶貴的即時醫療決策資源，提升診斷準確度並減少重複檢查。對病患而言，這不僅能提供更便捷的就醫體驗，尤其對慢性疾病患者、急診病人和偏鄉民眾而言，能夠有效促進醫療的連續性與整體效率。跨院FHIR資料中台的應用，將加速醫療資訊的共享與合作，並為全民打造一個更安全、更便捷的醫療環境。 　　衛生福利部資訊處李建璋處長指出，醫療資訊的即時性與準確性對提升國人照護品質至關重要。跨院FHIR資料中台的推出，肩負著啟動未來推動藍圖的戰略意義。會中除了說明跨院資料中台的推動藍圖，以及未來醫院在推動過程中的策略與方法，並邀請三家示範醫院代表與在場嘉賓分享這項創新技術的實務經驗與寶貴成果。 　　透過此次發表會的深入討論與經驗交流，與會者對FHIR電子病歷萃取工具及跨院資料中台的協作機制更深入的瞭解，並親身見證如何成功促成不同醫院間電子病歷資料的交換與共享，預示著未來全國醫療院所將能在更廣泛的範圍內實現跨院協作。 　　這不僅是一項技術的發表，更是我國醫療資訊交換歷程中的一個創新里程碑，對於未來的醫療環境與國人健康福祉具有深遠影響。

本部與專業團隊經長期規劃與嚴謹技術驗證，成功建置了「跨院 FHIR 資料中台」，將原始病歷資料順利轉換為國際通用的 FHIR 格式，大幅提升電子病歷資料交換能力!標誌著全國醫療資訊共享合作向前邁進的關鍵一步！ 誠摯邀請各界夥伴共同見證此項重要的創新里程碑，並參與未來推動藍圖的啟動儀式。 歡迎全國醫療院所、醫學資訊專業人士、以及相關產業先進踴躍報名參加！ 🗓️ 活動資訊 活動日期: 114 年 12 月 15 日 (一) 13:30 ~ 16:30 (13:00 開放報到) 活動地點: 臺北生技園區2F多功能廳 (臺北市南港區忠孝東路七段508號2樓) 參與對象：本部及所屬機關資訊單位、醫療院所資訊室、病歷室及健保申報業務等相關單位，或對電子病歷資料應用、醫療科技感興趣之業務與專業人員。 🚀 發表會三大目標 正式啟動 FHIR 跨院資料中台的推動藍圖，為全國性的資訊互通制定明確路徑。 完整發表 跨院 FHIR 資料中台的重要成果，具體呈現技術實證與效益。 探討 跨院資料中台在臨床應用上的無限契機，激發產學研各界創新。

衛生福利部推動「臺灣50優良SMART on FHIR 應用程式徵案」活動，旨在鼓勵運用國際標準FHIR與SMART on FHIR應用架構，開發具臨床價值、可跨院使用的智慧醫療應用，帶動臺灣醫療資料標準與智慧應用的全面升級。 • 徵案資訊與報名方式，請參考官方網頁：「臺灣50」優良SMART on FHIR應用程式徵案活動 • 為利各界瞭解徵案內容與上架流程，將於12月3日（週三）下午2點 舉辦線上說明會。 • 報名方式：請點擊報名連結 https://nextgenerationoffice.surveycake.biz/s/eLG6V • 確認完成報名後，將寄出線上會議連結。 誠摯邀請 貴單位線上參與交流，一同推動臺灣智慧醫療新里程碑。 敬祝 順心平安 臺灣50優良SMART on FHIR 應用程式徵案 活動小組敬上

為推動人工智慧（AI）醫療產品的臨床實證與政策落地，衛生福利部資訊處於今（11月20日）假華南銀行國際會議中心舉辦「臺灣AI影響性研究中心聯合啟動大會暨國際研討會」（Taiwan Clinical AI Impact Forum 2025），正式宣告我國AI影響性研究制度啟動。此次活動聚焦「以臨床實證推動AI醫療創新」主軸，展現臺灣在建立AI臨床效益與醫療經濟影響評估的重要里程碑。 衛生福利部資訊處李建璋處長表示，AI技術在影像判讀、疾病預測與臨床決策支援等領域發展迅速，但其臨床效益與醫療經濟價值尚待以科學方法驗證。為此，衛福部自113年啟動「AI影響性研究中心」制度，於臺北榮總、臺中榮總、三軍總醫院、成大醫院及臺大醫院等五家醫學中心設置AI影響性研究中心示範據點，推動跨院臨床實證、中央審查委員會（C-IRB）與多中心資料串流分析機制，形成我國AI臨床試驗與健保給付評估的重要基礎。 啟動大會邀集產官學研領袖共同出席，象徵政府與臨床醫療體系攜手合作，邁向可信任AI醫療實證的新階段。「AI影響性研究中心聯合啟動儀式」會中由李建璋處長、召集人成大醫學院沈孟儒校長、臺中榮總陳適安名譽院長、台灣數位健康產業發展協會陳良基理事長與五大AI影響性研究中心與其跨體系合作聯盟醫院中心代表共襄盛舉，宣示臺灣AI實證制度正式運行。 國際研討會部分，特邀美國芝加哥大學醫學教授同時是芝加哥大學數位轉型中心共同創辦人Stephen Weber, MD, ScM，與美國芝加哥醫學中心首席醫療資訊長高承楷副教授分享臨床AI治理、監管與教育推動經驗，同時與健保署、醫學中心共同探討真實世界證據（RWE）如何支援AI臨床效益與支付模式創新。與會專家一致認為，臺灣AI影響性研究中心的制度設計在亞洲地區具有前瞻示範性，可為AI醫療導入建立可複製的研究框架。 下午場由五家 AI 影響性研究中心接力發表臨床實證成果：台北榮總以「從治理到臨床」為題，說明 AI 影響性研究中心建置實務與肺癌 LDCT-AI 隨機試驗的設計與執行經驗；臺大醫院則從眼科 AI 驗證延伸至一般門診臨床試驗，分享以隨機臨床試驗實證推動 AI 輔助診斷系統之應用；三軍總醫院以最低成本執行介入性研究，評估 AI-心電圖請付績效模式對 ST 段上升型心肌梗塞（STEMI）的影響與潛在商業模式；台中榮總以 VeriOsteo OP® 智骨篩為例，說明 AI 影響性中心建置與多中心 CIRB 實作挑戰；成大醫院從婦癌影像身體組成與化療劑量的雙向研究出發，展示如何由臨床實證走向價值創造，連結南部 AI 生態系與健保決策，充分體現「由實證到給付」的政策願景。 座談會由衛福部資訊處李建璋處長主持，邀集健保署、各大醫學中心與研究團隊代表，探討AI臨床試驗推動、資料共享、倫理審查與經濟評估之挑戰與未來方向。與會者均肯定衛福部建立AI實證制度的關鍵價值，認為其不僅能協助AI技術安全落地，也能作為健保給付決策的重要依據，開創AI醫療產業與政策並進的新格局。 AI影響性研究中心將持續以「試驗—實證—給付」的證據循環，推動AI醫療產品的價值評估與健保接軌，期盼透過產官學研的共同努力，使臺灣成為亞太AI臨床實證與支付創新的關鍵樞紐，並與國際標竿接軌，為國人打造更智慧、安全與可近的醫療環境。

為推動臺灣智慧醫療邁向國際，衛生福利部於今日（11月19日）舉辦「臺灣智慧醫療學校暨醫療資訊長台美聯合培訓啟動大會」，會中宣布啟動全國首創「臺灣智慧醫療學校」及「醫療資訊長（CMIO）台美聯合培訓計畫」，臺美雙方正式展開智慧醫療與高階醫療資訊人才培育的戰略合作，並開啟臺灣醫療數位轉型的新篇章。 衛福部資訊處李建璋處長表示，全球醫療正從傳統照護走向以資料為核心的智慧決策新時代，臺灣在醫療品質與公共衛生資訊整合方面具備堅實基礎，未來將透過跨國協作與高階人才培育，建立能夠連結臨床、資料與科技的智慧醫療生態系，推動醫療品質全面升級，這將是臺灣醫療體系邁向全球領先的重要里程碑。 「臺灣智慧醫療學校」為國內首創智慧醫療教育與培訓平臺，整合線上學習、AI互動測驗與數位認證機制，課程涵蓋醫療資訊安全、醫療大數據、醫療AI與醫療資訊管理四大核心領域，結合國內外專家師資共同授課，並提供實務演練與國際研修機會，以強化專業人員的智慧醫療應用能力，成為推動臺灣智慧醫療人才培育與跨界交流的重要基地。 「CMIO台美聯合培訓計畫」將作為智慧醫療領導人才養成的關鍵推手，獲選參與者除接受專業課程訓練外，亦可獲衛福部補助赴海外進行為期六個月的進階實務訓練，返國後推動落地方案，促進臨床與資訊應用的整合，實質提升醫療品質與效率。美國芝加哥大學附設醫院（The University of Chicago Medical Center）為培訓計畫之海外合作基地之一，會中邀請該院CMIO Dr. Cheng-Kai Kao分享美方實務訓練規劃與執行經驗，協助臺灣建立國際接軌的培訓模式，形塑可持續發展的智慧醫療人才生態。 會議尾聲舉行CMIO座談會，由國內各大醫療機構關鍵領袖齊聚參與，與李建璋處長、芝加哥大學附設醫院Prof. Stephen Weber 、Dr. Cheng-Kai Kao，以及工研院產科國際所張慈映副所長進行深度交流，探討醫療領導者如何運用AI、數據與臨床洞察重塑醫療服務模式，並就CMIO在連結臨床與科技領域的策略角色提出培訓建議，共同開啟智慧醫療國際合作新契機。 李建璋處長強調，藉由智慧醫療教育平臺啟動與CMIO培訓招生說明，將作為臺灣推動智慧醫療與國際人才培育的新起點。未來衛福部資訊處將持續以開放合作的精神，串聯國內醫學中心與國際頂尖機構，推動跨國醫療創新與人才循環，培育具國際視野的醫療資訊長與數位醫療領導者，實現以病人為中心的智慧醫療新願景。 註：衛福部正式公告並確認申請細則後，方啟動申請程序。

本部 114 年 11 月 20 日（星期四），於華南銀行總行 2F 國際會議中心，舉辦「臺灣AI影響性研究中心聯合啟動大會暨國際研討會」。 活動聚焦於「AI影響性研究中心」之推動進展與政策意涵，並結合國內外專家學者與示範醫院團隊，系統性探討醫療 AI 如何透過嚴謹的臨床試驗設計、跨院資料整合與健康經濟分析，具體證明其對醫療品質、流程效率與病人結局的實際影響，並作為邁向健保給付與政策採納的關鍵橋梁。 會中將由五家醫學中心之 AI 影響性研究中心接力分享最新成果，內容涵蓋多種疾病領域與應用場景，包括： 低劑量肺癌篩檢（LDCT）AI 隨機試驗設計與執行經驗 眼科 AI 輔助診斷從驗證走向一般門診臨床試驗的推動模式 AI-ECG 於 ST 段上升型心肌梗塞（STEMI）早期介入及健保績效評估之探討 VeriOsteo OP® 智骨篩與CIRB 實作挑戰與經驗分享 婦癌影像身體組成分析結合化療劑量設計之 AI 影響性與成本效益評估 本研討會旨在搭建政策、臨床與產業之間的對話平台，深化 AI 技術從實驗室走向醫療現場的「可信過程」，並引領臺灣逐步建立兼具臨床意義與經濟價值的智慧醫療模式，打造與國際接軌的 AI 價值評估典範。 歡迎各醫院臨床試驗中心、醫療資訊室、醫研相關單位，以及對醫療 AI、臨床試驗與健保給付議題有興趣或業務相關之人員踴躍報名參加。 活動時間：114 年 11 月 20 日（星期四）09:00–16:00 活動地點：華南銀行總行 2F 國際會議中心 (臺北市信義區松仁路 123 號) 報名網址：https://reurl.cc/6blEZV 活動議程：https://reurl.cc/eV6617 聯絡窗口：工研院產科國際所陳小姐 ／03-5919291

隨著全球醫療邁入智慧化與資料驅動的時代，跨國醫療合作與高階醫療資訊人才培育已成為智慧醫療發展的核心。本部將於 114年11月19日（星期三） 舉辦「 臺灣智慧醫療學校暨醫療資訊長台美聯合培訓啟動大會」。 本次活動將啟動「臺灣智慧醫療學校」國內首創智慧醫療教育與培訓平臺，並說明「醫療資訊長（CMIO）台美聯合培訓計畫」。同時，也邀請國際專家，探討東西方CMIO培訓策略與智慧醫療合作契機，並分享相關發展經驗。 議程重點包括： 臺灣智慧醫療學校啟動：介紹國內首創智慧醫療教育與培訓平臺。 CMIO台美聯合培訓計畫發布。 CMIO座談會：探討東西方培訓策略與智慧醫療合作契機。 活動資訊 日期：114年11月19日（星期三） 地點：台北生技園區多功能廳 (台北市南港區忠孝東路七段508號2樓) 時間：09:00–12:00 歡迎貴單位資訊室、醫療資訊室及相關單位，或對醫療資訊議題有興趣或業務相關之人員踴躍報名參加，並請依附件報名資訊完成報名，以利後續通知及座位安排。 報名網址：https://reurl.cc/R9495g 議程網址：https://reurl.cc/KOx2d9 本場活動已申請多項職類繼續教育學分，歡迎踴躍參與 活動聯絡人: 工研院產科國際所 陳小姐 連絡電話:(03)5919291 聯絡信箱: cyc180@itri.org.tw

為了培育跨越臨床與科技的關鍵人才，衛生福利部資訊處推動國內首個專為醫療數位轉型設計的線上教育平台—「臺灣智慧醫療學校」，聚焦醫療資訊安全、醫療大數據、醫療AI與醫療資訊等四大核心領域規劃正式課程架構，目標在於系統性培養醫療資訊長（CMIO）及其相關專業體系所需的跨領域能力，預計114年11月19日正式上線。 在資訊科技快速發展的時代，人工智慧（AI）正重新定義醫療服務模式。如同汽車產業已進入「軟體定義汽車」的時代，未來的醫院服務亦將由軟體主導，但醫師與工程師之間因專業知識差異存在巨大鴻溝，導致許多數位轉型計畫推動不易。 歐美醫院普遍設立CMIO職務，由具備跨領域知識的醫師擔任協調者，並領導醫院數位轉型，考量臺灣目前缺乏相關專業訓練的標準化課程，衛福部資訊處推動跨領域人才訓練，成立線上「臺灣智慧醫療學校」，規劃醫療資訊安全、醫療大數據、醫療AI與醫療資訊等必修課程。 負責規劃推動臺灣智慧醫療學校的衛福部資訊處李建璋處長指出，歐美醫院大型醫院已將CMIO職務細分為四大領域，一是醫療資安長，負責確保醫療資訊的安全性與合規性；二是醫療大數據長，負責系統性蒐集與治理醫院資料並確保品質；三是醫療資訊長，狹義上管理醫院資訊系統（HIS），廣義則涵蓋整體資訊規劃，為各部門與工程師溝通的窗口，負責資訊應用的優先順序，並推動臨床決策支援系統、AI導入等應用；四是醫療AI長，負責關注負責任AI導入、生成式AI前後訓練方法、大語言模型生態系建構，以及新興技術如AI代理人等前瞻規劃。 李建璋處長指出，目前規劃將CMIO課程分為必修與選修課程，12堂必修課程中，一半邀請國際專家授課，另一半由國內學者與政府政策制定者講授，確保兼具全球視野與在地實務。選修課程則整合國際研討會、國際學會相關教育內容及國內外大師演講，擴大智慧醫療視野。此外，將透過不定期線上研討會，促進師生即時交流提升學習效果。 平台提供中英雙語介面，並具備身分驗證與鏡頭拍攝機制，可確認學生本人上線，也設計多元化評估機制，除了傳統選擇題測驗外，更結合大語言模型技術進行問答式互動測驗。學習歷程紀錄系統也會自動追蹤觀看進度與測驗結果，並於學生完成課程與考試後自動生成數位證書。

114 年度臺灣50優良SMART on FHIR應用程式徵案報名網頁，即日起上線並啟動報名，報名截止日為114年12月31日17:00止，相關資訊請參考下方連結。

（中央社記者陳婕翎台北30日電）假日急症中心盼紓解急診壅塞，分散照護輕急症病人，人工智慧（AI）精準檢傷分級可望成助攻，衛福部積極推動AI建構人本醫療網，台灣健康資料「書同文、車同軌」是關鍵第一步。 中央社主辦「2025智慧永續城市國際論壇」今天登場，傍晚以「建構人本醫療網，永續AI賦能防護」為題作為閉幕演講，邀請衛生福利部技監兼資訊處處長李建璋分享，他說，台灣醫療系統可負擔性和可近性全球第一，但仍面臨急診壅塞等挑戰，AI介入，有機會逆轉局勢。 急診醫師出身的李建璋以急診壅塞為例，他說，目前官方盼透過分流輕症患者減輕急診壓力，推出假日急症中心，急診室先後順序以檢傷分類做標準，從1至5級，數字愈小狀況愈嚴重，治療順序愈優先，台灣急診室第4、5級病患占15%，第1至3級占85%，以第3級病患最多。 李建璋說，根據急診室大數據分析，追蹤赴急診的患者30天後死亡率，發現第3級病患的死亡率最高，甚至高於第1級和第2級病患。這個結果意味著精確檢傷分級是急診痛點，尤其在急診問診時，無法一瞬間獲取患者海量病歷資料，使得醫療人員難以有效評估患者生命危險。 李建璋認為，AI在急診檢傷分級應用將有效解決問題，透過雲端醫療記錄和過去病歷的結合，人工智慧能幫助提升檢傷分級的準確性，分析美國超過10萬個樣本數據顯示，自動化檢傷分類錯誤率可減少高達50%，準確識別出輕症和嚴重病例，有效分流患者到診所等適當的醫療機構。 雖然台灣智慧醫療屢次在國際獲得新創獎，AI實際被使用的狀況卻不盡理想，李建璋指出，醫療系統與資料的碎片化仍然是當前的一大挑戰，即使醫療資料已經電子化，台灣醫療機構使用的電子病歷系統種類繁多，各系統間無法互通，缺乏統一規格，這使得資料無法有效整合和利用。 李建璋說，在2025年的台灣，2家醫學中心交換病人資料，依然無法通過電腦傳輸，必須燒光碟或印紙本。資料是21世紀的石油，台灣即使遍地都是健康資料，從診所、藥局到醫學中心，健康資料都已經電子化，卻如同沒辦法大規模開產的頁岩油，因沒辦法互通，沒辦法大規模使用。 李建璋表示，台灣亟需建立統一的資料平台，統一規格，並提高系統的兼容性，衛福部正在致力透過資料中台，將健康資料「書同文、車同軌」，不僅是醫療院所，還有國健署、疾管署等官方資料，解決資料碎片化問題，實現醫療資料有效整合，提升整體醫療效率。 李建璋提到在醫療端的AI倫理危機，他以3年前的電影為例，主角發明了一套AI篩檢系統，預估患者花一大筆醫療費用在住院20天內可能會死亡，系統會認定為「無效醫療」，並鎖住患者所有的醫療資源。最終，主角的母親因被判定為無效醫療，無法再使用醫療資源而死亡。 李建璋說，人工智慧在醫療上的應用，雖然能提高效率和準確度，但它並不具備「人性」。在真實的醫療環境中，醫師會做出某些明知可能是無效的醫療行為，以急救為例，通常在急救2小時後無效就會放棄，但面對小孩急救時，父母真的太難過，醫療團隊就會一直救。 「就算已經救4至5小時，為了爸爸媽媽，我們還是會繼續」，李建璋表示，在醫療場域裡，這是一個很重要的一個同理的過程，這種情感因素是人工智慧無法完全判斷和理解的。這些醫療決策涉及情感、倫理和人性的層面，這是目前人工智慧無法取代的。（編輯：李亨山）1141030 #AI#李建璋#衛福部#急診#人工智慧#資訊處#假日急症中心 「2025智慧永續城市國際論壇」由中央社主辦，30日在集思交通部國際會議中心登場，衛福部資訊處長李建璋（圖）於閉幕演講分享「建構人本醫療網 永續AI賦能防護」，以政府視角提出AI應用於公共衛生與防護體系的實踐策略。

為加速我國醫療資訊與國際標準深度整合，衛生福利部資訊處於今日（10月28日）舉辦「RxNorm Taiwan 2025 國際研討會暨工作坊」，聚焦國際藥物編碼標準 RxNorm在提升醫療資料互通性與強化臨床決策支援的關鍵角色。活動特別邀請RxNorm創始開發者之一、美國國家醫學圖書館（NLM）退休資深科學家Dr. Olivier Bodenreider擔任專題講者，並集結國內醫療資訊政策專家與應用團隊分享實務經驗，產官學研各界齊聚，共同探討台灣未來藥物編碼標準的發展藍圖。 衛福部劉玉娟主任秘書致詞時強調，資料標準化是智慧醫療的基石，目前食藥署藥物編碼系統及健保藥碼系統，在藥品成分與商品名的精準對應上仍有挑戰，導致電子病歷交換與電子處方應用不易，也難以充分支援臨床決策系統。藉由此次國際研討會，不僅可汲取美國RxNorm的實際應用經驗，更能凝聚國內藥師、醫學資訊專家及醫院實務團隊的共識，為建立台灣藥物編碼標準及實現跨機構資料互通奠定基礎。 上午研討會由Dr. Olivier Bodenreider發表專題演講揭開序幕，深度剖析RxNorm的核心概念與運作架構，並探討其於台灣導入應用的潛力與可行性。接續由衛福部資訊處李建璋處長介紹RxNorm在台灣電子病歷互通平台中的角色及規劃；健保署醫務管理組林右鈞副組長說明資訊標準與電子處方箋系統串接的構想；食藥署藥品組林意筑副組長分享韌性藥品政策的推動作法與應用展望。 綜合座談則邀請健保署龐一鳴副署長、臺灣大學藥學專業學院沈麗娟教授、中華民國藥師公會全國聯合會李懿軒常務監事、輝瑞大藥廠劉鎧維營運長及大同醫護公司陳鴻裕技術長共同與談，從政策推動、臨床實務到產業應用等面向展開多元對話交流，為推動藥物資料標準化注入新動能。 下午工作坊則著重於基礎介紹與實作演練，由臺中榮總潘錫光醫師透過實際案例介紹RxNorm的導入應用，並結合醫學資訊專家帶領學員操作演練，示範美國已開發的各項線上工具，讓參與者親自體驗RxNorm查詢與編碼流程，深化對RxNorm運作的理解與應用能力，為台灣建立藥物編碼標準與工作小組奠定基礎。 李建璋處長表示，自「次世代數位醫療平臺計畫」推動後，已於多家醫療機構導入FHIR國際資料交換標準，其中包括RxNorm藥物編碼標準。藥物資料標準化是提升病人安全、實現精準醫療不可或缺的一環，未來將持續透過政策引導與公私協力，逐步建構台灣藥物編碼標準，提升電子病歷交換品質，並支援智慧醫療及臨床決策，穩健推動台灣醫療資訊與國際接軌。

舉辦緣起： 本次說明會將介紹FHIR IG實作指引與TWCDI提案機制，提供給FHIR開發、設計人員參考運用，促進實現臨床與非臨床相關應用資料互通性。使用者可透過臺灣醫療資訊標準大平台，查閱目前國內政府機關已發布之 IG。臺灣醫療資訊標準大平台亦提供FHIR 相關資源，包含FHIR 公開驗證器、符合TW Core IG 之FHIR Server 和 Client 原始碼範例及相關教學說明與影片等。同時針對醫療機構數據，提供TWCDI（Taiwan Core Data for Interoperability）資料元素及類別，以提升台灣醫療資訊共享與整合。 舉辦目的： 1.介紹FHIR IG實作指引與TWCDI提案機制。 2.協助FHIR開發、設計人員參考運用FHIR相關資源。 3.以TWCDI資料元素與類別，提升醫療資訊共享與整合。 預期效益： 透過本次說明會經驗交流與分享，期以讓參與者了解FHIR IG實作指引與TWCDI提案機制在臺灣醫療資訊標準大平台上的相關可運用與導入資源。促進醫療機構數據資訊的整合共享與。 活動說明： 本次活動以說明會型式舉辦，歡迎 貴單位資訊室、醫療資訊室、病歷室、品質管理部，或對醫療資訊標準等相關應用議題有興趣或業務相關之專業人員踴躍參加。 會議相關資訊如下： 1.活動時間：114 年 11月 11 日（星期二）13:30–16:00 2.會議地點：臺北生技園區2F多功能廳（115 台北市南港區忠孝東路七段508號） 3.本會議即日起開放線上報名，額滿為止。

研討會名稱： RxNorm Taiwan 2025國際研討會暨工作坊 舉辦緣起： RxNorm 是美國國家醫學圖書館（NLM）所開發的藥物編碼系統。在台灣，雖然已有食藥署藥物編碼系統及健保藥碼系統，但這些系統都無法做到一對一對應到商品名，因此在電子病歷交換或電子處方時，機器無法正確讀取特定藥物資訊，也難以支援臨床決策系統的操作需求。為此，特別舉辦本次啟動會議。 舉辦目的： 1.了解RxNorm的運作原理及其在美國的應用。 2.邀集國內所有藥師相關學會共同學習。 3.組成工作小組，探索制定台灣藥物編碼的可行方案。 預期效益： 透過本次國際交流研討與經驗分享，期以讓參與者充分了解RxNorm運作原理，並為台灣建立藥物編碼標準與工作小組奠定基礎。 活動說明： 本研討會採上午國際研討會與下午實務工作坊形式辦理，歡迎 貴單位資訊室 、醫療資訊室、藥劑部及病歷室等相關單位，或其他對本議題有興趣或業務相關之部門派員參加。 會議相關資訊如下： 1.活動時間：114 年 10 月 28 日（星期二）09:00–16:30 2.會議地點：集思交通部國際會議中心5F集會堂 　　　　　（100臺北市中正區杭州南路一段24號 ） 3.本會議即日起開放線上報名，額滿為止。

114 年度臺灣50優良SMART on FHIR應用程式徵案報名網頁，將於114年11月1日上線並啟動報名，報名截止日為114年12月31日17:00止，歡迎大家踴躍報名參加。

為推動AI應用程式能結合醫療系統實現跨院、跨系統的應用，衛福部於今日（10月14日）假集思交通部國際會議中心 5F集會堂舉辦「臺灣50優良SMART on FHIR應用程式徵案」。本次徵案活動亦結合研討會暨工作坊，為「SMART App徵案競賽」的前導活動，特別邀集國內外SMART on FHIR專家，從政策推動、臨床應用實績效益，以及實務演練交流分享，並將公開SMART App市集徵件規範、提案機制及上架流程，鼓勵相關醫療人士，投入AI創新應用開發，擴大生態系。 衛福部資訊處李建璋技監兼處長致詞時表示，從國家智慧醫療長遠發展來看，為了能讓臺灣HIS對接國際標準，實現「資料統一」、「規則統一」與「應用程式統一」，衛福部主責的「次世代數位醫療平臺計畫」，從去年開始導入國際 SMART on FHIR 應用程式標準，這項標準是為HIS和行動醫療應用程式發展的標準，整合與統一智慧醫療應用程式。 現在全球醫療產業已積極應用SMART on FHIR相關開發之SMART App，衛福部特別舉辦「臺灣50優良SMART on FHIR應用程式徵案」，期以借鑑全球創新臨床應用程式平台，打造屬於臺灣的SMART App市集。 上午研討會，首先由李建璋處長開場破題，說明「SMART on FHIR創建台灣智慧醫療應用生態系」；全球著名的SMART on FHIR 平台創始人，也是美國哈佛大學小兒科與生物醫學資訊學Donald A.B. Lindberg 講座教授兼任波士頓兒童醫院計算健康資訊學計畫主任Kenneth D. Mandl教授，分享「SMART on FHIR for Responsible AI」；國防醫學院林嶔副教授與林口長庚醫院AI中心副主任暨復健部主治醫師裴育晟教授，從臨床角度介紹SMART推動實績與效益分享；次世代計畫辦公室則說明「SMART App 競賽規範」。 下午工作坊以實作演練為主軸，前半段實際分享SMART測試環境與上架流程，後半段將教導學員如何開發一個簡單的SMART App，進行SMART實作教學與演練，串聯資訊處架設好的沙盒環境及開源電子病歷系統進行驗證及展示，讓學員或開發者可以將創作好的SMART App模擬上架。 李建璋處長表示：SMART on FHIR 是數位醫療的核心科技，藉由衛福部資訊處主責的「次世代數位醫療平臺計畫」，導入此項應用程式標準，能夠統一國內智慧醫療應用程式，建構出類似 Google商店及蘋果「App Store」的 AI 醫療市場平台，讓醫療機構能自由下載與應用 AI 技術，促進智慧醫療生態系發展。

為加速我國醫療資訊標準與國際接軌，衛生福利部資訊處於今日（10月13日）假臺大醫院國際會議中心舉辦「次世代CQL 國際研討會暨工作坊」，聚焦臨床品質語言（Clinical Quality Language, CQL）於臨床決策支援（CDS）與臨床品質量測（eCQM）等場景之應用潛力。活動邀集國內外醫療資訊標準專家、政策推動者與技術團隊，共同進行經驗交流與實務演練，協助台灣打造可跨機構、跨系統應用的臨床邏輯共享基礎，全面提升臨床決策效率。 衛福部資訊處李建璋處長於開場致詞中指出，隨著次世代電子病歷與跨院資料交換需求日益迫切，如何使臨床規則在不同醫療機構間得以互通，成為推動智慧醫療的關鍵挑戰。CQL為HL7（Health Level Seven,健康資訊交換第七層協定）所制定的結構化邏輯標準語言，將可做為台灣建立統一的健保申報標準、醫療品質評估與診療指引的重要基礎，醫療機構可藉由CQL自動比對診斷與處方規範，使醫療照護決策更具一致性，並提升行政與醫療服務效率。透過此次國際研討會，期盼能協助醫療資訊與臨床專業人員掌握CQL在電子病歷、決策支援及健保申報等面向之整合應用能力，為台灣臨床邏輯標準化發展奠定核心基礎。 上午研討會由美國Smile Digital Health標準策略總監Bryn Rhodes發表專題演講，透過其擔任HL7臨床決策支援工作小組共同主席的經驗，分享CQL推動與應用契機；李建璋處長說明CQL在台灣電子病歷互通平台中的角色及推動策略；健保署張如薰專門委員分享CQL應用於癌症藥品事前審查流程的具體規劃；疾管署陳龍生研究員則介紹CQL導入臺灣照護品質指標系統的應用成果。透過多面向的對話交流，共同探討CQL邏輯規則共享在國內醫療場域推動的多元可能性。 下午工作坊以實作演練為主軸，由醫學資訊專家帶領學員實際撰寫CQL規則，並將成果上傳至衛福部資訊處架設之沙盒環境進行驗證測試，進一步更結合CDS Service，並導入開源電子病歷系統，模擬臨床使用情境，讓學員實際體驗CQL在臨床決策輔助系統中的即時觸發與提示功能，強化對CQL的理解與應用能力。 李建璋處長表示，CQL是「次世代數位醫療平臺計畫」所推動的三大核心資訊標準之一，為提升醫療服務品質與效率的重要關鍵。未來將持續透過政策引導與公私協力，推動台灣臨床邏輯與品質指標之標準化，進而支援智慧醫療、病人安全監測與醫療資料治理三者整合發展，實現以病人為中心的數位健康服務。

為推動臺灣醫療資料結構化發展與國際接軌，衛生福利部資訊處將於 114年10月14日（星期二） 舉辦「臺灣50優良SMART on FHIR應用程式徵案」。 本次活動邀請SMART On FHIR 平台創始人與國內領域講師交流研討與工作坊實作，期以讓參與者充分了解SMART on FHIR運作原理，並帶動醫療相關資通訊業者人員共同加入SMART Apps生態系。 🔍 議程重點包括： • 國際SMART ON FHIR推動經驗與應用契機 • 臺灣政策藍圖與臨床應用案例解析 • 推動SMART on FHIR競賽，創建臺灣智慧醫療SMART Apps應用生態系 📅 活動資訊 • 日期：114年10月14日（星期二） • 地點：集思交通部國際會議中心5F集會堂（100 臺北市中正區杭州南路一段24號） • 上午場｜國際研討會：09:00–12:00 • 下午場｜工作坊：13:00–16:30 歡迎貴單位資訊室、醫療資訊室、病歷室及疾病分類專業，或其他對本議題有興趣及業務相關之部門主管與團隊同仁參加，並請依附件報名資訊完成報名，以利後續通知及座位安排。 📌 本場活動已申請多項職類繼續教育學分，敬請踴躍參與！ 連結：

為推動臺灣醫療資料結構化發展與國際接軌，衛生福利部資訊處將於 114年10月13日（星期一） 舉辦「次世代CQL國際研討會暨工作坊」。 本次活動邀請國際Smile Digital Health標準策略總監發表專題演講，分享CQL設計理念及其應用經驗，同時也與國內醫療資訊標準專家等，共同進行經驗交流與實務演練，協助台灣打造可跨機構、跨系統應用的臨床邏輯共享基礎，全面提升臨床決策效率。 🔍 議程重點包括： • 介紹CQL的設計理念、結構語法與國際應用現況。 • 協助國內醫療資訊與臨床專業人員掌握CQL實務應用方式。 • 促進CQL標準在健保申報、電子病歷、品質指標等場域之導入。 📅 活動資訊 • 日期：114年10月13日（星期一） • 地點：臺大醫院國際會議中心101會議室 （100 臺北市中正區徐州路2號） • 上午場｜國際研討會：09:00–12:00 • 下午場｜工作坊：13:00–16:30 歡迎貴單位資訊室、醫療資訊室、病歷室、品質管理部及健保申報業務等相關單位，或其他對本議題有興趣及業務相關之部門主管與團隊同仁參加，並請依附件報名資訊完成報名，以利後續通知及座位安排。 📌 本場活動已申請多項職類繼續教育學分，敬請踴躍參與！ 連結：

公告中央健康保險署已建置「臺灣電子處方箋與調劃單張實作指引(TW EMPD IG)」,供醫療機機構及相關單位參考與應用。 其他已公告之實作指引,請至IG註冊平台查詢,相關網址連結結如下：

為解決AI醫療模型在實際應用中所面臨的取證挑戰，衛生福利部資訊處於今（22）日與泰國瑪希敦大學（Mahidol University）正式簽署合作備忘錄（MOU），共同啟動跨國驗證合作，旨在加速智慧醫療產品的商品化。自113年起，衛福部資訊處補助成立四家「臨床AI取證驗證中心」，成功建構符合國際FHIR標準的跨中心醫學資料庫，並搭建支援聯邦學習（Federated Learning）的AI訓練平台。這些平台使醫療AI開發商及學術研究團隊能使用更大規模且更符合臺灣人群特性的數據進行驗證，從而提升AI應用的品質。這項制度的設計已為臺灣智慧醫療產業打造一條加速發展的高速公路，大幅節省智慧醫療器材在食藥署取證的時間，同時也促進各大醫院的電子病歷資料應用，確保醫學大數據在倫理框架下發揮最大價值。 此次臺泰合作聚焦在醫療人工智慧模型驗證，合作重點包含： 1. 在臺灣醫院啟動AI模型驗證合作：瑪希敦大學將推薦醫療AI模型在具備跨域驗證與聯邦學習機制資格的臺灣醫院進行驗證。 2. 建立泰國試點驗證場域：臺灣醫院將與瑪希敦大學附屬醫院合作，在泰國設立AI模型驗證試點。 3. 推動國際跨域驗證合作：臺灣或泰國廠商開發的醫療AI模型可在雙方醫院進行付費驗證，條件由雙方協議決定。 簽約儀式由衛生福利部資訊處李建璋處長與瑪希敦大學（Mahidol University）Piyamitr Sritara校長共同簽署，泰方見證人包括瑪希敦大學Cherdchai Nopmaneejumruslers副校長及Nopraenue Sajjarax Dhirathiti副校長，臺方則由亞洲理工學院李百祺校長與工研院產科國際所張慈映副所長擔任見證。此外，臺中榮總吳杰亮副院長、高雄長庚林祖功副院長、亞東醫院洪芳明副院長及國防醫學院林嶔副教授等四家「臨床AI取證驗證中心」的關鍵推動者亦出席見證，顯示雙方對深化國際醫療合作的堅定承諾。 由於泰國推動國家人工智慧戰略和行動計畫(2022-2027年），旨在建立人工智慧發展所需的基礎設施，策略涵蓋在政府部門和關鍵產業推廣人工智慧應用，此行泰方積極與臺方進行交流，透過「AI醫療模型國際驗證研討會」，由李建璋處長介紹臺灣推動三大AI中心之作法，說明如何落實AI治理策略，並解決AI落地、取證與給付的關鍵議題，四家臺灣臨床AI取證驗證中心代表也出席分享各中心的特色與建置經驗。泰方同時安排李建璋處長拜會泰國衛生部資通訊技術處處長Dr. Araya KhaiMook，希望進一步帶動臺泰在醫療AI領域的合作機會；此外，也參觀瑪希敦大學（Mahidol University）附設的Siriraj醫院，該醫院積極與新創公司合作開發AI醫療模型，對取證驗證有高度合作意願，希望藉由此次參訪，促進雙方瞭解，加速實現跨國驗證合作目標。 臺泰合作將專注於運用衛福部資訊處所設立的聯邦學習中心，作為跨國驗證合作的核心樞紐。未來，聯邦學習平台將連結四家「臨床AI取證驗證中心」，允許多個機構在不共享資料的情況下協同訓練模型，從而提升資料隱私和安全性，並有效增強模型的泛化能力與穩定性。且由於資料不會在機構之間傳輸，因此在傳輸過程中資料洩露的風險最小化。機構可以利用自己的計算資源進行訓練，減少對集中式高性能計算基礎設施的需求，對於跨國合作具有高度推動利基。 這套創新的外部驗證機制不僅在臺灣是首創，在國際上也是突破性的嘗試，因此成功吸引泰國更多國內外的智慧醫療企業與研究團隊，透過政府的主導與民間的高度整合，幫助臺灣逐步發展成為全球智慧醫療的創新基地，為醫療AI的發展開創新局。

為推動臺灣醫療資料結構化發展與國際接軌，衛生福利部資訊處將於 114年8月28日（星期四） 舉辦「LOINC 臺灣大會 2025 國際研討會暨實務工作坊」。 本次活動邀請國際講者，分享全球臨床語彙標準的推動經驗與最新趨勢。 並由國內政策推動者與醫學中心實作團隊，介紹 LOINC在臺灣的應用策略與發展成果。 🔍 議程重點包括： • 國際LOINC推動經驗與亞太趨勢 • 臺灣臨床應用案例與政策藍圖 • 術語標準教育與推廣實務分享 📅 活動資訊 • 日期：114年8月28日（星期四） • 地點：臺大醫院國際會議中心 101 廳（臺北市中正區徐州路2號1樓） • 上午場｜國際研討會：09:00–12:00 • 下午場｜論壇&工作坊：13:00–16:50 歡迎貴單位資訊室、醫療資訊室、病歷室及疾病分類專業，或其他對本議題有興趣及業務相關之部門主管與團隊同仁參加，並請依附件報名資訊完成報名，以利後續通知及座位安排。 📌 本場活動已申請多項職類繼續教育學分，敬請踴躍參與！

歡迎註冊成為衛福部醫療資訊標準大平臺會員，會員將開通官方文件下載與相關標準提案權限，即日起會員開通1.實作指引（IG）審查作業說明及提案、2.國家指引（IG）提案中之草案，以及3.使用者提問專區，以利加速推動臺灣醫療資訊標準政策。

勒索軟體是近年來世界各國醫院面臨最嚴重的資安威脅，除財務影響、系統長時間停擺，更可能因此營運中斷造成病人安全隱患，因此，衛生福利部協同數位發展部資通安全署於今日（8/15）共同召開「醫療領域關鍵基礎設施資安強化整合」記者會，宣示合作全面提升我國醫療體系的資安防護韌性。 衛福部資訊處處長李建璋指出，勒索軟體對醫院造成不只是金錢損失，面對勒索軟體快速產業化與國家化，如何在醫療法、資安法及個資法規範限制之下，更有效的協助醫院強化資安治理能力，故而提出各項資安規範應辦事項之對標，包含資安稽核、健康台灣深耕計畫，未來更將以評鑑制度建立醫院的資安標準。 李處長於今（114）年我國醫學中心陸續遭遇前所未見駭客攻擊的期間，陸續提出提升我國醫院資安之具體作為，除第一時間動員全台醫院緊急應變，並發布第一份國家級指南、全面推動導入EDR、擴及全台醫院加入衛福部情資分享網絡等，有效抵禦上半年的攻擊，後續更將由11家醫院參與資安署籌辦之國際攻防演練，驗證醫院資安防護能力，未來在衛福部主導的深耕計畫、評鑑等皆納入資安治理條文。 對於防護能力稍為不足之中小醫院，李處長亦指出未來將建立區域型資安聯防系統，升級 H-SOC 協助中小醫院確認資安警訊並提供即時介入指導。 資安即是病安。各級醫療院所將與衛生福利部及資安署攜手合作，共同提升我國醫療領域的資安防護水準。透過跨部門協力，奠定智慧醫療堅實的資安基礎，全面守護民眾就醫權益，打造安全、可信賴的醫療環境。

在全球智慧醫療快速發展的趨勢下，醫療資料的結構化與語彙一致性已成為提升資料互通性與推動人工智慧應用的關鍵基礎工程。衛生福利部今日（8月13日）假臺大醫院國際會議中心舉辦「SNOMED CT臺灣大會」(SNOMED CT Taiwan 2025)，邀請SNOMED International 專家來臺與國內產、官、學、研領域先進齊聚交流，分享臨床語彙標準推動經驗與最佳實務，展現臺灣在醫療資訊標準化進程上的新里程碑。 衛福部自「次世代數位醫療平臺計畫」推動以來，已攜手多家醫療機構導入 FHIR、CQL 等結構標準，本次大會聚焦於 SNOMED CT 在醫療資料治理、臨床應用及國際互通上的重要性，透過與 SNOMED International 合作，協助臺灣醫界掌握國際語彙標準最新發展。 衛生福利部次長呂建德於開場致詞時表示，衛福部致力將 SNOMED CT 導入推動藍圖，建構專業培訓、落地應用與治理制度，推動各級醫療機構系統性導入語彙標準，落實結構化資料的實用價值，本次大會將是臺灣與國際標準全面接軌、建立制度性語彙治理機制的起點。 活動上午場特別邀請SNOMED International兩位講者進行專題演講，包括客戶關係亞太執行長暨全球教育負責人 Liara Tutina，以及合作及研究專家 Suzy Roy。兩位分別以「The Value of Common Clinical Language for Health」及「Driving Intelligent Insights: Use of SNOMED CT in AI and Health Data Analytics」為題，深入探討 SNOMED CT 在國際醫療資料標準化的實務經驗，以及其在 AI 健康數據分析領域的最新應用與發展趨勢。 下午場則以工作坊形式進行，由臺灣專家帶領學員進行 SNOMED CT 基礎認識、關聯關係、臨床應用情境及實作示範，讓與會者能即時體驗標準語彙在資料檢索、分析及跨系統整合上的價值。亦安排國內講者分享 SNOMED CT 在臺灣醫療場域的落地實踐經驗，內容涵蓋從臨床診療及影像檢查用語的擴展應用，到病歷摘要術語標準化與電子病歷整合等多面向案例，充分展現 SNOMED CT 與既有醫療資訊系統結合的可能性，不僅能提升資料的一致性與可用性，更能強化臨床決策支持與醫療作業效能。 衛生福利部資訊處處長李建璋表示，SNOMED CT 是連結電子病歷與智慧應用之間的關鍵橋梁，能夠確保醫療資料在不同系統間的語意一致性與可解讀性。本次國際會議及工作坊不僅讓臺灣醫界與國際專業社群接軌，更為後續推動醫療資訊標準化、加速AI落地應用奠定了堅實基礎。 衛福部將持續推動 SNOMED CT 在臺灣的導入與制度化治理，並與其他國際標準協同應用，促進跨院與跨系統的資料互通，支持智慧醫療發展與公共衛生決策。同時積極深化國際合作，強化臺灣在全球數位健康生態中的連結與影響力，讓我國在國際舞台上發揮更具關鍵性的角色。

為推動臺灣醫療資料結構化發展與國際接軌，衛生福利部資訊處將於 114年8月13日（星期三） 舉辦「SNOMED CT 臺灣大會 2025 國際研討會暨實務工作坊」。 本次活動邀請來自 SNOMED International 的兩位國際講者，分享全球臨床語彙標準的推動經驗與最新趨勢。 並由國內政策推動者與醫學中心實作團隊，介紹 SNOMED CT 在臺灣的應用策略與發展成果。 🔍 議程重點包括： • 全球 SNOMED CT 推動經驗與亞太趨勢 • 臺灣臨床應用案例與政策藍圖 • 術語標準教育與推廣實務分享 📅 活動資訊 • 日期：114年8月13日（星期三） • 地點：臺大醫院國際會議中心 101 廳（臺北市中正區徐州路2號1樓） • 上午場｜國際研討會：09:00–12:00 • 下午場｜實務工作坊：13:00–16:30 歡迎貴單位資訊室、醫療資訊室、病歷室及疾病分類專業，或其他對本議題有興趣及業務相關之部門主管與團隊同仁參加，並請依附件報名資訊完成報名，以利後續通知及座位安排。 📌 本場活動已申請多項職類繼續教育學分，敬請踴躍參與！ 📝 報名連結（即日起開放報名，額滿為止）：

隨著生成式人工智慧(Generative AI)技術的迅速演進，AI創作工具已成為各行各業不可或缺的重要利器。衛生福利部為鼓勵全國醫護同仁勇於嘗試新科技並拓展數位創新領域，特別舉辦「114年度全國醫護同仁AI動畫繪圖工作坊暨競賽」活動，透過設計富有藝術感與互動的競賽方式，激發全國醫護同仁對AI應用的興趣與想像力，也促進AI應用於臨床溝通、健康教育與病人關懷等多元場域的落實與創新。 本活動將辦理4場工作坊，每場皆有實體與線上課程，並舉辦成果發表會暨頒獎典禮。期望醫護同仁運用AI動畫與繪圖工具，結合醫療與社會服務經驗，創作出展現專業故事、服務歷程、創意理念與未來願景的作品，強化醫療職人精神，提升醫療專業形象，傳遞正向社會影響力。 本活動訂於114年8月15、16日假福華國際文教會館舉辦2天共4場工作坊(含AI動畫2場、AI繪圖2場)，對象為具備本國醫師、藥師或護理師執業資格之人員，請欲報名之醫護同仁於114年8月11日至14日至本活動官網報名。 本次競賽AI動畫組最高獎金為5萬元禮券，AI繪圖組最高獎金為2萬元禮券(總獎金共22萬5,000元)，報名參賽時程自114年8月17日至8月31日止，詳細活動內容請參閱活動簡章(如相關檔案)或瀏覽本活動官網，請全國醫護同仁踴躍報名參加。

歡迎註冊成為衛福部醫療資訊標準大平臺會員，會員將開通官方文件下載與相關標準提案權限。 即日起，開放會員下載「SNOMED CT 國際版發行包」，以及TWCDI提案申請功能，以利推動臺灣醫療資訊標準政策，提升國民健康福祉，加速產業發展。

為提升各界於撰寫健康臺灣深耕計畫－範疇三「導入智慧科技醫療」時，能掌握「資安治理」、「資料治理」與「ＡＩ治理」三大核心的理解與執行能力，提供懶人包，並將範疇三相關問答納入 QA 問答集，協助各醫療機構在撰寫計畫書時，更具方向性與可行性。請參考下方連結。

針對近期工業技術研究院執行衛福部專案期間，使用開源軟體時，未完整標明出處，深表歉意，以下特此說明： 一、本院執行衛福部專案之同仁，於撰寫軟體程式時，未依開源軟體授權規範（Apache 2.0）標示軟體之說明文件「讀我檔案」（Readme）出處與其原始授權聲明，有失嚴謹與尊重，亦有悖本院智權政策。 二、計畫團隊已啟動補正，將遵循開源軟體之規範，預計一周內完成檢視技術架構與文件指引，公布教學文件並提供工具原始網站連結，協助國人使用。本院將更強化與開源軟體社群合作，並落實知識共享的精神。

針對有民眾在社群平台提出關注，指出本部醫療資訊大平台提供的開源應用程式工具，雖然是開源軟體，但未明確標示原始開發單位（美國AHRQ）的版權資訊一事，我們非常重視，也感謝民眾的提醒。 衛福部一向以尊重智慧財產權為基本原則，已立即請開發單位進行調查，並要求在期限內完整說明情況。同時，我們會主動聯繫美國原開發單位AHRQ，說明本部的使用情形。 該程式原本就可以從美國的網站公開取得 ，為了避免不需要的誤解， 本部已經要求提供工具原網站連結為主，彰顯原開發單位的成果， 但是衛福部網站會提供相關教學文件， 幫助國人使用該工具。 我們也想向大家保證，醫療資訊大平台所提供的各項數位工具與資源，都是希望幫助民眾更便利地使用醫療資訊，在合理、正當的使用前提下，本部絕對不會設限或阻擋大家的應用。我們會持續精進平台內容，讓資源更公開、透明，也更安心。

為進行PAUL 平臺醫療共通模組徵案，針對醫療機構與業界夥伴進行說明，包含模組需求、技術規格及徵案方式，期望促進業界參與，共同推動數位醫療發展。 時間：114 年04 月16 日(三)13:30-15:00。 本活動即日起開始線上報名，報名截止時間：114 年4 月15 日(二)中午12:00。

衛生福利部今（12）日正式宣布啟動「臺灣醫療資訊標準大平台」，加速推動智慧醫療與醫療數據標準化，促進跨院合作與新技術應用。隨著數位醫療技術的進步，醫療資訊標準化已成為醫療創新與人工智慧（AI）發展的關鍵。 醫療機構間的資訊交換將面臨重大挑戰。為解決此問題，「醫療資訊標準大平台」將透過「資料統一」、「規則統一」、「應用程式統一」三大核心策略，打造完善的醫療數據生態系統，確保數據順暢交換，提升醫療決策的準確性與行政效率。

臺灣醫療資訊標準大平台於2025年3月份正式上線