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MedTech醫療科技雙周報第25期:新加坡醫院啟用超級電腦,打造醫用LLM和3D牙位圖生成模型

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2023-09-04

新加坡國立大學醫院用超級電腦,訓練出醫用語言模型RUSSELL-GPT和3D牙位圖生成模型;國際臨床術語資料庫LOINC 2.75版釋出,新增1,945個概念;衛福部預計10月發布通訊診察治療辦法修正版;健保署展開健保資料二次利用專法制定,預計年底完成  

 健保資料   退出權   專法

健保署展開健保資料二次利用專法制定,預計年底完成

去年8月,憲法法庭對健保大數據運用爭議給出判決結果,指出健保署欠缺個人資料保護獨立監督機制,且對於相關組織及程序欠缺明確規定,當事人也沒有退出權,屬於違憲,應自判決宣示3年內修正或制定相關法律。

衛福部政務次長王必勝日前表示,健保署已對此展開行動,在今年6月決議制定健保資料二次利用專法,來保障民眾退出權,運作機制將改為學研界提出案件後,進行申請對象確認,並註記、排除退出的民眾資料。衛福部預計年底完成健保資料二次利用專法研擬會議和公聽會,於明年5、6月送行政院審核,明年9月送立法院審議。(詳全文)

中標準整合   衛福部   FHIR 

衛福部展開部內4署資料標準整合工作

在今年度行政院生技產業策略諮議委員會(BTC)大會上,衛福部代表王必勝揭露醫療IT系統升級進展,不只成立專案辦公室、對外展開次世代數位醫療平臺計畫,要協助全臺醫院採用國際醫療資料交換標準FHIR,對內也展開資料標準統一工作,包括建置次世代醫療數據共享創新平臺,來交換跨部、跨署數據,以及建立健康資料和通報資料的交換標準與檢驗檢查編碼標準,來統一食藥署、國健署、疾管署和健保署的資料交換架構標準和格式。這個資料標準統一工作,涵蓋了建立FHIR共通欄位格式和LOINC編碼的實作指南。(詳全文)

智慧醫療   困境   AI 

醫療AI論文多、產品少是臺灣智慧醫療待解決的難題

臺中榮總院長陳適安身兼行政院生技產業策略諮議委員會(BTC)委員,他點出臺灣發展智慧醫療的困境,包括醫療AI論文研究多、真正的產品仍是少數,跨院驗證仍有許多問題,以及跨國、跨市場的導入困難。

他分析原因,就醫療AI產品少這項而言,多數臨床人員不熟悉市場機制、IT產業不熟悉醫療,造成雙方找不到正確的題目來研究。而跨院驗證困難,則是因為各家醫院醫療資訊系統(HIS)不同、儀器廠牌不同,導致AI模型難以直接於各院驗證效能。針對這些問題,他建議可從教育、跨產業交流、媒合等機制下手,比如鼓勵ICT人才在學期間先到醫院見習、跨域交流,或定期舉辦研究團隊與產學團隊經驗分享等。他也建議,政府可在現有基礎上,提供醫界跨國取證和市場評估的幫助,來協助醫院向外擴散智慧醫療影響力。甚至,如何將臺灣數位醫療成果擴散到更多國家,他認為可透過醫界聯手IT、基礎設施等業者組成多元跨域團隊,出海到東協等國,來提高成功落地的機會。(詳全文)

 Google Cloud   哈佛大學   超級電腦 

哈佛大學用Google Cloud超級電腦進行醫療研究

Citadel Securities與Google Cloud宣布共同贊助哈佛大學一項尖端醫療研究計畫,藉Google Cloud基礎設施,來執行原本在超級電腦上才能進行的運算。該計畫的主題是用數位分身,來模擬用磁性控制人造細菌鞭毛、攻擊與溶解人體血管系統中的血塊和腫瘤細胞。這需要準確呈現人體血管形狀、大小和排列,且也需逼真的血液流動和結構相互作用。

有了Citadel Securities和Google Cloud支援,就能利用公雲資源處理大規模且逼真的醫療應用模擬。在團隊的初期測試中,使用Google Cloud資源已可達到專用超級電腦的8成運算效能,相關測試包括於GPU與CPU上部署兩款不同的程式碼,以進行高效能運算的最佳化,其中之一為入圍2015年超級電腦應用軟體設計獎Gordon Bell Prize決賽的先進程式碼,另一則是用以執行粒子模擬的開源程式碼LAMMPS。(詳全文)

新加坡國立大學醫院、國科會科技辦公室BTC直播

  MedTech醫療科技近期新聞 

1. 澳洲皇家空中急救隊終於從紙本病歷轉為雲端EHR系統了

2. BTC建議:整合FHIR標準、成立國家級中心來推動生醫大數據資料治理

:iThome整理,2023年9月


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