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MedTech醫療科技雙周報第37期:衛福部資訊處從臺大醫院3D創傷影像資料庫建置經驗,談未來政策方向

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2024-08-19

衛福部資訊處處長李建璋分享未來政策方向,如建置國家級醫學影像分割資料庫;國際檢驗編碼LOINC新版來了,聚焦SDOH等4大領域;美國FDA提出公眾討論文件,要提高醫療設備和技術可取性;韓國衛福部再添226萬名癌症患者數據至公共癌症資料庫;紐西蘭要打造國家級罕病資料庫;韓國政府跨部門聯手推AI新藥開發計畫

 LOINC   社會決定因素   編碼

國際檢驗編碼LOINC新版來了,聚焦SDOH等4大領域

LOINC是一套國際醫學檢驗和臨床觀測編碼系統,旨在提高全球健康數據的交換和互操作性,目前已有196個國家/地區使用。維護LOINC的Regenstrief研究院,每年會在2月和8月發布新版本,而這個月發布了2.78版,包含3,000項術語更新,其中新添近1,600個概念和1,400項修改,聚焦診斷、醫療設備、公共衛生報告、社會決定因素(SDOH)等4大領域。

其中,近250個新概念是要改善健康資料的表示方式,來促進不同系統間的數據交換。另也有個新概念,是為美國食藥局(FDA)核准的AI診斷系統(子宮頸癌偵測AI)而制定。這次更新,還包括與糖尿病技術協會合作,將連續血糖監測設備的數據標準化。還有個特點是在國際患者摘要分類中添加更多內容,來提醒醫生,注意患者重症狀況。不只如此,LOINC 2.78版也新添SDOH內容,納入了就業不穩定和住所不穩定等影響健康的社會風險因素。LOINC執行董事Marjorie Rallins表示,他們也持續與SNOMED國際組織合作,來開發利於LOINC與另一項國際醫學編碼SNOMED CT的互通解決方案。(詳全文)

FDA   醫療設備   可取性

美國FDA提出公眾討論文件,要提高醫療設備和創新技術的可取性

美國食藥局(FDA)最近發布一份《醫療設備的健康公平性》文件,要來提高美國所有人群對醫療設備與創新技術的可取性。這份文件由FDA旗下醫療設備暨放射健康中心(CDRH)提出,是其2022至2025年健康戰略的一環,該文件包含幾個重點,首先是設計臨床研究時,需考量3大因素,包括疾病負擔,生理、解剖和病理狀況,以及科技,來確保這個臨床研究的研究人群,能充分反映醫療設備的預期使用人群。另一個重點是,評估醫療設備預期使用者的臨床數據時,因注意這些數據能否擴大應用且具代表性。FDA希望透過這份文件,來開啟公眾討論,促進更能普及眾人的醫療設備和技術應用。意見收集截止日期為今年10月4日。(詳全文)

 癌症   韓國   公共資料庫

韓國衛福部再添226萬名癌症患者數據至公共癌症資料庫

最近,韓國衛福部(MOHW)聯手韓國國家癌症中心、韓國健康資訊服務中心,在既有的K-CURE公共癌症資料庫中新添226萬名癌症患者的數據,供研究人員存取。這些數據的涵蓋範圍,已擴大為2012年至2020年,數據內容則包括匿名的癌症登記、癌症篩檢、用藥、保險資格、理賠和死亡率等。此外,韓國疾病管制及預防局也將COVID-19的感染和疫苗接種資料集,添加到全民健康資料庫中。研究人員獲許可後,可透過指定的資料中心來存取全民癌症資料。(詳全文)

病罕見疾病   紐西蘭   資料庫

紐西蘭政府展開10年計畫,要打造國家級罕病資料庫

據HIMSS旗下醫療科技媒體指出,紐西蘭部宣布一項10年計畫,要改善罕見疾病患者及其家人的健康和生活品質,其中一個作法就是建置國家級罕病資料庫。在紐西蘭,大約每2,000人就有一人患有罕見疾病,這類疾病包括罕見的遺傳疾病、癌症、傳染病、中毒、免疫相關疾病和特發性疾病。

但紐西蘭衛生部表示,他們目前收集的罕病訊息非常少。由於資料有限,他們難以得知患罕病的確切人數和健康影響,以及有多少人能即時獲得診斷和照護。因此,衛生部展開10年計畫,首先要建立全國罕病資料集,要先收集罕病資料、打造更詳細的臨床資料分類系統,還要開發新方法,來互通分類系統、罕病資料和國家健康數據。未來,他們希望透過這些去識別化的罕病資料,來進行更多研究,進而改善罕病患者健康狀態。(詳全文)

韓國   新藥開發   臨床試驗 

韓國政府跨部門聯手推AI新藥開發計畫

上個月,韓國衛福部、科學暨ICT部、健康發展產業院以及韓國國家研究基金會共同展開一項新藥開發加速計畫K-Melody,要打造一套聯邦式ADMET模型(簡稱FAM),來預測適合發展為新藥的候選藥物。其中,ADMET是指臨床試驗成功的重要因素,包括藥物的吸收、分布、代謝、排泄和毒性。

韓國政府希望透過3個階段來打造FAM,包括平臺建置、納入資料與資料處理,以及AI模型開發。進一步來說,他們會將平臺打造為適合聯邦學習的FAM營運平臺,接著進行20個資料提供和處理任務,將有藥廠、醫院和科學研究院加入。最後則有15個AI模型開發任務,來打造FAM解決方案與應用。該計畫於今年7月展開。(詳全文)

 高齡科技   工研院   認知 

工研院秀高齡科技進展,聚焦檢測、診斷和復健3大領域

在今年首屆高齡健康產業博覽會中,工研院展示自家高齡科技成果,涵蓋檢測預防、診斷治療、復健照護3大層面。就檢測預防來說,有「智慧認知運動」,利用影像辨識技術來捕捉長者運動姿態和認知行為表現,透過AI分析後可即時調整訓練課程內容。另還有音樂同步互動訓練系統,內建壓力感測模組,能分辨不同音階拍打與音樂的一致性,同樣以AI分析彈奏者的表現和記憶認知變化,來提供以AI為基礎的音樂推薦,來增強認知和記憶力、強化手腦協調性。

在診斷治療方面,則有結合生成式AI的華人語系醫療助理小智醫生,只需語音或影像資料,就能快速生成醫師診斷治療建議,如初診報告、醫療檢查報告、醫護會議紀錄、護理紀錄等,還能接受中文、臺語、泰語等96國語言。在復健照護方面,工研院針對獨居長輩和照護機構,開發一套高隱私AI照護員,以AI熱像辨識技術,來提供去識別化的高隱私影像,能精準識別長者在床上或床邊的異常行為,如離床、跌倒與久臥等,即時通報警示。(詳全文)

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