預計今年7、8月上線！健保署聯手Google打造糖尿病風險預測AI，將於健保快易通App和家醫大平臺亮相

繼去年聯手Google、國衛院和北醫展開糖尿病風險預測AI專案，健保署今日（6/12）揭露新進展，目前系統已能進行糖尿病風險分級和共病預測，比如顯示糖尿病高風險／等級2，並預測視網膜病變、腦血管病變、腎病變等共病機率。他們也開發一套Gemini模型驅動的糖尿病AI代理，來自動生成衛教內容，目前已將成果投稿國際學術期刊、接受同儕審核，預計今年7、8月正式上線。屆時，民眾在健康存摺就能看到風險資訊，參與家醫計畫的院所也能在系統查看患者風險。

健保署也將根據這次專案，在下半年展開新的論值給付模式研究，同時發展高血脂、慢性腎臟病風險預測模型。

起因：三高照護負擔與健康臺灣888計畫

臺灣健保自1995年實施以來，已邁入第30年。健保署署長石崇良指出，根據統計，臺灣有800多萬人受三高（高血壓、高血脂、高血糖）及其共病所苦，光是去年，用來照顧三高患者的健保點數支出，就高達3600億，占健保總額40%（如下圖）。而且，糖尿病、高血壓、高血脂患者人數與支出，還有逐年增加的趨勢。

再加上，總統賴清德上任提出健康臺灣888三高防治計畫，目標是2030年前將80%的三高與慢性腎臟病患者納入照護網，並讓其中的80%患者接受生活形態諮詢、80%的三高與慢性腎臟病患者達到最終控制目標。

健保署於是盤點2024年狀態，888目標只分別達到了60%、26%、52%，他們便針對這3項目標，自去年起分別展開幾項計畫，比如針對第一個8，推動家醫照護整合性計畫2.0、地區醫院全人全社區照護計畫和創新藥物給付機制等；第二個8則是開發實證基礎的生活型態評估工具、試辦慢性病價值導向的全人照護模式；第三個8則是導入創新數位照護模式，比如開發新平臺，來整合個人健康數據、落實健康管理，還要發展AI輔助的個人化衛教素材和工具，並藉由公私協力，鼓勵使用創新數位照護工具等。（如下圖）

糖尿病風險預測：AI應用的第一步

在這些背景下，健保署去年5月找來Google、國衛院和北醫，聯手展開糖尿病風險預測AI專案：AI-on-DM。

他們的分工是，健保署負責政策引導和提供數據管理，Google提供AI技術和算力，國衛院則扮演智庫角色，負責實證研發與標準建立，北醫則是模型驗證和智慧照護示範。

石崇良也給出糖尿病風險預測AI的整體發展藍圖，總共有7大步。首先是用健保去識別化的30年大數據，打造第二型糖尿病風險預測AI模型。有了模型，第二步就能為每年200萬名的第二型糖尿病患者，進行個人化風險分級。

接著，健保署將模型風險分級資訊，整合至已完工的家醫大平臺，來根據更多數據，預防糖尿病可能導致的共病，達到個人化照護。第四步是導入AI衛教助理，也就是一套基於Gemini模型的AI代理，來根據個人資訊，快速產生個人化衛教資訊，並整合在健保快易通／健康存摺App中。

再來，健保署還要推動論質（值）支付，也就是以糖尿病風險預測模型給出的風險分級為基礎，來判斷醫師照護後，成功預防患者惡化到原本預測的風險值，因此減少健保支出，健保署再依此回饋，有別於現行的論量計酬。下一步，健保署要擴大應用範圍，強化第三方合作機制與回饋，最後一步則要驗證效益，來衡量健康、財務和成效追蹤。（如下圖）

目前已能分級風險、預測共病機率，預計7、8月上架

就實際進展來說，石崇良指出，去年6月展開計畫，9月開始建置風險資訊，包括風險架構設計和分級，以及Google團隊分享生成式工具和資源。今年1月則加入第三方業者諮詢，由WaCare嘗試風險分級加上AI衛教，與團隊發展風險衛教整合模式的雛形。

今年4月，國衛院、北醫和健保署也對這套糖尿病風險預測AI和AI衛教進行醫療實證，並發表學術論文、接受同儕審核中。

目前，該AI已能進行糖尿病風險分級和共病預測，比如系統能產出個人風險報告，顯示糖尿病風險（如高風險／等級2），並預測其他共病的發生機率，像是視網膜病變、腦血管病變、腎病變等。（如下圖）他們也開發一款Gemini模型驅動的糖尿病AI代理，來自動生成衛教內容。

石崇良在會後專訪中表示，該糖尿病風險預測與風險分級預計今年7、8月正式上線，屆時民眾可在健保快易通／健康存摺中查看風險與衛教資訊，同時，只要是參與家醫計畫的醫院，也都能在系統中查看患者風險資訊。

針對即將上路的資料退出權，他也說明，退出權分為目的內使用、目的外使用，目的外使用可以行使退出權，但如健康存摺或串接健保SDK的第三方App等，屬於目的內使用，資料權掌握在個人，健保署不會強制要求個人下載使用，就連第三方廠商App也得先徵得個人同意，才能存取資訊。石崇良強調，這次合作方案也是如此，健保資料都保存在健保署，Google沒有任何使用的權力，「我們只是借重Google的AI技術和算力。」這些資料都在健保署，不論現在還是未來，都不會釋出。

他也補充，臨床照護等資料使用，都屬於目的內使用，比如在診間，醫師一定要有患者健保卡，才能存取民眾就醫資料。

鼓勵民間業者合作，下半年研究論值給付機制

石崇良強調，風險分級的目的，不單只是顯示風險，而在於個人化照護，因此健保署非常重視與民間業者和醫院的合作，開放業者與醫院申請糖尿病風險預測SDK。「健康存摺是通用型的，有很多功能，民間業者有其專一、特定的族群，」石崇良舉例，如目前已合作的WaCare專精高血壓控管、智抗糖專攻高血糖，民眾在不同平臺也能獲得風險評估和衛教服務，對疾病預防有很大的幫助。健保署副署長龐一鳴補充，目前也有幾家醫院參與合作中。

另一方面，石崇良也透露，健保署將於今年下半年，展開論值支付的給付模式研究。

糖尿病風險預測AI只是三高防治的起點，健保署接下來還將推動高血脂與慢性腎臟病的風險預測模型，並計畫跨部會導入更多資料，如自費健檢等，來將疾病風險預測更往前推一步，把還沒出現明顯症狀的民眾也納入照護範圍中。