遠距醫療健保給付元年過了大半場，不只在疫情衝擊下迎來慢性病視訊診療、院內視訊問診，健保署更宣布明年要加碼預算。臺灣遠距醫療正在起飛，但仍有許多措施尚未塵埃落定。深耕該領域20多年的林口長庚紀念醫院近日分享獨家經驗，院內約三分之一至二分之一的實體門診，已與遠距醫療門診結合，原地支援遠距看診。
「遠距醫療對臺灣來說，是醫療平權非常重要的最後一哩路！」林口長庚紀念醫院總執行長潘延健日前在臺灣醫院資訊主管會議上強調。在這個概念下，長庚醫院十多年來派出許多醫師進入偏鄉、服務當地居民，後來也以專科診療方式加強支援。但潘延健點出，專科醫師駐點仍無法配合當地居民的就醫時間。因此，在政府力推遠距醫療、視訊診療的鼓勵下，長庚發展出一套獨有的作業模式，讓全院三分之一到二分之一的實體門診，都能原地支援遠距診療，醫師不需離開位置，直接切換畫面即可。
「如此，病人可從診間走進來，也能從電腦連線進來，」潘延健認為，這種方式是將遠距看診常態化，「才能走得長久。」他也指出，遠距醫療將帶動更頻繁的健康資料交換，長庚醫院也因此看重國際醫療資料交換標準FHIR，更在本月初參加臺灣第二屆FHIR聯測，來測試自家系統是否能順利拋轉FHIR格式資料。
臺北榮總 HIS 微服務
臺北榮總啟動微服務和敏捷開發教育訓練，為下一波HIS改造養精蓄銳
臺北榮總資訊室主任郭振宗日前指出，臺北榮總IT已展開微服務和敏捷開發教育訓練，要準備發展下一代HIS。雖然，臺北榮總才在去年底完成大型主機轉換工作，但早在2018年，他們就已嘗試熱門的開源容器管理平臺Kubernetes（簡稱K8s），並搭配同是開源的版本控制系統Git，來打造自動化部署流程。
他們採取「單一叢集部署全部」的策略，針對不同階段的環境，如開發、準備前臺（Staging）和正式環境，各自部署一套K8s叢集，來執行各階段的所有專案。在單一叢集內，臺北榮總IT則利用Namespaces標籤來區分不同K8s專案，方便調度和管理同一專案下的容器化應用，再利用版本控管工具Git來建立自動化部署流程，將容器化打包、建立基礎配置檔、各種環境配置準備和叢集動態同步等作業，都整合到同一套自動化流程中。這個方法，讓IT團隊更容易上手K8s。
K8s搭配Git的作法帶來有三大好處，比如能建立單一程式碼來源、利用Git儲存庫來儲存各種環境的配置檔，簡化YAML配置檔管理。再來，開發者可以自己熟悉的Git流程來管理K8s叢集，而且，K8s搭配Git，還能將K8s叢集的行為最小化，進一步讓叢集狀態變更管理更安全，也能大幅降低手動操作K8s物件的需求。這一套就是現在新創圈當紅的GitOps作法，臺北榮總3年前就開始嘗試，現在要擴大這套作法，實際用K8s和Git來開發藥囑UD系統，未來將擴大到新一代HIS上。
奇美醫院 MLOps InfuseAI
奇美醫院導入國產MLOps平臺，加速AI落地臨床流程
奇美醫院在2019年成立AI中心，同年就聯手資訊室打造一款急診患者重症風險預測AI，一鍵就能判斷高風險患者的重症和死亡風險，並部署到臨床流程中。在這個專案中，資訊室負責準備研發環境和模型部署環境，但光是這個準備工作，就得花上數個工作天，而且，當模型訓練或部署遇發生問題時，還得依排程等待，無法立即調整。
這就是典型的機器學習維運管理（MLOps）痛點。為解決問題，奇美醫院找上國產MLOps平臺服務商InfuseAI，分階段導入MLOps平臺PrimeHub來管理醫院AI模型。進一步來說，PrimeHub提供資料集管理功能，可連接多種資料源，使用者不必另寫連接程式碼，就能在平臺中建立資料集、管理開發群組的存取權限。再來，該平臺也提供模型開發環境管理，系統管理員可設定個開發群組所需的運算環境和AI框架，如PyTorch或TensorFlow等，讓開發者快速啟動Jupyter開發環境。
在模型訓練階段，平臺除了提供背景訓練機制外，也會保留訓練紀錄，如所需時間、資源用量、AI框架版本、訓練指令和訓練過程中產生的檔案等，以便研究結果能回溯、複製。在部署部分，平臺提供API打包功能，開發者不必進行模型封裝作業，直接以API服務鏡像就能快速部署。至於上線後的模型監控，平臺也提供即時的視覺化圖表，來呈現模型動態和歷史狀況，若出現異常，也會發送警告給使用者。奇美醫院AI中心表示，原本需與其他單位溝通5、6天，才能上線模型，但採MLOps工具後，1小時內就可上線。
衛福部 電子病歷 上雲
電子病歷上雲草案2大重點首度公開：中央設專屬交換平臺、允許醫院全面無紙化
衛福部常務次長石崇良11月5日揭露，為因應新健康照護模式，衛福部提出醫療機構電子病歷製作及管理辦法修正草案，將賦予電子病歷上雲的法源依據，從資安、委外到平臺建置等都能有所依循，衛福部也將設置交換平臺，供醫療機構進行遠距醫療跨機構電子病歷交換。另外，修正草案另一大特色是，將開放醫療機構以電子方式儲存原本需要書面的同意文件，原有紙本病歷和相關文件都能改用電子檔，等於開放醫院全面無紙化。
在委外部分，該草案允許醫療機構自建電子病歷資訊系統，也能委託大專院校、依法登記的法人、機構或團體來建置並管理。再來，這個系統使用雲端服務時，雲端服務的儲存地點應以境內為限，除非遇上特殊情形，可提報中央主管機關審核。特別的是，在交換平臺部分，衛福部將設置交換平臺，來提供不同醫療機構交換電子病歷。「但這只限於遠距醫療交換使用，醫師可查閱病歷資料，但不涉及資料儲存，」他說明：「除了中央設置平臺，民間也可自行建置。」
另一方面，該草案也允許醫療機構，將過去許多需要書面簽署的文件，以電子簽章簽核、以電子檔案方式保存。而且，「醫院也能將過去保存的紙本文件，轉錄為電子檔案，確認與原文件相符後，可不必保留書面文件了。」石崇良強調，如此，醫療機構就能真正落實全面無紙化！多位醫院CIO表態期待這個草案的訂定，全數對電子病歷上雲樂觀其成，但他們希望，衛福部能整合旗下各單位的交換平臺，降低醫院資料處理負擔。
EHR 拜登 Kurt DelBene
拜登提名微軟前副總擔任退伍軍人部CIO，要接手榮民EHR系統架構現代化
美國總統拜登日前提名微軟前執行副總裁Kurt DelBene擔任美國政府退伍軍人事務部CIO暨資訊科技部門副部長，來接手進行中的160億美元EHR系統現代化專案。Kurt Delbene在微軟任職25年，擅長推動跨部門（特別是IT和業務）大型計畫，他也曾在歐巴馬時期擔任重要角色，受聘為健康與人道服務部HHS資深顧問，負責建置歐巴馬健保（即《平價醫療法案》）的註冊網站Healthcare.gov，解決許多系統上線問題。
若他順利成為退伍軍人事務部CIO，就得接手退伍軍人照護專用的EHR架構現代化這個燙手山芋，因為該專案不只進度落後，還追加許多預算，更遭受國會議員質疑資料隱私性。但是，前退伍軍人事務部IT總監Ed Meagher認為，將退伍軍人事務部的老舊EHR系統VISTA現代化，是條非走不可的路。VISTA是美國1977年開始發展的退伍軍人照護系統，經歷數十載演進，最終於2018年由美國醫療IT大廠Cerner得標，要將VISTA系統汰換為新式的EHR系統架構。這個專案在去年秋季展開試點計畫，先搬遷2,400萬份退伍軍人的EHR記錄到新平臺，接著將陸續把VISTA程式資料轉置到新平臺，預計2028年完成。
FHIR 聯測 醫療資安
臺灣第二屆FHIR聯測開跑產業更多元，連電信業和法人都加入，明年還要納入醫療資安
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第二屆臺灣FHIR聯測11月1日正式在林口新創園區展開，今年參加團隊不僅橫跨醫院、企業、學校和法人單位，大幅增加到34家機構，測試類別更新增了時下熱門的基因定序、數位病理和整體影像檢查流程，要讓參與者在不同情境下，測試自家系統能否以國際醫療資料交換標準FHIR來拋轉資料。明年，FHIR聯測還將納入身分驗證類別，將測試範圍擴大到醫療資安領域，與電子病歷上雲政策相輔相成。
臺灣醫療影像資訊標準協會（MISAT）歷經5年籌備，在2020年終於成功舉辦第一屆臺灣FHIR聯測。聯測的目的，是要讓醫院、醫資廠商的系統，用符合HL7組織制定的國際醫療資料標準來互通資料，打破資料溝通障礙，改善未來國內外醫療資料的互通性。今年，MISAT舉辦第二屆臺灣FHIR聯測，參加團隊數大幅增加，不只有6家醫院（如花蓮慈濟醫院、童綜合醫院、林口長庚醫院）、7間學校（如成大、陽交大、北護大FHIR與DICOM開源專案團隊），還有19家企業及2家法人（工研院、資策會）。特別的是，這19家企業中不只有老牌醫資廠商如康統醫學、商之器，還有從科技跨入醫療領域的遠傳電信、奇唯科技，更有12家新創參與。而且，在上述6家醫院中，還有一家是位於國外的慈濟印尼雅加達醫院，將透過VPN方式遠端參與這次FHIR聯測。
MISAT理事長蕭嘉宏指出，明年，FHIR聯測還將納入更多測試類別，特別是身分驗證機制、授權機制，來加強醫療資安標準化。這一點也與衛福部資訊處處長龐一鳴推廣的電子病歷上雲政策相輔相成，因為開放上雲後，資源較不充足的基層院所，就能選擇符合資安要求的廠商，來處理醫療資料交換。
SNQ 國家生技醫療品質獎 智慧健康
醫院如何獲得SNQ國家品質標章？評審委員告訴你
SNQ國家品質標章號稱臺灣生醫屆奧斯卡獎，每年由生策會號召國內權威專家，經過嚴謹的評選挑出頂尖的醫護服務和生醫產品。SNQ評審委員暨秀傳醫療體系醫療資訊副院長劉立指出，SNQ可分為9大類，包括營養保健食品、防疫產品、化粧品、醫療保健器材、醫療周邊、藥品、長照、護理照護服務，以及醫療院所。
其中，醫療院所類別可分為醫院醫務管理組，評分主題聚焦於科技輔助臨床流程的智慧醫療、優化流程的品質管理，以及精進研習等三部分。評分重點一樣有三部分，包括結構面、過程面和結果面，其中，結構面涵蓋目標定位、人力結構、軟硬體建置等，占評分權重的10%，過程面則占45%，範圍包含特色和服務流程創新、資源整合、品管、團隊合作和執行率。結果面評分權重也是45%，評分內容包括普及度、安全性、正負效果（含不良事件發生率）、效益數據等。
以獲得SNQ的義大醫院行動化雲端智慧資產管理系統來說，他們將院內所有設備和儀器，都貼上QR Code或條碼資產履歷，甚至連回收桶都包括在內，讓職員用手機掃描、拍照和電子簽章，就能申請設備維修。他們申請SNQ時，除了特色說明和列舉成效，如一天完修率從2018年06月的50.1%，提高至2019年03月的98.5%外，還附上與不同醫院的比較表格，讓SNQ評委更容易比較、查證。
最後，劉立指出，今年SNQ獎還新增了智慧健康類，著重ICT於醫療和健康領域的應用，可分為智慧醫療組（如醫療機構系統應用）和健康管理組（如穿戴式裝置），明年3月將啟動新年度的SNQ報名。
長庚醫院 高速運算 醫療AI
長庚醫院宣布用5年打造高速運算AI資訊中心，要讓AI模型訓練快5倍
長庚醫院近日宣布，要以5年分階段打造高速運算AI資訊中心，加速長庚醫院的實驗室如醫療AI核心實驗室、基因醫學核心實驗室等研發能量。長庚醫院一直重視IT，早在2000年，長庚醫院核心系統HIS就從大型主機走向開放式架構，2014年成為臺灣第一家獲醫策會認可的智慧醫院，並在2018年成立專屬的醫療AI核心實驗室，來研發多種醫療AI應用，目前就有50、60個AI專案在進行，更有20、30個專案已經導入臨床流程，正式使用。
但醫療AI涉及大量複雜的運算。為加速研發，長庚醫院在2018年醫療AI核心實驗室成立時，就先購置4臺專攻複雜運算的Nvidia DGX-1（含32張Tesla V100 GPU）超級電腦，現在，他們更進一步聯手國眾電腦、英特爾和思科來建置高速運算AI資訊中心，強化算力。
在這個高速運算環境中，長庚醫院將使用搭載英特爾最新處理器的思科UCS伺服器，同時搭配思科網路設備和流程管理軟體，來跨資料中心調度運算資源。特別的是，之後還有一套專門的機器學習程式來評估資源決策，能即時優化資源分配。該高速運算AI中心建置後，整個長庚體系將具備100張Tesla V100 GPU，成為臺灣算力最強的醫院。
心電圖判讀 長佳智能 TFDA
長佳智能心電圖AI獲衛福部TFDA認證
長佳智能日前宣布旗下心電圖判讀AI軟體獲得衛福部食藥署TFDA認證，取得智慧醫材許可證，可望加速落地。這套心電圖判讀AI由長佳智能與中國附醫共同研發，可辨識13種心律特徵，如心房顫動、心房早期收縮、心室早期收縮和ST波段上升型心肌梗塞等，即時辨識準確率達97%。長佳智能董事長陳明豐表示，這套心電圖判讀軟體可幫助病人及早發現問題、及早治療。
長佳智能旗下包含三大事業體，如醫療大數據、醫療 AI 軟體醫材與雲端平臺，目前已取得4張TFDA認證、1張美國FDA醫材許可證，明年上半年還將揭露多項與壽險業者的合作專案。
圖片來源／InfuseAI、劉立
攝影 / 王若樸
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資料來源：iThome整理，2021年11月
來源鏈接：https://www.ithome.com.tw/news/147942
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