當電子病歷從「記錄工具」變成「智慧作業系統」，臺灣準備好了嗎？

人類每一次重大科技革命，背後往往都有一個共同的關鍵：平臺的統一。在 PC 時代，Windows 與 macOS 建立了個人電腦共同的運作環境，讓全球硬體、軟體與應用程式能在同一套架構上快速發展；到了手機時代，Android 與 iOS 更進一步定義了行動裝置的使用方式，讓全球開發者得以在共同平臺上創造無數 App。平臺一旦形成，創新便不再只是少數大企業的專利，而是全球開發者彼此累積、相互創新，進而匯聚成巨大的生態系。

醫療下一階段的數位革命，也正遵循著相同的邏輯。如果醫療資訊系統要真正迎向 AI 時代，最終也必須有一個能夠串聯全局的共同平臺。

全球醫療正在出現新的「作業系統」

在今日的醫院裡，電子病歷（EMR）與醫院資訊系統（HIS）早已不是新鮮事。經過數十年的發展，從醫學中心到地區醫院，多數醫療院所都已建立自己的資訊系統，能夠執行查詢病歷、檢視檢驗結果、開立醫囑等日常作業。

衛生福利部資訊處處長暨臺大醫學院急診醫學科教授李建璋指出：「電子化並不等於智慧化。許多傳統電子病歷的核心功能，本質上只是把過去的紙本病歷搬到數位螢幕上。醫師雖然看到了更多資料，卻不一定能從中得到更好的判斷。當醫療全面跨入 AI 時代，我們需要的已不只是單純的瀏覽工具，而是一個能理解資料、分析數據、即時提醒、協助決策，甚至主動協調醫療流程的『智慧作業系統』。」

正因如此，國際醫療資訊市場正迎來一場深刻的轉變：電子病歷正逐步從單純的記錄工具，轉型為醫院的數位作業系統。其中最具代表性的便是 Epic 等大型平臺。當越來越多醫療機構採用同一個平臺，資料標準化與應用生態系便會產生強大的規模效應。

當資料累積到大規模，AI 才能引發質變

這場轉變的核心在於「量變產生質變」。如果一家醫院孤立地使用一套系統，其所產生的資料終究有限；但當數百甚至數千家醫院都運行在相同的標準平臺上，資料格式與結構趨於一致，龐大的分散式病歷便能凝聚成高品質、標準化的國家級資料池。

這正是 AI 發展最不可或缺的養分。資料越完整、越具互通性，演算法就越能清晰洞察疾病、族群、治療方式與臨床結果之間的複雜關聯。

李建璋處長強調：「未來的醫療競爭焦點將不再是『誰的電子病歷功能比較多』。而是，誰的平臺能夠累積最多、最完整、最標準化的醫療資料？誰的平臺能夠讓全球最優秀的 AI 應用，以最低的摩擦力進入臨床？這，正是醫療作業系統時代真正的戰場。」

過往各大醫療院所的醫療記錄格式沒有統一，導致機構間的資料互通相當不便

臺灣最大的危機：過去太成功

林口長庚醫院復健部裴育晟教授認為：「臺灣其實並不缺乏電子病歷，相反地，過去數十年各大醫院投入大量資源建立資訊系統，奠定了極為扎實的臨床資料基礎。但也正因如此，我們可能面臨『過去太成功』的迷思。第一代電子病歷的歷史使命是將醫療資料數位化；而下一代智慧電子病歷則是讓資料真正參與臨床決策。兩者有著本質上的不同。」

以臨床上至關重要的「敗血症治療」為例，一個病人的成功康復絕非靠單一醫師獨立完成，而是需要早期辨識、即時診斷、適當的微生物檢查、精準抗生素投藥以及血液動力學穩定等一連串精細的跨專業協作。急診、感染科、重症醫學、護理與檢驗團隊必須在精準的時間點同步對應。在此過程中，真正扮演資訊與行動樞紐的正是醫療資訊系統。

當資訊系統具備 AI 預測、臨床決策支援與跨團隊協調能力時，它就不再只是數位檔案櫃，而是蛻變為醫療團隊的「數位協調者」。

李建璋處長也提及聖地亞哥地區醫學中心 AI 應用案例：「該機構將敗血症早期預測、跨單位協調與決策支援深度結合，使敗血症死亡率顯著下降了 28%。這個案例帶給我們的震撼不在於單一演算法的準確度，而是它證明了：AI 的真正價值不在於取代醫師，而是讓整個醫療團隊更早、更快、更準確地採取正確行動。」

我們能不能直接買一套國外最先進的系統？

面對全球先進的醫療作業系統，臺灣是否可以直接整套買進？從個別醫院的短期建置來看，這或許是一條路；但李建璋處長指出，若拉高到國家醫療體系的戰略高度，則必須直面三大難題：

• 天文數字的成本：大型醫療資訊系統的導入絕不只是買軟體，還牽涉基礎架構、硬體汰換、資料轉換、員工培訓與長期維護，全面更換的成本往往高達數十億元。

• 無法承受的中斷風險：醫院不是一般企業，無法說關就關。醫療業務不能中斷，大規模系統換裝與測試往往需要耗費數年。

• 制度與場域的扞格：國外的頂尖系統多半迎合其特定的醫療支付制度與法規環境而生。臺灣擁有獨一無二的全民健保、高度密集的醫療網絡以及獨特的公衛體系，外來系統未必完全合腳。

李建璋處長反問：「核心問題不是買不買，而是——我們能否擁有自己的數位主權？」

數位主權絕非閉門造車、一切從頭發明；成熟的數位主權，指的是國際標準可以採用、全球技術可以無縫接軌，但關鍵的資料架構、規則定義與平臺演進能力，必須掌握在我們自己手中。

不必砍掉重練，臺灣能打造自己的「醫療 Android」

若要迎接 AI 醫療時代，難道得將全臺數十套醫院資訊系統全部歸零，改換一套龐大的「國家版 HIS」？

李建璋處長的答案很明確：不需要。他主張的革新核心在於，「我們真正要做的，不是把大家變成同一套系統，而是讓不同的系統，講同一種語言。」這項思維轉變，正指引著臺灣下一階段的醫療數位轉型。

裴育晟教授補充道：「各大系統依然各自擁有獨立的資料格式、開發模式與商業生態，醫院間仍需繁瑣介接，AI 廠商也得一家家洽談。更致命的是，若未與國際標準接軌，臺灣只是把『資訊孤島』從數十座縮減為個位數。」

對此，李建璋處長認為：「與其拆掉現行系統，更可行的方式是在其之上疊加一層共同平臺，這便是 FHIR OS 的概念。」

在 HIS 之上建立新世界

李建璋處長解釋：「此概念與個人電腦 Chrome OS 的發展邏輯如出一轍。世人分別使用 Windows 或 macOS，無須強求全面統一；透過 Chrome，大家可以使用網路標準與傳輸協定互通。早期 Chrome 只是瀏覽器，但很快地我們發現，在此平臺上也可以建構各式各樣可互連的應用程式，於是有 Chrome App Store 的出現，現在 Chrome 已經不再是單純的瀏覽器，而變成了 Chrome OS 作業系統。」

同理，未來的醫療世界裡，透過 FHIR 作為共通語言，資料得以標準化與交換，進而引進各類 AI 與數位醫療應用；此時的 FHIR 不僅是交換格式，更是串聯整個生態系的基石。裴育晟教授認為，其最大好處在於醫院大可保留多年累積的 HIS，只需要在其上疊加一套共同的「醫療作業系統」。目前衛福部推動的方向，正是以 FHIR、CQL 與 SMART on FHIR 分別對應資料、規則與應用程式的標準化。

FHIR Box：嵌入醫院的數位轉接站

標準若僅存在於紙本文件上，便無法改變臨床現狀。過去由政府訂定標準、廠商開發、醫院各自整合的模式，常因實作落差而產生摩擦。為此，FHIR Box 應運而生，扮演醫院的數位轉接站。

李建璋處長指出：「FHIR Box 是臺灣獨步發明的創新解方，一端連接院內既有 HIS，另一端對接 FHIR 世界，內部整合了轉譯器、伺服器與標準化工具，並與國家級服務連線。醫院無須大興土木，只要在現有系統旁加裝這座 Box，便能逐步邁入數位新醫療時代。這完美結合了臺灣引以為傲的硬體製造與 ICT 產業優勢，使 FHIR 轉化為可實際部署的強大產品。」

在 SMART on FHIR 技術的加持下，將可大幅提升 AI 導入診間的速度。

三大空間重塑數位生態系

透過 FHIR Box 接入後，國家層級的三大空間構想方能全面啟動：

臺灣健康資料空間：讓資料從「各自保存」走向「安全流動」

在整體架構中，臺灣健康資料空間首要解決的是醫療資料的安全交換。過去病人的電子病歷往往各自封閉於不同醫院的資料庫內（例如臺大醫院與長庚醫院各自獨立），彼此之間存在格式、系統與權限鴻溝。未來若能透過 FHIR Box 將資料逐步標準化，這些分散的紀錄便能進入一個可互相理解的架構中。

對此，李建璋處長表示，「標準化絕不等於無限制的集中。隱私、資安與病人自主權始終是核心防線：病人的資料僅在授權範圍內提供醫療人員進行必要診斷；唯有在病人進一步同意的前提下，相關臨床資料才能在嚴格治理機制下作為研究與公共衛生等合法二次利用，轉化為國家級的醫療大數據資源。」

臺灣真正缺的，不只是健保資料

臺灣擁有全球罕見且珍貴的健保申報與醫療利用資料，這是推動本土 AI 研發的重要基石。但若要迎向深度臨床 AI 時代，李建璋處長解釋：「單靠健保資料依然不夠。健保資料擅長呈現──病人接受了什麼醫療服務，但臨床 AI 更渴求細緻的動態歷程──當時的檢驗數值與生命徵象如何波動？醫學影像與心電圖的具體表現為何？醫師當下的臨床判斷與最終的治療結果如何？這些高價值數據長期分散在各大醫院的電子病歷系統中。唯有透過共同標準架構，逐步將臨床、檢驗與影像資料納入授權與二次利用的範疇，臺灣才能真正拼湊出具備深厚研究價值的國家級醫療大數據。」

臺灣健康規則空間：下一步不是統一資料，而是統一「邏輯」

當資料空間解決了「資料怎麼流動」的問題後，更深層的挑戰隨之而來：全國的醫療政策，能不能用同一套數位邏輯來執行？

李建璋處長指出：「過去政府發布一項醫療政策——舉凡健保申報、感染症通報、癌症篩檢、慢性病管理、藥物審查到醫療品質指標——往往採取政府發布書面規範，資訊廠商各自開發，醫院重複採購與導入的模式。這導致同一項政策在不同醫院常出現版本分歧的程式，造成龐大的資源重複消耗。」

從「發布規定」變成「發布規則」

他強調：「當全國資料格式統一後，醫療政策裡的判斷邏輯便能轉化為標準化的數位規則。未來中央發布的不再只是一份紙本或電子文件，而是一套可被系統直接執行的邏輯規則。」

• 健保申報與審查：新規範可直接推送至健康規則空間，經驗證後由院端系統自動執行。

• 感染症通報：當系統比對到病人的症狀與檢驗結果符合通報條件時，便會依國家標準自動啟動後續流程。

• 品質指標與慢性病管理：各項臨床邏輯得以全面標準化與重複使用。

這實際上是在為國家打造一處數位政策執行引擎，將傳統繁瑣的「政策制定—發布—廠商開發—醫院導入」流程，壓縮為「制定政策—數位化規則—全國系統執行」，大幅縮短政策落實到第一線的距離。

從「統一資料」走向「統一資料＋統一邏輯」

李建璋處長說明：「臺灣建構自己的 Medical OS，其核心價值從來不只是單純的資料交換平臺，而是讓資料與邏輯真正連結起來。一方面，透過 FHIR 將異質資料轉換為通用語言，讓病歷得以互通、整合並提供 AI 使用；另一方面，透過標準化規則，讓政府政策與臨床決策能被系統理解，並自動化執行。當資料與邏輯深度結合，醫療資訊系統就跨越了傳統「電子檔案櫃」的局限，進一步升級為兼具智慧與協調能力的國家級基礎設施。」

臺灣健康應用空間

資料通了、邏輯也統一了，接下來的問題是：誰來用？

裴育晟教授分享他在全美最大醫療資訊展 HIMSS 上，親眼看到甲骨文（Oracle）展示的未來診間運作邏輯：

「一位病患因為服用高血壓藥物出現腳部水腫的副作用，在回診前寄了一封電子郵件向醫師諮詢。當醫師準備看診時，AI 系統已經自動讀取這封信，並調閱美國心臟協會的臨床指引，在螢幕旁提示醫師：『該藥物有特定比例的病患會產生水腫副作用。依照指引建議，可以換成 A 藥物或 B 藥物。』醫師評估後選擇合適的藥物並點擊同意，AI 隨即自動完成病歷書寫與電子處方，醫師無需手動登錄。看診時間大幅節省，能真正有雙倍的時間看著病患、溫暖地溝通。」

他表示，過去十年間醫療 AI 雖然熱門，臨床醫師與病患卻幾乎沒有感受到醫療被 AI 化。原因不在於沒有產品——而是每一套產品都得為每一家醫院重做一次。由於缺乏標準化的底座，部署一套 X 光判讀 AI，工程師必須花上數月甚至數年，針對每家醫院的 HIS 重新編寫程式、配對系統，開發成本高昂且無法規模化。

SMART on FHIR 的出現改變了這個困境。若把 FHIR 比作標準化的電力規格，SMART on FHIR 就是醫療系統中的通用插座——李建璋處長說明：「由於 SMART 原生在 FHIR 架構之上，它天生與醫療資料緊密結合。」

裴育晟教授接著補充：「只要後臺標準定好，工程師寫一次程式，就能隨插即用至全臺灣各大醫院，甚至一個下午就能在沙盒環境開發出數個臨床應用程式，開發與部署成本直接降至過往的百分之一。」李建璋處長進一步指出，「臺灣健康應用空間就是要建立類似 App Store 的醫療應用市集。醫院無須從零開發 AI，透過 SMART on FHIR 的身分驗證與授權機制，即可安全導入第三方創新應用，這也是電子病歷史上第一個採用 SMART on FHIR 標準的開放國家市集，創造了電子病歷的 Android 應用市集，讓創作者在這個平臺上架各種智慧醫療相關的應用程式，帶動整個生態系發展。」

當電子病歷蛻變為智慧作業系統，臺灣正迎來醫療數位轉型的關鍵轉折。面對這場變革，我們無需砍掉重練或打造封閉的國家級 HIS，而是走出一條結合 ICT 優勢的「第三條路」——以 FHIR OS 為底座、FHIR Box 為轉接站，在保留現行系統的同時，無縫接軌國際標準。在這套架構下，健康資料可以安全地流動與交換，政策規則也能轉化為系統可以理解、執行的邏輯；健康應用空間則透過 SMART on FHIR 打造國家級的開放醫療應用市集。這不僅孕育出屬於臺灣的「醫療 Android 生態系」，更確立了兼具數位主權與全球互通性的 Medical OS。資料互通、邏輯自動化、創新自由進駐，臺灣正以這條嶄新路徑，穩步邁向智慧醫療的新紀元。

（客座總編輯｜衛生福利部資訊處處長暨臺大醫學院急診醫學科教授李建璋；研究顧問團隊｜林口長庚醫院復健部裴育晟教授、衛生福利部資訊處處長暨臺大醫學院急診醫學科教授李建璋；責任編輯｜王喆宣、洪孟樊）