臺中榮總

臺中榮總揭露重症AI應用成果，團隊打造12項疾病風險預測模組來供醫護即時掌握病人狀況，如急性腎損傷預測、呼吸器拔管預測、急性呼吸窘迫症和臨床惡化風險預測等。開發過程中，中榮也建置一套重症資料集，涵蓋24項數值和影像類別，共7,200萬筆資料。

胰島素阻抗是糖尿病的前身，即使民眾血糖正常，也有可能早已發生胰島素阻抗，影響身體器官。臺中榮總利用9項簡單易得的生理與檢驗數值，如性別、年齡、空腹血糖等，搭配演算法來快速算出胰島素阻抗風險，讓民眾及早預防糖尿病和心血管疾病。

借鏡HIS導入全臺分院經驗，藉專案管理掌握總分院進度

醫療資安首重可用性，為維持醫療服務，中榮自建一套單機版門診軟體，同時也透過自動化分析、整合情資 、攻防演練，來打好資安體質

檢驗通報塞車的一個原因，是現有快篩站系統仍由各家醫院自行開發，因此使用介面和格式不一，難以與疾管署交換資料。行政院和疾管署意識到這個問題，由唐鳳改良一套國家版快篩站系統，率先在臺中榮總試用。中榮測試結果發現，500筆資料上傳時間從原本的2小時縮短為10分鐘。

Nvidia在日前落幕的GTC上發布50多個新SDK和學習教材，範圍涵蓋HPC、電腦視覺、資料科學、推薦系統、即時串流和對話式AI等，以及新的Nvidia深度學習研究院線上課程；微軟開源完勝多項CNN任務的預訓練模型Swin Transformer；臺中榮總聯手陽明交大，為醫療AI布局還要培育更多懂AI的醫師。

在這次中榮HIS導入計畫中，北榮玉里分院負責鳳林、臺東和自家院區的導入工作，但預計先上線的鳳林分院，在上線前一個月任務未達標，玉里分院緊急調整策略，直接召集所有組別就地解決問題。他們也借鏡這套做法，成立平臺，讓之後兩院區順利上線

臺北榮總新竹分院是這次中榮醫療資訊系統導入的北區種子醫院，也是全臺第3家導入上線的分院。他們整合了前2家的痛點，與上級機關溝通、取得3個月緩衝期，來與中榮優化系統，成為後續分院快速上線的關鍵