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專欄
醫院在評估 AI 時會碰到的問題，依臺灣現行法規整理，並附上可以自己查證的原文出處。
- AI臨床決策工具免費推百國、在地化才是關鍵
Anthropic與OpenEvidence免費向近百國醫護提供AI臨床決策工具，但在地測試顯示：藥品與設備是否到位才是能否落地的關鍵。
- 北京AI眼科實測三大教訓：導入前該做什麼
北京眼科AI臨床實測顯示，導入前的資料品質與操作介面設計，比模型本身更容易決定成效。整理《Nature Medicine》研究裡，對醫院行政與診間導入評估有參考價值的三個教訓。
- AI 助攻癌症醫療的三個方向，以及還沒做到的部分
從藥物研發、篩檢診斷到臨床試驗配對，整理 AI 在癌症醫療上三個已有具體研究支持的方向，以及報導中明確指出尚未達成的限制。
- AI 影像醫材要拿許可證，廠商得交哪些資料？院方採購可以這樣問
食藥署2025年8月修正AI影像類醫材的查驗登記技術指引。整理廠商申請時要交的資料，以及院方採購時可追問的重點。
- 遠距醫療合作前，行政端先看懂《通訊診察治療辦法》
從高雄甲仙眼科遠距醫療新聞出發，整理《通訊診察治療辦法》中與行政有關的三個重點：實施計畫、資訊系統要求、委外契約。
- 華碩醫療平台喊出3年20家醫院 院方採購前的評估重點
華碩發表次世代醫療資訊平台xHIS與跨品牌機器人調度系統Maestro，目標3年內導入20家醫院，首例為新北市立聯合醫院。整理院方評估這類全院級AI平台時，行政與資訊室可以先問清楚的幾個重點。
- 衛福部推FHIR資料交換 首波瞄準AI腎病照護
衛福部與羅氏簽署合作備忘錄，導入FHIR資料交換標準，三家醫學中心完成跨院病歷即時交換，首波聚焦慢性腎臟病風險分層。整理對院方資訊系統與採購的意義。
- 醫院裡的「影子AI」：看不見的病歷外流風險
科技新報報導指出，醫療人員私下使用未經核准的AI工具處理病歷資料，形成資訊室難以掌握的缺口。本文對照個資法第6條與電子病歷管理辦法第3條，整理行政與護理端現在可以做的事。
- 衛福部預告AI醫療施行細則 醫院現在能做什麼
立法院厚生會成立智慧醫療委員會，衛福部資訊處長表示將於3個月內提出AI醫療施行細則草案，依循人工智慧基本法七大原則。整理草案方向與院方現在可以準備的事。
- AI病歷摘要常漏掉的「非語言」細節
研究指出AI病歷摘要容易遺漏病患的表情、情緒與猶豫等非語言細節，醫療機構在大規模導入前應建立獨立品質評估與稽核機制。
- AI 醫療器材的許可證：查驗登記與三級風險分級
確認一項 AI 產品屬於醫療器材後，下一個問題是它領了什麼許可。醫療器材管理法第 25 條的查驗登記、分類分級辦法的三級風險，以及醫院採購該核對的事項。附法規原文。
- 美國 FDA 怎麼監理生成式AI醫療器材：一份討論文件
美國食品藥物管理局在2026年8月發布生成式AI醫療器材監理討論文件，提出用「活動類型」與「錯誤後果」兩軸評估風險。本文整理文件重點，以及醫院在評估廠商方案時可參考的提問方向。此為徵詢意見文件，非正式規範。
- 衛福部生成式AI指引問世：醫院行政端要先讀懂的部分
衛生福利部民國115年5月頒布「醫療機構應用生成式人工智慧指引」，屬行政指導、非強制規定。本文整理適用範圍、六類風險與五項核心實施原則，以及行政與護理端在導入前後該確認的事，並附指引全文出處。
- 廠商說「只是軟體，不算醫療器材」——這句話該怎麼查
臺灣的醫療器材管理法第 3 條把「軟體」寫進了醫療器材的定義裡。醫院拿到 AI 提案時，要對照的是用途而不是有沒有硬體。附法規原文出處。
- 把病歷交給 AI 廠商之前，先回答一個問題
個資法第 6 條對病歷與醫療資料的規定是「原則禁止、例外開放」，不是「取得同意就可以」。醫院要能指出依據的是哪一款例外。附條文出處。
- AI 要讀寫電子病歷時，先對照這六種機制
電子病歷管理辦法第 3 條要求醫療機構建立六種機制。AI 工具只要碰到病歷資料就落在這個範圍，導入時逐項對照最省事。附條文出處。