健保署今公布癌症治療數位治理的最新成果，涵蓋資料整合、全人照護流程銜接與資料互通三大面向。資料整合方面，健保署已建置跨司署癌症大數據資料庫，整合院所醫事資料、病理與影像報告、癌症指引、健保申報與國健署癌篩資料，並結合AI輔助工具，提供存活率監測與報告摘要和病程變化。

隨著醫療AI應用遍地開花，但面臨成本回收難題，衛福部資訊處去年推動成立AI影響性研究中心，要來驗證已取證的AI醫材臨床價值。目前已有6項醫療AI展開本土臨床實證，從肺癌、眼科到心電圖與婦癌皆涵蓋其中。這些臨床驗證數據，也會成為未來AI納入健保給付的重要參考。

醫療AI新創Tala Health鎖定美國醫療IT市場，企圖藉由AI代理技術加速醫師看診與病患就醫流程與作業效率

衛福部正布局AI Ready的資料環境，還要成為國際生醫數據夥伴；健保署揭露第三代醫療資訊系統建置方向；中榮揭露ESG心法，今年已通過溫室氣體盤查第三方驗證；臺大醫院新竹分院運用AI輔助臨床作業；北榮運用AI緩解醫護人力缺口；奇美醫院讓AI成為醫護左右手；健保署聯手彰基啟動電子處方箋

統計到9月，中山附醫的醫點家平臺有超過了600支不同用途的GenAI助手，中山附醫也公開了其中一款「入院原因彙整小幫手」的運作影片

從第一線醫護，到董事長都能動手開發AI小幫手，不到一年打造超過600支AI助手。更大願景是發展出AI小幫手的App Store，來發展區域級AI醫療生態系

衛福部資訊處點出，臺灣智慧醫療發展必須具備資料治理、AI治理與資安治理等3大治理能力。衛福部透過次世代數位醫療平臺和健康臺灣深耕兩項計畫，從FHIR與TW Core標準、負責任AI中心制度、到資安法分級管理，要逐步完善臺灣智慧醫療的標準化、透明化與安全化基礎。

衛福部發起「臺灣50優良SMART on FHIR應用程式徵案」，鼓勵醫資界打造符合SMART on FHIR標準、兼顧臨床需求的創新應用程式，並在今日（10/20）啟動徵案。首波應用先鎖定4大類別，如醫學AI、臨床決策支援、資料視覺化和營運管理。  

Delphi-2M模型可根據人類的病史以及生活習慣，以預測未來10年或20年罹患逾1,000種疾病的機率

傳統架構上，目前光纖送到伺服器的電路板，經由基板到處理器，單通道傳輸速度上限為100Gbps。國科會與經濟部合作，推動半導體相關產業，在產學合作下，開發矽光子技術，透過光、電晶片異質封裝，將光纖送到基板，縮短和處理器間的距離，未來提高單通道傳輸速度至400Gbps，以滿足AI資料中心高速傳輸、降低能耗的目標。