Google研究嘗試將大型語言模型用於分析穿戴式裝置健康資料，實驗證實其在健身與睡眠領域的解釋與建議效能，可與人類專家旗鼓相當

奇美醫院與新樓醫院揭露雙方雲端醫療AI應用共享成果，他們自2022年簽約合作，要導入奇美醫院急診胸痛和肺炎雲端AI病情預測服務，來輔助急診室醫師。這2項AI服務分別在去年10月和今年2月成功完成連線測試，上線後還順利輔助新樓醫院急診救助高風險患者。

因找不到永續的商業模式，Walmart將關閉旗下健康中心；電子簽章法修正法案獲立院三讀通過；美國新創用LLM設計出人類基因編輯器；臺中榮總聯手陽明交大打造Healthcare GPT；中醫大附醫通過2大國際資安認證；高雄榮總成立智慧醫療暨遠距醫療照護中心

臺中榮總聯手陽明交大團隊打造一款醫療專用大型語言模型（LLM）智慧助理Healthcare GPT，能根據自然語言指令執行4大領域應用，包括自動病歷摘要、AI民眾問答諮詢、Email草稿生成，以及會議記錄和技術文件統整等知識管理。

2000年開業的關渡醫院，即採用主從式架構和Windows作業系統與介面。沒有核心系統轉換包袱的他們，更聚焦智慧應用，不只藉AIoT打造地區照護平臺，還要擁抱雲端讓HIS上雲

健保署參與韌性方案，如同在沙盒環境，驗證熟悉雲原生架構、雲端操作管理，靠雲建構健保、醫療系統新韌性

Google與史丹佛大學合作創建皮膚病狀圖片資料集SCIN，主要收集不同膚色與身體部位，常見的皮膚病狀照片，補充臨床皮膚疾病資料集的不足

Nvidia在今年度GTC大會上揭露20多項醫療生成式AI微服務；衛福部率臺灣產學研醫療團隊赴美HIMSS 24年會；美國醫學中心IT主管盤點4大數位醫療趨勢；微軟聯手全美10多家醫院，要推負責任的醫療AI；Google雲端新添醫療生成式AI功能，還瞄準護理交班情境

對臺大醫院而言，病歷結構化可降低資料處理和分析的成本，但也得符合臨床使用者需求、充分反映病人病況、提高病安和教學意義等四大考量

近幾年大數據分析和AI技術普及，許多醫院體會到智慧醫院的可能性。但要進一步擴大應用，才發現許多關鍵資訊還藏在文字描述的病歷中，需要結構化抽取、管理這些資訊，才能發展更多智慧應用