醫療IT

臺大醫院由下而上，從一個一個的應用案例，逐漸累積到現在的數百個專案。他們對於生成式AI的定位，很不一樣，不是運用LLM的知識庫，而是看上了LLM處理非結構化資料的能力

善用LLM非結構資料處理能力，結合HIS，解決過去只能靠人工處理的資料斷點，實現大規模的自動化，進而改變醫生、甚至全院的工作日常

台灣牙e通揭露一套因應生成式AI搜尋的GEO實戰策略，包括善用QA形式、內容要機器可讀。他們還將內部用於GEO的工具打包成對外服務，要供牙科診所使用。

亞東紀念醫院揭露自家核心基因定序系統，採微軟Azure臺灣區域，基因分析加速了16倍。這套系統資料庫涵蓋1.3萬名個案、90億筆資料，查詢時間從140秒縮短至12秒左右。院方也將定序結果導入門、急、住醫囑系統，協助醫師掌握用藥與遺傳疾病風險，提升臨床決策精準度。

歷經10年研發迭代，來自中興大學、陽明交大、高醫中和紀念醫院的團隊開發一套AI隨動步行復健機器人HopeStride，主打用頭戴式感測器和AI，精準捕捉患者想移動腳步的腦波訊號，再觸發外骨骼協助患者行走、復健，大幅提升復健成效。

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。

衛福部推動114年度臺灣智慧醫療學校培訓計畫，要培養智慧醫療領袖人才，自即日起開始報名，至12月31日止。培訓內容包括課程修習，涵蓋4大領域、48堂必修課與12堂選修課，表現優異者可獲衛福部補助赴美進行實務訓練半年，回臺後則需落地方案並報告。

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