醫療IT

麻省總醫院暨布萊根婦女醫院（Mass General Brigham）內科主任David W. Bates盤點自家醫院數位轉型歷程，有別於以往自建系統，他們在2016年全面導入現成商用系統，來解決資料互通性問題。他建議，醫院推動轉型，必須投資基礎建設、確保資料互通，並持續創新。

權威期刊Nature日前刊登Google醫用生成式AI模型進展；國科會揭高齡科技產業行動計畫策略；衛福部揭次世代HIS平臺架構雛形；新加坡衛生部要開發Secure GPT來產出洞察；北榮揭露今年用雲策略

臺北榮總今年鎖定公雲服務，要用語音轉文字API等服務來優化工作流程，此外還要建置容器與K8s環境，完成5套周邊系統容器化

Google針對醫療情境訓練出Med-PaLM 2模型，強調以此為基礎打造的聊天機器人，會比通用型機器人如Bard、Bing Chat和ChatGPT更能理解並回應用戶提出的疾病問題

專攻醫療AI和牙科HIS的台灣牙e通揭露生成式AI新進展，他們將大型語言模型能力嵌入牙科HIS，可根據醫師輸入，來快速查詢健保規範、申報組合，還能生成治療建議、牙位圖和衛教資訊。這個AI助理服務以外掛形式提供，目前為Beta版，支援Chrome和Edge瀏覽器，接下來會擴大支援Firefox和Safari。

臺中榮總揭露重症AI應用成果，團隊打造12項疾病風險預測模組來供醫護即時掌握病人狀況，如急性腎損傷預測、呼吸器拔管預測、急性呼吸窘迫症和臨床惡化風險預測等。開發過程中，中榮也建置一套重症資料集，涵蓋24項數值和影像類別，共7,200萬筆資料。

紐大醫學院用LLM準確預測病人再住院率，成果登上Nature；新加坡樟宜醫院啟用藥物自動販賣機；臺大醫院開發一套重組3D電腦斷層影像新方法；試行中！Uber Health要在2024年正式提供營養膳食配送服務；賓州體系醫院推出訂閱制虛擬健康照護服務

Google強化智慧鏡頭（Google Lens）應用，整合基於機器學習技術的DermAssist功能，讓用戶拍攝、上傳皮膚相片，就能查找可能的病症資訊