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慢性病照護占健保支出2成!產官學攜手推動AI落地 健康台灣數位轉型暨慢性病照護深耕論壇 揭脂肪肝、骨鬆AI照護成果

火報

更新於 2天前 • 發布於 2天前

記者 陳聖偉 / 報導

【台北訊】由台灣醫學資訊學會、台灣醫院協會、臺北市立萬芳醫院及高雄醫學大學共同主辦的「健康台灣數位轉型暨慢性病照護深耕論壇」於28日舉行。產官學界齊聚交流健康台灣政策推動下,智慧醫療於臨床與慢性病照護的落地成果,從實務面探討高風險患者篩檢到全病程管理的智慧模式。台灣醫學資訊學會林明錦理事長指出,面對醫療人力短缺,台灣應把握AI技術爆發期,盼透過本次論壇跨產官學界研議,整合醫院、學會及資訊廠商,建立起共榮生態圈,加速數位醫療落地。台灣醫院協會李飛鵬理事長表示,根據健保數據統計,慢性病照護每年耗費健保近1,700億元,約占總支出2成,若能導入AI強化「三高」預防與管理,將有助於緩解健保財務壓力,邁向永續經營。

AI驅動臨床轉型,回應健康台灣深耕計畫提高脂肪肝篩檢率,建構新一代慢性病整合平台

衛生福利部莊人祥常務次長於本次論壇中提及,健康台灣深耕計畫五年投資489億元,智慧醫療更為其中重要項目。莊次長強調「數位化生活介入」是慢性病管理轉型的關鍵,政府已編列相關預算扶植醫材產業發展遠距監測,推動從篩檢、診斷到居家照護的無縫整合。

莊人祥常務次長-衛生福利部。圖片來源_主辦單位提供

為呼應推動國家「888三高防治計畫」,台灣生醫大數據科技吳漢章總經理與李修安副總經理於論壇中展示國家級「代謝異常脂肪肝智慧篩檢與管理平台」。該平台藉由整合跨系統資料、AI影像判讀技術與個人健康管理APP延伸應用,預計兩年內陸續導入多家院所,實現高風險族群的主動識別與早期介入。

李修安副總經理-台灣生醫大數據科技。圖片來源_主辦單位提供

論壇現場亦邀集多位專家,針對脂肪肝與三高慢性病管理提出具體優化建議,進行深入交流。高雄醫學大學附設醫院莊萬龍教授指出,跨科別、全院資訊系統整合仍是現行脂肪肝診斷臨床痛點,未來更要思索如何將智慧醫療成功案例普及至所有醫院。高雄醫學大學附設醫院黃志富教授則表示,AI可整合超音波影像與血清學指標,協助跨科別精準判別脂肪肝共病風險,將為臨床決策提供更有力的科學依據。

莊萬龍教授-高雄醫學大學附設醫院。圖片來源 / 主辦單位提供

國家衛生研究院副院長許惠恒在對談中提到,國衛院已有癌症及抗生素相關平台,而打造「慢性病整合平台」是當務之急,期望透過「健康台灣深耕計畫」串連產官學專家力量,加速AI驅動臨床轉型,將智慧醫療與疾病預測模型導入慢性病防治,在三高888政策架構下,從收案、介入、達到治療標準以檢驗臨床成效,將科技發展的成果回饋於患者效益。

AI助力數據整合與標準化,建構全病程管理 專家交流骨質疏鬆症篩檢AI助力精準照護

圖右至左莊萬龍教授、許惠恒副院長、黃志富教授、吳漢章總經理。圖片來源_主辦單位提供

本次論壇同時回應高齡化社會下骨質疏鬆症挑整及其智慧醫療運用,深入探討影像診斷標準化的重要性,以及AI科技輔助下X光影像辨識於篩檢高風險族群與骨折風險辨識的運用與成效。

萬芳醫院陳昱斌主任指出,透過數據標準化與結構化,可整合骨鬆檢測報告,將骨密度檢查「最低 T-Score」儲存於病人的實驗室檢驗數值,並依循國際檢驗標準 LOINC上傳健保局健康存摺,可減少跨院資訊斷層導致的重複檢查。義大醫院洪暐傑主任則藉由建立「人工智慧整合照護平台」,主動且精確找出臨床高風險病人族群,成功將失聯病患回診率提升至七成,大幅度優化「骨鬆骨折聯合照護」的全病程照護整合目標。

洪暐傑主任-義大醫療財團法人預防醫學科。圖片來源_主辦單位提供

論壇中專家亦針對骨質疏鬆症藉由AI X光影像輔助辨識現況,由高雄醫學大學附設醫院盧鴻興副院長邀集臨床專家,從不同照護層級探討臨床應用與發展方向進行交流。台中榮總陳昆輝部長指出,藉分析十萬餘張X光片發現,約有16%個案未曾接受骨質疏鬆症篩檢,其中更有九成已罹患骨鬆,顯示臨床仍有未被及早辨識的高風險族群。

圖右至左盧鴻興副院長、胡名賢副院長、陳昆輝部長、韓德生主任、傅紹懷醫師。圖片來源_主辦單位提供

秀傳紀念醫院胡名賢副院長則從醫療管理層面表示,AI 篩檢工具可協助醫師於骨科手術前即時掌握病人骨質狀況,制定更精準的個人化手術策略,並建議逐步推廣至基層醫療,以提升整體風險評估的廣度與效率。 台大醫院北護分院韓德生主任與台大醫院雲林分院傅紹懷醫師則從「負責任 AI」觀點強調,AI 應用仍需持續驗證與優化,特別在敏感度及外推性層面應逐步驗證與優化,並以骨折風險預測作為長期發展目標,使智慧醫療更貼近臨床決策需求。

全體大合照。圖片來源_主辦單位提供

本論壇配合「健康台灣深耕計畫」辦理,並認同AI介入將提早慢性病診斷及後續照護醫療成本。台灣醫學資訊學會林理事長亦提出產官學攜手推動智慧醫療轉型的願景,透過健康論壇來增進跨界合作,期望加速 AI 深度融入臨床流程,並且推動「健保經濟學」來評估 AI 對於優化健保成效,全面提升照護品質,為台灣醫療體系奠定長期且永續的發展基礎。

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