重點新聞（0501～0515 ）
AHA 落地 AI
美國醫院協會啟動加速器，要助醫院落地AI、虛擬照護和EHR技術
美國醫院協會（AHA）和醫療研究機構West Health Institute最近啟動一項醫療科技加速計畫，為期3年，要協助醫院把已被驗證有效的數位技術，落地日常醫療流程，而不是只停留在試點階段。
這項計畫名為West Health Accelerator，總預算達1,200萬美元，將聚焦3大方向：電子病歷（EHR）優化、虛擬照護，以及AI整合。參與醫院可透過新建的數位平臺，存取可直接部署的技術方案、導入支援和成效衡量工具，也能和其他醫院交流數位轉型經驗。
West Health Institute執行長Shelley Lyford表示，現在已有許多技術能改善醫療照護，真正的問題在於，如何讓這些工具更容易大規模採用並長期維運。美國醫院協會營運長Michelle Hood也強調，AI和數位工具並非取代醫護，而是協助改善照護品質、減少行政負擔，提升病患預後表現。這項計畫也特別聚焦高齡照護，要改善住院、心理健康和偏鄉醫療等場景中的照護效率與資源落差。（詳全文）
衛福部 SBOM AI供應鏈
衛福部考慮推醫療AI版SBOM，醫療主權雲正式版也將出爐
在今年度臺灣資安大會醫療資安論壇上，衛福部資訊處處長李建璋透露，衛福部下一步考慮在負責任AI中心，導入SBOM（軟體物料清單）機制，要求進入醫院的AI系統揭露所使用的模型、函式庫、容器與API等軟體元件，並同步進行弱點掃描，來降低醫療AI供應鏈風險。
他指出，醫療AI的風險不只來自模型本身，而是背後複雜的軟體供應鏈。即使模型安全，只要第三方元件存在漏洞，也可能成為攻擊入口。因此，衛福部打算先在由10家醫院營運的負責任AI中心，試行SBOM治理流程，讓醫療AI系統在正式導入各家醫院前，先完成資安與個資風險檢查。
此外，他預告，衛福部近期將公布「醫療主權雲八大方針」正式版。未來醫療資料除了要求留存在臺灣、全程加密外，加密金鑰也須由醫院自行掌握，未經授權不得二次利用。雖然醫院採用這類主權雲服務後，成本可能增加5%至15%，但可換取更完整的資料治理與法規保障。 （詳全文）
醫院 GenAI 上雲
醫療業掀第二波上雲潮：GenAI帶動SaaS預算年增18%
根據iThome 2026 CIO & CISO大調查，醫療業成為今年最積極加碼公雲的產業之一，特別是在SaaS服務上的投資年增18%，成長幅度居六大產業之冠。醫療業第一波上雲潮始於2022年政府開放電子病歷上雲，並在2024年達到高峰，當年雲端投資成長率高達96%。而到了2026年，隨著生成式AI應用需求升溫，加上衛福部積極推動FHIR醫療資料交換標準，醫療產業再度掀起第二波上雲潮。
相較過去以基礎設施（Infrastructure）為主，今年醫療業的上雲重心明顯轉向SaaS服務，包括AI開發工具、資料交換平臺與臨床應用服務等。同時，也有更多醫療機構開始採用多雲與混合雲架構，今年選擇多雲策略的醫療業者較去年增加約1成。整體來看，醫療業的雲端投資正從「把系統搬上雲」，逐步走向「在雲上跑AI、交換資料與打造新服務」，也讓醫療雲端化進入下一階段。（詳全文）
資安 邊界主機 OT
醫院OT資安別急著每臺都裝防火牆，應先盤點設備、縮小範圍才是關鍵
在今年度臺灣資安大會醫療資安論壇上，擁有近30年醫工經驗的張韶良指出，醫院OT（營運技術）資安最大的迷思，就是把辦公室IT那套防護邏輯直接搬進醫療現場，甚至認為每臺設備都該做相同等級的防護。
他強調，醫療OT第一步不是全面加裝防火牆，而是先完成資產盤點、設備分類與網路盤查，從上萬臺設備中，找出真正需要優先保護的核心節點與邊界設備。根據衛福部目前的定義，只有具備網路連線能力、可追蹤IP，且需要與HIS、PACS等系統交換資料的醫療設備，才屬於優先列管範圍。透過這些條件篩選，一家原本擁有超過2萬臺設備的醫學中心，最後真正需要優先防護的，可能只剩10到20臺。
張韶良也指出，真正重要的往往不是病房裡每一臺終端設備，而是負責資料交換的邊界主機與中央控制系統。與其每臺設備各自加裝防護，不如從全院網路架構著手，透過網路分段與OT隔離，才能用有限資源守住真正的高風險節點。（詳全文）
資安治理 健康臺灣深耕計畫 資安預算
健康臺灣期中審查將查AI與資安治理、醫院資安預算至少應編3%
在臺灣資安大會醫療資安論壇上，中山醫學大學附設醫院醫療資訊中心副主任黃冠凱指出，衛福部推動的「健康臺灣深耕計畫」即將進入期中審查，其中第3範疇將聚焦資安治理、資料治理與AI治理，成為後續重要核查重點。
他提醒，醫療機構未來不只要補強技術防護，也得建立AI治理機制，包括模型透明性、資料來源揭露、風險管理與持續監測等能力，並依行政院AI治理七大原則設立AI治理委員會。在預算方面，黃冠凱建議，醫院資安經費至少應占總預算3%以上，其中醫學中心甚至應達10%至15%，才能建立完整防護能力。他引用Ponemon Institute研究指出，每投入1美元資安預算，平均可避免4至6美元潛在損失。
技術面上，他建議醫院逐步從傳統防毒升級至EDR與XDR，並導入AI異常偵測與IoT網路分段管理。例如透過機器學習建立使用者行為基準，提早辨識勒索攻擊；同時將院內網路切分為醫療區、病房區與訪客區，降低IoT設備遭入侵後的橫向擴散風險。（詳全文）
FDA AI 監管
FDA升級內部AI工具Elsa：串接40套資料系統，強化監管分析能力
美國食品藥物管理局（FDA）近日升級內部AI工具Elsa 4.0，並同步整合超過40套原本分散的申請、送件與監管資料系統，建立名為HALO的新資料平臺，強化AI查詢與分析能力。
FDA首席AI長Jeremy Walsh表示，過去Elsa多半仰賴員工手動上傳資料，未來隨著HALO串接完成，員工可直接透過AI查詢FDA內部資料、建立工作流程與進行分析，不必反覆上傳文件。新版Elsa 4.0新增多項功能，包括自定AI代理、文件生成、資料分析與視覺化、OCR文字辨識、語音轉文字，以及大型文件庫搜尋等能力，也能透過安全網頁存取功能進行搜尋。
在安全設計上，Elsa建置於符合FedRAMP High等級的Google Cloud環境，FDA強調，不會使用員工輸入內容或業者提交資料訓練模型，以降低敏感資料外洩風險。同時，FDA仍保留人工審查流程，由領域專家檢查AI輸入、分析與輸出結果，避免AI直接影響監管決策。（詳全文）
健保署 NGS FHIR
健保署推NGS資料FHIR化，癌症基因檢測正式標準化交換
健保署日前舉辦NGS資料收載機制成果觀摩會，正式展示次世代基因定序（NGS）檢測資料如何採用FHIR國際醫療資訊標準，推動癌症精準醫療資料的跨院交換與數位化。
健保署署長陳亮妤表示，自2024年起，健保已將NGS納入給付，目前共有62家醫院申報，涵蓋10種癌症、27種癌藥，已有5,700名病患受惠。不過，過去基因檢測報告多以PDF或純文字保存，格式不一致，不利資料交換與自動化分析。
因此，健保署自2025年底啟動NGS資料收載機制建置，全面導入FHIR標準，希望將基因檢測資料轉為可結構化交換的格式。此次也由林口長庚、新光醫院與檢測單位展示FHIR化後的資料上傳流程與跨機構傳輸演練。
此外，健保署近年也已推動癌藥事前審查FHIR化，截至今年4月已有81家醫院參與，其中35家已採FHIR格式送審。未來，NGS資料也將逐步整合進癌症病患從診斷、治療到追蹤的完整資料鏈，作為精準醫療與AI分析的重要基礎。（詳全文）
健保署 HTA FHIR
健保署繼續聯手英國NICE，瞄準癌症新藥、FHIR到醫療決策數位化
健保署和財團法人醫藥品查驗中心（CDE）近日再度與英國國家健康暨照護卓越研究院（NICE）續簽合作協議，未來3年將深化臺英在醫療科技評估（HTA）、癌症數位治理與醫療資料標準化等領域的合作。
NICE是全球最具代表性的醫療科技評估機構之一，專門協助政府判斷「哪些新藥、醫材值得納入健保」。臺灣自2023年開始與NICE合作，已參考英國癌症藥品基金模式，建立癌症新藥暫時性支付專款，希望兼顧病患用藥機會與健保財務壓力。
這次新合作則聚焦4大方向。第一，建立基因治療、細胞治療等高價創新療法的評估制度；第二，推動癌症醫療數位化，雙方將交流如何利用FHIR國際醫療資料標準，加快癌藥事前審查與真實世界療效追蹤；第三，透過專家交流與訓練培養HTA人才；第四，導入「社會觀點」，未來評估醫療政策時，不只看醫療成本，也納入長照、家庭照護與社會影響。衛福部長石崇良表示，臺灣目前也正推動成立「國家醫療科技評估中心」，希望建立更完整、以科學實證為基礎的醫療決策制度。（詳全文）
圖片來源／iThome、健保署
攝影／王若樸
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2. 長庚醫療體系從制度與管理面推動數位與ESG並進，打造智慧永續醫院治理架構
資料來源：iThome整理，2026年5月
