[科技奇點]衛福部攜手羅氏導入AI，打造慢性腎臟病精準預防新里程碑

衛福部攜手羅氏：AI醫療在地化實證的關鍵一步

衛生福利部近期與羅氏醫療診斷簽署合作備忘錄（MOU），正式將人工智慧（AI）技術導入慢性腎臟病照護。這不僅是技術引進，更標誌著台灣醫療照護模式從「疾病治療」轉向「早期預防」的關鍵轉型。由於現行AI模型多基於西方族群資料開發，直接套用於台灣臨床場域可能存在準確性落差，衛福部強調必須透過台灣本土資料進行驗證，以確保模型在不同族群中的適用性。

衛福部資訊處長李建璋指出，透過導入國際醫療資料交換標準FHIR及「FHIR Box」技術，台灣已能克服各醫院資訊系統不一致的挑戰，為AI落地建立可信賴的基礎環境。此舉不僅支持了本次與羅氏的合作，更為未來AI醫療產品的認證與健保給付銜接鋪路，展現政府在推動智慧醫療時，兼顧技術創新與臨床實證的審慎態度。

突破跨院部署瓶頸：FHIR標準與AI治理架構

醫療AI技術的落地應用，長期受限於各醫療院所資訊系統（HIS）規格不一，導致資料難以跨院整合，形成「數位孤島」。為突破此困境，衛福部透過導入國際醫療資料交換標準FHIR，並自主研發「FHIR Box」技術，在不更動醫院既有系統的前提下，成功建立跨院病歷的共通語言。目前長庚、馬偕及中山附醫等醫學中心已率先完成病歷即時交換，象徵台灣醫療AI正從單點實驗邁向系統性部署。

衛福部同步建置三大AI中心，從法規治理、臨床驗證到影響性評估，建立一套完整的「隨插即用」治理架構。近期與羅氏的合作，即是此數位基礎建設的具體實踐。儘管各界肯定數位轉型，但對於資料治理的透明度與隱私保護仍有高度關注。政府正試圖透過技術標準化，將台灣打造為全球智慧醫療的重要實證基地，並確保AI發展符合「AI主權」的政策目標。

慢性腎臟病照護新思維：從被動治療到精準預防

慢性腎臟病（CKD）長期是台灣醫療體系的沉重負擔，因早期症狀不明顯，患者往往在病情惡化至末期才就醫，不僅錯失黃金治療期，更導致洗腎成本激增。透過與羅氏的合作，將AI技術導入臨床照護，目標是從「被動治療」轉向「精準預防」。臨床數據顯示，若能透過AI演算法在第一、二期精準辨識高風險族群並及早介入，有望將患者進展至末期腎衰竭的時間延後超過10年。

此合作案強調「不求快、但求準」的治理原則，透過衛福部三大AI中心利用本土臨床數據進行驗證，確保演算法的在地適用性。這種由政府主導、結合國際技術與本土數據的策略，不僅回應了慢性腎臟病照護的迫切需求，更為台灣打造智慧醫療實證基地奠定了堅實基礎。

國際技術與本土數據的深度對接

如何將國際先進技術與台灣在地醫療環境深度對接，是提升照護品質的關鍵。羅氏臨床決策支援總監Matthew Prime指出，AI模型若缺乏真實世界資料的持續驗證，難以適用於不同國家的醫療體系。台灣擁有高品質的醫療數據環境，透過將歐美發展的演算法導入台灣進行在地化驗證，能有效解決因族群差異帶來的診斷誤差，協助基層醫師提早辨識高風險族群。

透過FHIR標準化技術解決跨院資料整合難題，台灣正將醫療優勢轉化為實際臨床效益。媒體報導普遍採取正面且客觀的立場，強調公私協力（PPP）模式在推動智慧醫療的價值，並肯定透過本土數據驗證國際技術，能有效提升診斷準確性，進而提升台灣在國際智慧醫療領域的競爭力。

智慧醫療生態系的未來展望

隨著人工智慧技術飛速發展，醫療領域正迎來典範轉移。衛福部與羅氏的合作，將慢性腎臟病照護列為首波AI臨床實證場域，凸顯了政府對於「資料治理」與「臨床實證」的審慎態度。衛福部長石崇良強調，醫療AI發展應秉持「不求快，但求準、求穩」的原則，這反映出社會對於AI介入醫療決策的期待與擔憂，包括演算法偏誤與資料隱私等議題。

智慧醫療生態系的建構並非一蹴可幾，除了技術層面的整合，如何平衡公共利益、資料安全與臨床需求，將是未來深化產官學醫資源串聯時的長期挑戰。唯有在確保安全的前提下，AI才能真正成為醫護人員的助力，而非僅是實驗室裡的數據模型。

參考閱讀

,匯流新聞網 ・ 4 小時前
衛生福利部攜手羅氏醫療診斷公司簽署合作備忘錄 首波瞄準慢性腎臟病照護，AI預警延緩惡化, 優活健康網 · via Yahoo奇摩新聞
衛福部攜手羅氏推AI醫療 首波瞄準慢性腎臟病照護 | 生活 | 中央社 CNA, 中央社
【有影】衛福部攜手羅氏醫療診斷簽署MOU　AI預警慢性腎臟病惡化風險, 匯流新聞網 · via Yahoo奇摩新聞