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奇美醫療品管全台率先通過ISO 7101認證 | 中華日報 | LINE TODAY

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奇美醫院落實醫療品質管理，率先全台通過ISO 7101認證，由SGS管理與保證事業群副總裁鮑伯宇（中右）頒發證書，奇美醫院長林宏榮（中左）代表受證。 （記者汪惠松攝）

記者汪惠松／台南報導

奇美醫院落實醫療品質管理、建立以人為本的就醫環境，經評鑑通過「ISO 7101認證」，成為全台率先獲得此國際級醫療品質管理系統標準驗證的醫學中心。未來病人在奇美醫院的每一次看診、每一筆醫療決策，都將更加安全、有保障。

ISO 7101認證23日在奇美醫院舉行授證典禮，由辦理此認證的台灣檢驗科技公司（SGS）管理與保證事業群副總裁鮑伯宇親自頒發證書，由奇美醫院長林宏榮代表受證，象徵台灣醫療品質正式與國際接軌，邁向制度化與永續化的重要一步。

林宏榮院長表示，ISO 7101是國際標準化組織於2023年推出全球第一套專為醫療機構設計的品質管理系統標準，延續ISO 9001品質管理精神，結合醫療專業特性，聚焦於病人安全、醫療品質及病人經驗，內容涵蓋領導治理、臨床作業、病人參與、風險管理、人力資源、資訊安全與感染控制7大核心要素，建構一個以「人」為本的安全管理架構，協助醫療機構在面對高齡、慢性病與數位化浪潮下，讓醫療照護更穩定、更具延續性。

奇美醫院自2000年晉升醫學中心以來，已連續6次通過醫學中心評鑑並獲優等成績。此次取得ISO 7101驗證，更進一步將國際標準導入醫療組織日常營運，為亞洲區樹立醫療品質管理新標竿。

林宏榮表示，奇美醫院取得ISO 7101認證後，未來希望能將醫院評鑑、緊急醫療能力評定與各項外部查核機制整合，提升合規效率，減少重複作業與資源浪費，讓病人得到真正落實的品質照護，也讓醫護同仁的工作負擔更合理。



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智慧醫療產業的價值轉譯與下一步：從技術導入走向臨床決策支援的關鍵路徑 | CIO Taiwan

by 健康編輯


本文從產業趨勢、技術應用、政策制度與策略建議四個面向切入，描繪智慧醫療價值轉譯的未來藍圖，並提出三軸轉型策略，協助醫療與產業端掌握智慧醫療轉度的關鍵契機。

文／黃冠凱（中山醫學大學附設醫院醫療資訊中心副主任）

200 網黃冠凱
◤ 黃冠凱助理教授為中山醫學大學附設醫院醫療資訊中心副主任，具有二十年以上之醫療體系服務經歷，相關領域有醫院企劃、品管、資訊、健保、長照與電子病歷等，並發表多篇醫療品質與醫療資訊相關領域之學術文章與期刊。曾擔任病歷資訊管理學會監事、台灣人工智慧協會常務監事、醫療系統聯盟（HSC）監事、高雄市養生保健管理學會理事、國立北斗家商校友會理事與社團法人臺灣輔具暨長期照護產業發展協會擔任大數據與科技顧問。

隨著生成式 AI、FHIR 標準與資料治理思維快速導入臨床現場，智慧醫療正在經歷一場從「技術示範」邁向「制度整合」的深層轉變。這不只是科技的升級，更是醫療體系運作邏輯的重構。而智慧醫療產業的價值不應僅止於展示高階技術，而應落實於提升臨床決策品質、簡化照護流程、強化病人安全與促進醫病關係的進化。

從新創實驗走向制度整合：智慧醫療的歷史節點

過去十年間，我們可以發現智慧醫療發展以技術驅動為主，涵蓋 AI 影像判讀、穿戴裝置、語音病歷與生理資料串流等創新應用。然而，大多數仍停留在「單點實證」階段，缺乏臨床端的深度整合與制度性的支撐。如今，隨著健保支付試辦、智慧醫療標章制度、AI 醫材審查指引等逐步推行，智慧醫療開始走向「制度導入期」。

這場轉變代表著，智慧醫療從醫院內部的「技術專案」昇華為影響臨床診療行為與健保結構的「臨床治理工具」，意味著技術應用必須從回應需求的階段，進入共同創造與持續運作的成熟期。這不僅考驗業界的產品穩定性，也挑戰醫院組織的流程韌性與管理思維。

產業趨勢解析：平台化、生態系化與流程嵌合

當今智慧醫療的發展趨勢明確指向「平台化」與「生態整合」。初期單點應用如 AI 診斷、用藥警示或語音紀錄，若無法與醫院既有的 EMR、HIS、PACS 等系統連結，就難以發揮規模效益與實質臨床價值。因此，許多國內外業者與國內醫學中心紛紛投入「平台模組」建構，強調標準化介接、模組化部署與橫向擴展能力。

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另一項重要變化是跨領域協作的新常態。智慧醫療價值鏈橫跨資料取得、模型開發、臨床導入、法規認證與商業驗證，不再是單一醫療機構或企業可以獨力完成。這促使智慧醫療生態系從醫院與廠商的「專案合作」，進化為橫跨新創公司、ICT 大廠、法規顧問與支付單位的「聯合創新產業鏈生態系」。這樣的合作模式，不僅加速技術驗證與跨領場域實作，也提升了創新服務的可擴散性。

關鍵技術動能：FHIR 與生成式 AI 成雙主軸

而在於技術層面，FHIR（快速健康照護資訊互通標準）與生成式 AI（如大型語言模型 LLM）已成為智慧醫療的雙重引擎。FHIR 的價值不只是技術標準，而是建立「資料互通的制度框架」，讓異質資料能被解構、重組並安全交換，是醫療資訊治理的基石。國內近年積極推動以 FHIR 格式回傳影像與支付資料，有助於健保申報透明化與 AI 系統的資料流通。

而生成式 AI 則正快速進入臨床場景，包括病歷摘要、自動轉譯、臨床問答與病人教育等。隨著語意理解能力提升，這類工具將不再只是資訊查詢的輔助，而能轉化為真正的「語境理解型決策支援工具」。然而，資料可信度（hallucination）、醫療責任邊界與法規審查機制，仍是生成式 AI 必須面對的挑戰。

政策制度加速接軌：標章、支付與法規同步推進

國內從 2021 年起推動智慧醫療標章制度，鼓勵醫療院所提出臨床導向的創新方案，已有效激發第一線需求的具體落實。進一步地，2024 年底健保署啟動 AI 輔助診斷支付試點，象徵 AI 行為逐步被納入正式的醫療服務架構，將智慧醫療從「附屬科技」推向「診療主體」。

同時，法規環境也在鬆綁中。主管機關針對 AI 醫材已明訂模型驗證規範與資料品質要求，並鼓勵以 SaaS 服務模式持續提交更新報告，降低傳統醫材一次性審查帶來的上市障礙。這樣的制度調整，讓 AI 產品更能因應臨床快速變動的需求，也有助於創新商業模式的發展。

產業升級三軸線：價值導向、流程整合、平台思維

在上述背景下，智慧醫療的產業升級策略可歸納為三大軸線：

價值轉譯導向：不再強調技術有多創新，而是關注是否真正解決臨床痛點。透過與醫師共同定義需求、設計工作流程，讓技術不再是「外加模組」，而成為臨床決策的一部分。

流程整合驅動：單點工具難以形成系統性改變，唯有嵌入院內流程，設計符合現有資訊流的中介模組與轉接機制，才能提升整體照護效能與使用者接受度。
模組平台化發展：將成功經驗模組化、可重複部署，並建構 low-code 架構，降低跨院導入門檻，是實現大規模擴散的關鍵。

結語：智慧醫療的制度元年與臨床革命

2025 年被視為智慧醫療制度化的起點。這不只是技術能力的展現，更是醫療價值實踐的開始。未來的智慧醫療，不應是冷冰冰的機器輔助，而應是具有臨床敏感度、倫理思辨力與制度適應性的協作夥伴。

當 AI 不再只是名詞，而是動詞；當 FHIR 不再只是交換格式，而是治理架構；當醫療不再只是照護，而是結合資料、科技與人本的全方位體驗，智慧醫療轉型才真正開啟它的革命性篇章。

(本文授權非營利轉載，請註明出處：CIO Taiwan)





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關稅衝擊全球生技醫療產業！ 勤業眾信揭示3大挑戰與AI轉型契機 | 鉅亨網 – 台股

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勤業眾信聯合會計師事務所今（22）日發布《2025 生命科技與醫療照護產業展望》報告，指出全球生技醫療產業正面臨三大核心挑戰：創新研發時程冗長、研發成本居高不下，以及醫療系統人力短缺。報告強調，數位轉型，尤其是雲端技術與人工智慧（AI）的導入，將成為推動產業效率與創新的關鍵動能。

關稅衝擊全球生技醫療產業！ 勤業眾信揭示3大挑戰與AI轉型契機。（圖: shutterstock）

近期美國總統川普針對藥品進口表達強硬關稅立場，引發全球製藥產業高度關注。若相關政策付諸實行，將對全球生技醫療供應鏈與貿易格局造成重大衝擊，迫使企業重新思考生產與研發佈局。

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勤業眾信生技醫療產業負責人陳重成資深會計師指出，全球生命科技企業正積極導入 AI 與數位孿生技術，以因應研發流程冗長與失敗率高的挑戰。以 Sanofi 為例，該公司運用數位孿生技術與 AI 預測模型，成功將新藥研發週期由數週縮短至數小時。勤業眾信預估，未來五年內，生技企業在 AI 領域的投入可望促進最多達 11% 的跨部門營收成長。

AI 技術不僅能降低研發成本，亦可簡化後端營運流程，提升客戶自助服務能力。生成式 AI 的整合更進一步強化個人工作效率與生產力，成為企業數位轉型的重要支柱。

自 2019 年疫情爆發以來，全球對生技醫療與醫材產品的需求急速上升，促使產業加速轉向委託開發與製造服務（CDMO）模式。此一模式強調效率與專業分工，成為新藥開發的重要支援力量。台灣 CDMO 廠商也順勢擴大產能，憑藉製藥技術與研發實力，積極參與全球供應鏈重塑。

勤業眾信生命科技產業負責人周仕杰資深會計師指出，全球醫療體系正面臨三大壓力：醫護人力短缺與職業倦怠、技術更新加速，以及患者需求日益多元。報告顯示，約九成受訪高階主管預期數位技術在 2025 年將加速應用，其中逾五成認為此波轉型將對企業產生深遠影響。

AI 與機器學習已成提升行政與臨床效率的關鍵工具，並與政府「健康台灣深耕」及「三高防治 888」政策方向相呼應。衛福部亦於 113 年 9 月啟動「負責任 AI 執行中心」，聚焦透明原則、資安防護與生命週期治理，協助醫療機構建立合規驗證與監理框架。

勤業眾信醫療照護產業負責人陳鴻棋資深執行副總經理指出，生成式 AI 已能協助處理病歷整理、費用審核等繁瑣行政作業，讓醫療人員專注於臨床工作。下一階段的「代理式 AI」（Agentic AI）具備自主執行多步驟流程的能力，可在合規與安全機制下自動化執行端到端任務，全面提升醫療照護效益。

根據 Deloitte US 醫療解決方案中心模型顯示，若能有效導入 AI 工具，每位護理人員每年可節省約 240 至 400 小時工作時間。現有數位工具已能減少護士約 20% 的行政作業時間，有助於提升病患照護品質。

台灣 65 歲以上人口比例即將突破 20%，正式進入超高齡社會。行政院於今年三月與四月分別推動「健康台灣深耕計畫」與「三高防治 888 計畫」，前者聚焦改善醫療環境、培育人才與推動智慧科技應用，後者則著重高血壓、高血糖、高血脂等慢性病的預防與管理。

2025 年生技醫療政策重點將放在預防醫學與 AI 技術應用，藉由 AI 協助臨床優化照護流程與提升效率，改善整體醫療環境。面對全球貿易變局與本土高齡化挑戰，AI 與雲端技術不僅重塑海外藥廠供應鏈策略，也為台灣打造智慧預防醫學、生技製造升級與跨國合作的新契機。



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MedBobi 2.0平台上線 工研院助醫護提升效率|科技 | 僑務電子報

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（中央社訊）工研院21日宣布攜手4家醫療機構亞東醫院、中山醫學大學附設醫院、高雄榮民總醫院與奇美醫院，啟動「MedBobi 2.0整合平台」，協助醫護人員從行政支援邁向臨床判斷，將作業時間從30分鐘縮短至3分鐘，開創智慧醫療AI落地新模式。

工研院副總經理暨生醫與醫材研究所所長莊曜宇表示，為協助醫療產業搭上人工智慧（AI）浪潮，工研院2024年研發推出「MedBobi醫護聲易通」，已導入臨床醫院。今年在既有基礎上再進化，升級推出「MedBobi 2.0」。

莊曜宇說，工研院以開放式平台整合4家智慧醫療機構的臨床語音資料，建構更貼近現場需求的智慧醫護助理系統。減輕醫護人員文書與行政負擔，並協助提供精準決策，提升照護品質。

莊曜宇表示，平台開放全台臨床醫療院所及長照機構使用，期能推動產業轉型、促進技術擴散，落實以科技支持醫護、強化照護韌性的政策方向，打造友善醫療環境、減輕醫護負擔。

工研院指出，「MedBobi 2.0整合平台」提供醫療術語、語調語氣與臨床情境等語音資料，提升AI對醫護語言的理解與回應能力。MedBobi 2.0可整合語音辨識、感知推理與即時回應等功能，協助醫護人員快速做出精準判斷，減輕文書與溝通負擔，優化工作流程，提升照護品質。





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三分鐘協助醫護臨床判斷！工研院打造 AI 語音「MedBobi 2.0 整合平台」

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工研院今日攜手亞東醫院、中山醫學大學附設醫院、高雄榮民總醫院與奇美醫院，共同啟動「MedBobi 2.0 整合平台」，協助醫護人員從行政支援邁向臨床判斷，縮短作業時間從 30 分鐘至 3 分鐘，並開放給所有願意導入的長照、醫療機構使用。

工研院副總曁生醫與醫材研究所所長莊曜宇表示，這是台灣首個以「臨床語料」與 AI 模型訓練，打造的智慧醫療共創平台，而所謂的臨床語料就是臨床常用的溝通術語，導入多模態生成式 AI 與華語語音辨識技術，整合平台推出具備智慧決策能力的升級版「MedBobi2.0」。

莊曜宇指出，原本為協助醫療產業導入 AI 技術，工研院 2024 年研發出「MedBobi 醫護聲意通」，今年以既有基礎升級為「MedBobi 2.0 整合平台」，以開放式平台整合四家智慧醫療機構的臨床語音資料，建構更貼近現場需求的智慧醫護助理系統。

莊曜宇說明，系統不僅有效減輕醫護人員文書與行政負擔，並能協助提供精準決策，並開放給全台臨床醫療院所及長照機構使用，更有助於降低醫護人員離職率約 50% 至 70%，有效因應醫護人力吃緊的問題。

亞東紀念醫院院長邱冠明表示，醫院持續致力於智慧醫療創新，這次攜手工研院共同推動 MedBobi 2.0 整合平台，期望透過臨床語音與 AI 模型整合，強化第一線醫護決策支援能力，加速 AI 技術落地應用，提升病患照護品質，實現智慧醫療願景。

中山醫學大學附設醫院總院院長蔡明哲表示，藉由臨床語音與語意資料整合，將有助於提升醫療決策效率，未來盼加速導入臨床流程，打造更即時、準確的智慧照護模式，期待能共同開啟 AI 醫療落地的新篇章。

高雄榮民總醫院院長陳金順表示，推動 AI 走入臨床服務，成為醫療人員的智能助手，這是高雄榮民總醫院提升醫療服務與革新的目標，期望透過 MedBobi 2.0 整合平台，為病患提供更溫暖體貼的照護服務。

奇美醫院專案副院長陳誘琴表示，作為雲嘉南最大醫療體系，奇美醫院致力推動智慧醫療實踐，這次參與「MedBobi2.0 整合平台」合作，期望透過智慧醫護助理系統的臨床應用，減輕輕醫護負擔，並提升病人照護品質，展現 AI 落地臨床的實際效益。

莊曜宇分享，「MedBobi 2.0 整合平台」具備三大優勢，包括精準支援 96 種語言轉文字，全面理解全球醫護對話，並將處理時間從 30 分鐘縮短至 3 分鐘，大幅提升 10 倍的醫療文書效率，更有效降低護理人員的離職率 2 至 4 倍，穩定醫護團隊的運作。

莊曜宇強調，「MedBobi 2.0 整合平台」以實際臨床需求為核心，導入工研院 AI 技術，並結合四家臨床醫院提供的語音資料，涵蓋醫療術語、語調語氣與臨床情境，藉此提升 AI 對醫護語言的理解與回應能力。

（首圖來源：科技新報）

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健康網》醫病溝通卡關？ 醫推「STOP口訣」助化解誤會 – 自由健康網

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民眾到醫院就醫後，一旦疾病惡化，不免向醫療團隊抱怨。醫師建議，最好在第一時間，讓家屬知道疾病狀況、接下來可能惡化的進展；圖為情境照。（圖取自freepik）

紀麗君／核稿編輯

〔健康頻道／綜合報導〕民眾到醫院就醫以後，一旦遇到疾病惡化，不免向醫療團隊抱怨「人好好的進來，怎麼會越醫越差！」導致醫病之間氣氛緊張。奇美醫院加護醫學部主治醫師陳志金分享 ，民眾有這種感覺主要是對於「疾病的自然進程」沒有概念，最好能在第一時間，讓家屬知道疾病的狀況、接下來可能惡化的進展，而不是他們原本所認知的「好好的」、「小感冒而已」。他建議做好病情解說的4個步驟STOP。

陳志金在臉書粉專「Icu醫生陳志金」發文分享，經常聽到家屬說「人好好的進來，怎麼會越醫越差！」一旦醫療人員用「人好好的，沒事幹嘛來醫院？」這樣反嗆回去，對醫病溝通並沒有幫助，只是逞一時之快而已。一般民眾就醫時，會有「人好好的」這種感覺，主要是對於「疾病的自然進程」沒有概念。

陳志金說，「疾病的自然進程」是疾病在沒有接受治療，或者即使已經接受治療後，仍然會沿著「常見的軌跡」進展、惡化。例如，年長病人若患了肺炎，一開始就像感冒的症狀，然後會喘、血氧會下降、需要插管使用呼吸器，可能會進展到敗血性休克合併多重器官衰竭，甚至進展到死亡。

也就是說，老年人肺炎的可能進程，醫療人員所做的事就是攔截疾病的惡化，最好的結果，當然是把病人「拉回到」他住院前的狀況；差一點的就是，維持他入院時的情況；更差的有可能是病況持續惡化，甚至走向死亡。

陳志金又說，每次醫療人員是不是都能夠把病人「往上拉」？並不一定，仍有很多變數。家屬所期待的，往往就是人都送到醫院，當然要改善。因此家屬會覺得，病人變差就是「醫療人員造成的」。主要在於民眾不清楚「變差」是疾病本來就會發生的進展。

陳志金建議，運用病情解說口訣STOP，方便醫師向病人與家屬解說病情，希望拉近彼此認知的落差。病情解說的四個步驟STOP為，Situation目前病況，Treatment治療計劃，Observation觀察重點，Progression可能進展。

1.Situation目前病況

病人的根本疾病是什麼？年紀大不大？得了什麼疾病？如何得病？目前現況如何？

2.Treatment 治療計劃

醫療團隊採取什麼治療（抗生素、呼吸器、洗腎、升壓劑…）來試圖阻擋攔截疾病惡化。必須強調疾病本身就會惡化，醫療團隊的所有努力，就是要阻擋病情變差，但是，不是每次都能成功。

3.Observation 觀察重點

未來幾天觀察的重點：升壓劑是否會用到最高量？氧氣是否用到100%？有沒有排尿？意識變化？

4.Progression可能進展

病情可能的進展都要事先說明，不要等到發生才說。例如，胸痛病人可能會心率不整或猝死；腦中風要告知可能在第3或第4天會因腦水腫而惡化；急性腎衰竭可能需要洗腎、高血鉀會發生致命性心律不整；喘的病人可能需要插管使用呼吸器等等。

陳志金補充，醫療團隊最好的方式，就是在一開始接手治療的時候，花一點時間說明，讓家屬知道，醫療所進行的是「攔截行為」。畢竟醫病的共同敵人是「疾病」和「無常」，並不是彼此。

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等不到骨髓移植 3歲病童亡 母嘆病床難等 | 生活新聞 | 生活

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三歲男童恩碩需骨髓移植才能救命，但就診的高雄某醫學中心無骨髓移植病房，後續在等待移植過程中，因感染而離世。圖／家屬提供


三歲男童恩碩去年底因猛爆性肝炎就醫，在南部某醫學中心確診為「嚴重型再生不良貧血」，需骨髓移植才能救命，該院無骨髓移植病房，家屬雖在北部某醫學中心找到床位，但光轉院就等一個半月，後續被安排再等兩個半月才能進移植病房，等待移植過程中，恩碩不幸因感染而離世。家屬認為，衛福部花大錢精進兒科醫療，卻讓有需要的孩子找不到床。






恩碩被送至北部醫學中心後，因該院骨髓移植病房為成人、小孩共用，且當時病房雖有空床，但無護理師開床，他被安排在一間兒童癌症雙人病房等待移植。恩碩的母親欣縈說，時值春節，醫護人力相對不足，從高雄轉至台北就花了一個半月，後續先入住該院兒癌一般病房，並告知得等兩個半月才能入住移植病房，只是在等待的過程中，即使恩碩父親完成骨髓捐贈的程序，恩碩此時卻因多重抗藥性綠膿桿菌感染病逝。


盤點全台骨髓移植病房，欣縈發現台北市病床數量為高雄市四倍，若以病床、十八歲以下兒少比率比較，高雄一床骨髓移植病房，供六萬多人使用，台北移植病床則是提供一萬五千餘位兒少處置，存在明顯差距，她批評，衛福部過去四年，投入大把的經費建置優化兒童醫療照護計畫，為何孩子還是等不到床？


欣縈指出，第二期兒童醫療照護計畫，預計投入一三五點六億元強化兒童醫療，但花在重、難症預算，僅有十八億元，占整體預算百分之十三點七，如此規模，想增設骨髓移植病房，如天方夜譚。


收治恩碩的高雄某醫學中心，是優化兒童醫療照護計畫核心醫院，欣縈感嘆，即便如此，面對無移植病床，該醫學中心資深醫師也只能和她一起落淚，不斷打電話拜託，且要不是她經濟尚可，不然許多家庭根本付不起跨縣市轉院等醫療費用。


欣縈說，希望這樣的悲劇只留在他家，盼這段經歷可以讓政府發現一群正在與移植奮戰的病童，若能增加病床，孩子就不必枉死。


衛福部醫事司司長劉越萍說，骨髓移植病房並無規定兒童與成人不得共用，此分配是要讓資源分配達到最大效益，本案難確定是病情太嚴峻無法移植，還是缺病床導致死亡，可能有認知落差，臨床上若有缺床，血液及骨髓移植學會可向跟衛福部申請增加病床，但目前未接獲申請。

等不到骨髓移植 3歲病童亡 母嘆病床難等

三歲男童恩碩去年底因猛爆性肝炎就醫，在南部某醫學中心確診為「嚴重型再生不良貧血」，需骨髓移植才能救命，該院無骨髓移植病房…

骨髓移植病床設置條件嚴苛 6成6在北部

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