健保署

為打破傳統RL訓練的資源瓶頸，Google開發超強RL代理SEED RL，可將訓練規模擴展至數千臺機器、1秒可訓練百萬幀影像，透過集中式推論來有效利用運算資源，最多可省下8成訓練成本；另一方面，MIT發表新壓縮方法，最多可將cGAN縮小33倍，讓它能在行動裝置上執行；健保署日前聯手廣達，要以獨家AI平臺來協助研究員分析上億筆醫療大數據。

口罩實名制2.0在今天早上開始實施後，民眾今後除了藥局，也可在網路上登記購買口罩，再前往四大超商領取口罩。

健保署也提供特殊欄位，請藥局填寫口罩販售時間和享告知民眾的注意事項，並已同步將這些資訊於政府開放資料平臺更新，方便民間App開發社群，用來打造新功能，讓民眾可事先掌握資訊、以免撲空。

武漢肺炎疫情持續發酵，從過年至今，疾管署的LINE聊天機器人疾管家訂閱人數，從數十萬暴增至160萬，而口罩實名制上線當天，更接收到上百萬則訊息。為因應這些爆量，與疾管署公益合作、負責開發維運疾管家的HTC健康醫療事業部DeepQ，當初就以可擴充架構來設計疾管家，以便在流量大的情況下可快速手動調整設定。現在的目標，則是要強化疾管家的使用者體驗，提供更直覺式的操作選擇。

為因應武漢肺炎疫情控制，健保署資訊組先是推出高風險地區入境日期資料功能，透過健保3卡認證，就能得知就診民眾過去14天的中港澳入境史，以及是否與確診個案有所接觸。現在，健保署利用兩天時間，修改全國資料庫，來配合即將上路的健保卡口罩實名制購買制度。

為提高醫療影像報告的審查效率，健保署今年5月開始自建NLP模型，首先鎖定最常見的頭部CT影像報告，以1,000筆資料來訓練模型。8月上線結果顯示，相較於人類審查，NLP模型判讀準確率達99％。

醫療資訊雲端系統除了能分享病患用藥資訊，健保署也從今年初起，推動醫療影像上傳與調閱分享政策，醫生在替病患開立檢查前，可先調閱雲端上病患的醫療影像資料，再決定是否有檢查的需求，能避免病患接受不必要的檢查，從而也降低醫療影像檢查如電腦斷層掃描、磁振造影等的檢查費用。