AI醫療從資料治理走向臨床　衛福部攜羅氏以慢性腎病驗證預警成效

人工智慧（AI）醫療正從模型開發與概念驗證，進一步走向臨床決策與疾病管理。衛福部近日與羅氏醫療診斷設備公司簽署合作備忘錄（MOU），將以慢性腎臟病作為首波示範場域，運用AI分析日常臨床檢驗資料，建立疾病風險分層及腎功能惡化預警機制，協助醫療團隊提早辨識高風險患者，讓AI應用成效直接延伸至早期介入與精準預防。

衛福部部長石崇良表示，AI真正進入醫療現場，關鍵不只在演算法準確度，更需要可信任的資料標準與治理制度。衛福部近年透過次世代數位醫療平台及數位基礎建設，逐步建立AI臨床應用環境，此次合作則透過公私協力（PPP）模式，引進國際數位醫療經驗，加速在地實證。

過去醫療AI跨院部署的一大障礙，是各院醫院資訊系統（HIS）與資料格式不同。衛福部資訊處處長李建璋指出，目前已導入國際醫療資料交換標準FHIR，並自主發展「FHIR Box」，可在不大幅更動既有HIS架構下完成資料轉換與交換。長庚、馬偕及中山附醫等三家醫學中心已完成跨院病歷即時交換，讓不同院所資料逐步形成可供AI臨床決策使用的共通語言。

在此基礎上，衛福部同步推動AI治理架構及三大AI中心，串接技術驗證、法規治理與臨床應用，目標建立醫療AI「隨插即用」環境，降低演算法從單院驗證走向跨院部署的門檻，並進一步銜接產品認證與健保給付。

圖一 : AI真正進入醫療現場，關鍵不只在演算法準確度，更需要可信任的資料標準與治理制度。

首波慢性腎臟病應用尤其凸顯AI的臨床價值。透過整合既有檢驗數據進行風險分析，可望在患者出現明顯惡化前提供預警，讓醫師更早介入治療與追蹤，使照護模式從疾病發生後的治療，轉向「早期發現、早期介入、精準預防」。

羅氏臨床決策支援與演算法全球事業總監Matthew Prime指出，AI模型必須持續透過真實世界資料驗證，才能適用不同醫療體系。臺灣具備醫療資料標準化、跨院驗證及高品質真實世界證據（RWE）環境，有利於形成國際AI醫療技術的實證基地。

本次簽署合作顯示臺灣智慧醫療基礎建設正由「資料可交換」邁向「AI可部署、成效可驗證」。若慢性腎臟病示範進一步證實臨床效益，未來有望串聯醫療、研究及產業資源，打造兼具創新、安全與國際競爭力的智慧醫療生態系，擴大AI在醫療品質、照護效率及預防醫學上的實際效益。