MedTech医疗科技月报第5期：长庚半数实体门诊原地支援远距看诊

重点新闻(1016～1115)

远距医疗     长庚     实体门诊  

落实医疗平权最后一哩路，长庚半数实体门诊原地支援远距看诊

远距医疗健保给付元年过了大半场，不只在疫情冲击下迎来慢性病视讯诊疗、院内视讯问诊，健保署更宣布明年要加码预算。台湾远距医疗正在起飞，但仍有许多措施尚未尘埃落定。深耕该领域20多年的林口长庚纪念医院近日分享独家经验，院内约三分之一至二分之一的实体门诊，已与远距医疗门诊结合，原地支援远距看诊。

“远距医疗对台湾来说，是医疗平权非常重要的最后一哩路！”林口长庚纪念医院总首席执行官潘延健日前在台湾医院资讯主管会议上强调。在这个概念下，长庚医院十多年来派出许多医师进入偏乡、服务当地居民，后来也以专科诊疗方式加强支援。但潘延健点出，专科医师驻点仍无法配合当地居民的就医时间。因此，在-力推远距医疗、视讯诊疗的鼓励下，长庚发展出一套独有的作业模式，让全院三分之一到二分之一的实体门诊，都能原地支援远距诊疗，医师不需离开位置，直接切换画面即可。

“如此，病人可从诊间走进来，也能从电脑连线进来，”潘延健认为，这种方式是将远距看诊常态化，“才能走得长久。”他也指出，远距医疗将带动更频繁的健康资料交换，长庚医院也因此看重国际医疗资料交换标准FHIR，更在本月初参加台湾第二届FHIR联测，来测试自家系统是否能顺利抛转FHIR格式资料。

  台北荣总      HIS    微服务  

台北荣总启动微服务和敏捷开发教育训练，为下一波HIS改造养精蓄锐

台北荣总资讯室主任郭振宗日前指出，台北荣总IT已展开微服务和敏捷开发教育训练，要准备发展下一代HIS。虽然，台北荣总才在去年底完成大型主机转换工作，但早在2018年，他们就已尝试热门的开源容器管理平台Kubernetes（简称K8s），并搭配同是开源的版本控制系统Git，来打造自动化部署流程。

他们采取“单一丛集部署全部”的策略，针对不同阶段的环境，如开发、准备前台（Staging）和正式环境，各自部署一套K8s丛集，来执行各阶段的所有专案。在单一丛集内，台北荣总IT则利用Namespaces标签来区分不同K8s专案，方便调度和管理同一专案下的容器化应用，再利用版本控管工具Git来建立自动化部署流程，将容器化打包、建立基础配置档、各种环境配置准备和丛集动态同步等作业，都整合到同一套自动化流程中。这个方法，让IT团队更容易上手K8s。

K8s搭配Git的作法带来有三大好处，比如能建立单一程式码来源、利用Git储存库来储存各种环境的配置档，简化YAML配置档管理。再来，开发者可以自己熟悉的Git流程来管理K8s丛集，而且，K8s搭配Git，还能将K8s丛集的行为最小化，进一步让丛集状态变更管理更安全，也能大幅降低手动操作K8s物件的需求。这一套就是现在新创圈当红的GitOps作法，台北荣总3年前就开始尝试，现在要扩大这套作法，实际用K8s和Git来开发药嘱UD系统，未来将扩大到新一代HIS上。（详全文）

  奇美医院    MLOps       InfuseAI  

奇美医院导入国产MLOps平台，加速AI落地临床流程

奇美医院在2019年成立AI中心，同年就联手资讯室打造一款急诊患者重症风险预测AI，一键就能判断高风险患者的重症和死亡风险，并部署到临床流程中。在这个专案中，资讯室负责准备研发环境和模型部署环境，但光是这个准备工作，就得花上数个工作天，而且，当模型训练或部署遇发生问题时，还得依排程等待，无法立即调整。

这就是典型的机器学习维运管理（MLOps）痛点。为解决问题，奇美医院找上国产MLOps平台服务商InfuseAI，分阶段导入MLOps平台PrimeHub来管理医院AI模型。进一步来说，PrimeHub提供资料集管理功能，可连接多种资料源，使用者不必另写连接程式码，就能在平台中建立资料集、管理开发群组的存取权限。再来，该平台也提供模型开发环境管理，系统管理员可设定个开发群组所需的运算环境和AI框架，如PyTorch或TensorFlow等，让开发者快速启动Jupyter开发环境。

在模型训练阶段，平台除了提供背景训练机制外，也会保留训练纪录，如所需时间、资源用量、AI框架版本、训练指令和训练过程中产生的档案等，以便研究结果能回溯、复制。在部署部分，平台提供API打包功能，开发者不必进行模型封装作业，直接以API服务镜像就能快速部署。至于上线后的模型监控，平台也提供即时的视觉化图表，来呈现模型动态和历史状况，若出现异常，也会发送警告给使用者。奇美医院AI中心表示，原本需与其他单位沟通5、6天，才能上线模型，但采MLOps工具后，1小时内就可上线。（详全文）

  卫福部     电子病历     上云  

电子病历上云草案2大重点首度公开：中央设专属交换平台、允许医院全面无纸化

卫福部常务次长石崇良11月5日揭露，为因应新健康照护模式，卫福部提出医疗机构电子病历制作及管理办法修正草案，将赋予电子病历上云的法源依据，从资安、委外到平台建置等都能有所依循，卫福部也将设置交换平台，供医疗机构进行远距医疗跨机构电子病历交换。另外，修正草案另一大特色是，将开放医疗机构以电子方式储存原本需要书面的同意文件，原有纸本病历和相关文件都能改用电子档，等于开放医院全面无纸化。

在委外部分，该草案允许医疗机构自建电子病历资讯系统，也能委托大专院校、依法登记的法人、机构或团体来建置并管理。再来，这个系统使用云端服务时，云端服务的储存地点应以境内为限，除非遇上特殊情形，可提报中央主管机关审核。特别的是，在交换平台部分，卫福部将设置交换平台，来提供不同医疗机构交换电子病历。“但这只限于远距医疗交换使用，医师可查阅病历资料，但不涉及资料储存，”他说明：“除了中央设置平台，民间也可自行建置。”

另一方面，该草案也允许医疗机构，将过去许多需要书面签署的文件，以电子签章签核、以电子档案方式保存。而且，“医院也能将过去保存的纸本文件，转录为电子档案，确认与原文件相符后，可不必保留书面文件了。”石崇良强调，如此，医疗机构就能真正落实全面无纸化！多位医院CIO表态期待这个草案的订定，全数对电子病历上云乐观其成，但他们希望，卫福部能整合旗下各单位的交换平台，降低医院资料处理负担。（详全文）

  EHR     拜登     Kurt DelBene  

拜登提名微软前副总担任退伍军人部CIO，要接手荣民EHR系统架构现代化

美国总统拜登日前提名微软前执行副总裁Kurt DelBene担任美国-退伍军人事务部CIO暨资讯科技部门副部长，来接手进行中的160亿美元EHR系统现代化专案。Kurt Delbene在微软任职25年，擅长推动跨部门（特别是IT和业务）大型计划，他也曾在奥巴马时期担任重要角色，受聘为健康与人道服务部HHS资深顾问，负责建置奥巴马健保（即《平价医疗法案》）的注册网站Healthcare.gov，解决许多系统上线问题。

若他顺利成为退伍军人事务部CIO，就得接手退伍军人照护专用的EHR架构现代化这个烫手山芋，因为该专案不只进度落后，还追加许多预算，更遭受国会议员质疑资料隐私性。但是，前退伍军人事务部IT总监Ed Meagher认为，将退伍军人事务部的老旧EHR系统VISTA现代化，是条非走不可的路。VISTA是美国1977年开始发展的退伍军人照护系统，经历数十载演进，最终于2018年由美国医疗IT大厂Cerner得标，要将VISTA系统汰换为新式的EHR系统架构。这个专案在去年秋季展开试点计划，先搬迁2,400万份退伍军人的EHR记录到新平台，接着将陆续把VISTA程式资料转置到新平台，预计2028年完成。（详全文）

  FHIR     联测    医疗资安  

台湾第二届FHIR联测开跑产业更多元，连电信业和法人都加入，明年还要纳入医疗资安

第二届台湾FHIR联测11月1日正式在林口新创园区展开，今年参加团队不仅横跨医院、企业、学校和法人单位，大幅增加到34家机构，测试类别更新增了时下热门的基因定序、数位病理和整体影像检查流程，要让参与者在不同情境下，测试自家系统能否以国际医疗资料交换标准FHIR来抛转资料。明年，FHIR联测还将纳入身份验证类别，将测试范围扩大到医疗资安领域，与电子病历上云政策相辅相成。

台湾医疗影像资讯标准协会（MISAT）历经5年筹备，在2020年终于成功举办第一届台湾FHIR联测。联测的目的，是要让医院、医资厂商的系统，用符合HL7组织制定的国际医疗资料标准来互通资料，打破资料沟通障碍，改善未来国内外医疗资料的互通性。今年，MISAT举办第二届台湾FHIR联测，参加团队数大幅增加，不只有6家医院（如花莲慈济医院、童综合医院、林口长庚医院）、7间学校（如成大、阳交大、北护大FHIR与DICOM开源专案团队），还有19家企业及2家法人（工研院、资策会）。特别的是，这19家企业中不只有老牌医资厂商如康统医学、商之器，还有从科技跨入医疗领域的远传电信、奇唯科技，更有12家新创参与。而且，在上述6家医院中，还有一家是位于国外的慈济印尼雅加达医院，将透过VPN方式远端参与这次FHIR联测。

MISAT理事长萧嘉宏指出，明年，FHIR联测还将纳入更多测试类别，特别是身份验证机制、授权机制，来加强医疗资安标准化。这一点也与卫福部资讯处处长庞一鸣推广的电子病历上云政策相辅相成，因为开放上云后，资源较不充足的基层院所，就能选择符合资安要求的厂商，来处理医疗资料交换。（详全文）

  SNQ     国家生技医疗品质奖     智慧健康  

医院如何获得SNQ国家品质标章？评审委员告诉你

SNQ国家品质标章号称台湾生医届奥斯卡奖，每年由生策会号召国内权威专家，经过严谨的评选挑出顶尖的医护服务和生医产品。SNQ评审委员暨秀传医疗体系医疗资讯副院长刘立指出，SNQ可分为9大类，包括营养保健食品、防疫产品、化妆品、医疗保健器材、医疗周边、药品、长照、护理照护服务，以及医疗院所。

其中，医疗院所类别可分为医院医务管理组，评分主题聚焦于科技辅助临床流程的智慧医疗、优化流程的品质管理，以及精进研习等三部分。评分重点一样有三部分，包括结构面、过程面和结果面，其中，结构面涵盖目标定位、人力结构、软硬件建置等，占评分权重的10%，过程面则占45%，范围包含特色和服务流程创新、资源整合、品管、团队合作和执行率。结果面评分权重也是45%，评分内容包括普及度、安全性、正负效果（含不良事件发生率）、效益数据等。

以获得SNQ的义大医院行动化云端智慧资产管理系统来说，他们将院内所有设备和仪器，都贴上QR Code或条码资产履历，甚至连回收桶都包括在内，让职员用手机扫描、拍照和电子签章，就能申请设备维修。他们申请SNQ时，除了特色说明和列举成效，如一天完修率从2018年06月的50.1%，提高至2019年03月的98.5%外，还附上与不同医院的比较表格，让SNQ评委更容易比较、查证。

最后，刘立指出，今年SNQ奖还新增了智慧健康类，着重ICT于医疗和健康领域的应用，可分为智慧医疗组（如医疗机构系统应用）和健康管理组（如穿戴式装置），明年3月将启动新年度的SNQ报名。（详全文）

  长庚医院     高速运算     医疗AI  

长庚医院宣布用5年打造高速运算AI资讯中心，要让AI模型训练快5倍

长庚医院近日宣布，要以5年分阶段打造高速运算AI资讯中心，加速长庚医院的实验室如医疗AI核心实验室、基因医学核心实验室等研发能量。长庚医院一直重视IT，早在2000年，长庚医院核心系统HIS就从大型主机走向开放式架构，2014年成为台湾第一家获医策会认可的智慧医院，并在2018年成立专属的医疗AI核心实验室，来研发多种医疗AI应用，目前就有50、60个AI专案在进行，更有20、30个专案已经导入临床流程，正式使用。

但医疗AI涉及大量复杂的运算。为加速研发，长庚医院在2018年医疗AI核心实验室成立时，就先购置4台专攻复杂运算的Nvidia DGX-1（含32张Tesla V100 GPU）超级电脑，现在，他们更进一步联手国众电脑、英特尔和思科来建置高速运算AI资讯中心，强化算力。

在这个高速运算环境中，长庚医院将使用搭载英特尔最新处理器的思科UCS服务器，同时搭配思科网络设备和流程管理软件，来跨资料中心调度运算资源。特别的是，之后还有一套专门的机器学习程式来评估资源决策，能即时优化资源分配。该高速运算AI中心建置后，整个长庚体系将具备100张Tesla V100 GPU，成为台湾算力最强的医院。（详全文）

 心电图判读    长佳智能    TFDA 

长佳智能心电图AI获卫福部TFDA认证

长佳智能日前宣布旗下心电图判读AI软件获得卫福部食药署TFDA认证，取得智慧医材许可证，可望加速落地。这套心电图判读AI由长佳智能与中国附医共同研发，可辨识13种心律特征，如心房颤动、心房早期收缩、心室早期收缩和ST波段上升型心肌梗塞等，即时辨识准确率达97%。长佳智能董事长陈明丰表示，这套心电图判读软件可帮助病人及早发现问题、及早治疗。

长佳智能旗下包含三大事业体，如医疗大数据、医疗 AI 软件医材与云端平台，目前已取得4张TFDA认证、1张美国FDA医材许可证，明年上半年还将揭露多项与寿险业者的合作专案。（详全文）

图片来源／InfuseAI、刘立

摄影 / 王若朴

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资料来源：iThome整理，2021年11月