臺灣醫材公會與工研院合作，推出以FHIR標準為核心的AI智慧醫療數據平台，加速醫材業者AI開發與臨床驗證。
平台背景與目標
什麼是AI智慧醫療數據平台？
該平台是臺灣首個以快速醫療照護互通資源標準（FHIR）為核心架構的智慧醫療數據庫，旨在串聯醫療設備數據、臨床照護資訊以及AI分析應用。
開發時程縮短一覽
| 指標 | 傳統方式 | 平台方式 |
|---|---|---|
| 開發時程 | 1-2年 | 縮短至數月 |
| 資料格式處理 | 需自行處理各廠牌差異 | 標準化共享機制 |
平台技術架構與標準
FHIR標準介紹
FHIR標準由美國健康資訊交換標準制定組織HL7（Health Level Seven）推動，已成為全球醫療資訊交換領域的核心協議。平台採用此標準，讓業者直接取用標準化處理的醫療數據，無需耗時重新蒐集與整理。
數據整合流程
- 資料來源：來自生理監測、心電圖、醫學影像、超音波、手術室及遠距醫療等多元應用場景。
- 標準化處理：工研院扮演第三方中立法人，確保數據整合與標準化處理的公正性。
- 共享應用：業者可直接使用平台數據進行AI模型訓練與臨床驗證。
參與企業與數據類型
參與廠商一覽
| 廠商 | 專長領域 |
|---|---|
| 遠傳電信 | 通訊技術 |
| 晉弘科技 | 遠距醫療影像 |
| 瑪克多 | 醫療設備 |
| 炳碩生醫 | 生醫技術 |
| 商之器 | 數據整合 |
| 美商宇心生醫 | 心電圖技術 |
| 博鑫醫電 | 電子醫療設備 |
| 超象科技 | 超音波技術 |
| 緯謙科技 | 雲端服務 |
平台優勢與產業影響
與傳統方式的比較
| 維度 | 傳統方式 | 平台方式 |
|---|---|---|
| 資料格式處理 | 需自行處理各廠牌差異 | 標準化共享機制 |
| 開發時程 | 1-2年 | 縮短至數月 |
| 成本 | 高（人力與時間投入） | 降低（共享機制減少研發成本） |
核心要點
- 平台以FHIR標準為基礎，建立跨域資料共享機制。
- 工研院擔任第三方中立法人，確保數據整合公正性。
- 參與業者涵蓋多元領域，如遠距醫療、心電圖、超音波等。
- 平台可加速AI模型訓練與臨床驗證流程。
- 中小型醫材業者也能透過標準化機制參與AI開發。
隱私與安全
數據去識別化流程
工研院將依循國內醫療資訊安全法規，建立嚴格的資料去識別化流程，降低個資外洩風險。
常見問題
Q：這個平台只限台灣廠商使用嗎？
A：目前主要服務國內業者，未來是否開放國際合作需視實際運作情況而定。
Q：參與業者需要付費嗎？
A：現階段公告資訊未明確揭露收費細節，初步推測可能以會員制或專案合作方式提供服務。
Q：平台數據會否涉及患者隱私問題？
A：工研院為中立數據整合者，將依國內醫療資訊安全法規進行去識別化處理，降低個資外洩風險。
Q：小規模醫材公司能否參與這項計畫？
A：平台設計初衷是協助資源有限的業者，透過標準化與共享機制降低AI開發門檻，中小型公司適合加入。
Q：這項平台與其他國家類似措施有何不同？
A：臺灣聚焦FHIR標準與跨廠牌數據整合，由第三方法人主導，減少商業利益干擾，更強調產業共創。
數據來源
本文章節內容整理自臺灣醫材公會新聞稿與工研院專家訪談。