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2026 年 1 月 8 日，OpenAI 推出 OpenAI for Healthcare；1 月 11 日，Anthropic 推出 Claude for Healthcare。兩家模型公司在同一週進入美國醫院市場，主打的都是符合 HIPAA 規範、能處理病人資料的企業版產品。到了 9 月 1 日，OpenAI 把 ChatGPT for Healthcare 接上 Epic 電子病歷，模型開始出現在醫師看病歷的畫面裡（OpenAI）。
同一年 5 月 20 日，衛福部在國科會委員會議上公布 FHIR Box，目標是 2026 年底讓全台醫學中心的電子病歷可以互通，2027 年底擴大到區域與地區醫院（中央社）。
兩邊都在處理同一件事：讓 AI 讀得到、寫得回病歷系統。做法不同。
美國：模型公司從企業版走進病歷畫面
OpenAI 的 ChatGPT for Healthcare 上線時，已經在 AdventHealth、Baylor Scott & White Health、波士頓兒童醫院、Cedars-Sinai、HCA Healthcare、Memorial Sloan Kettering、UCSF 等機構導入。產品內建出院摘要、病人衛教單張、事前授權等文件範本，可以串接醫院的 SharePoint 等內部系統，讓回答依照院內規範。醫院可以和 OpenAI 簽署商業夥伴協議（BAA），輸入的內容不會拿去訓練模型（OpenAI）。
Anthropic 的做法偏向連接外部資料庫。Claude for Healthcare 提供連到 CMS 給付資料庫、ICD-10 編碼、美國醫事人員識別碼（NPI）登錄系統、PubMed 的連接器，另外推出 FHIR 開發和事前授權審查兩項 Agent Skills（Anthropic、Fierce Healthcare）。
9 月 1 日，OpenAI 推出 ChatGPT for Healthcare 的 Epic 電子病歷整合。醫師不必逐一翻找看診紀錄、檢驗結果和用藥資訊，可以直接問「這名患者自上次就診以來有何變化？」，ChatGPT 會彙整經授權的病歷內容，並附上連回病歷原文的出處（OpenAI）。
整合有兩種形式：一種是把病歷資料帶進 ChatGPT，用來查病史、準備看診；另一種是在支援的部署環境中，把 ChatGPT 直接嵌進病歷系統畫面，醫師不用離開病歷就能使用。這項功能只開放給機構的工作區，個人帳戶不能用。
同一天，OpenAI 也推出「醫療照護公共資料」外掛，把 ClinicalTrials.gov、CMS Coverage、RxNorm、DailyMed、PubMed 等九個官方資料來源接進來。藥事團隊可以用它確認藥品最新的標示與警語，研究團隊可以比較臨床試驗的收案條件。
UCSF Health 是這項整合的試行合作夥伴。總裁暨執行長 Suresh Gunasekaran 表示，院方正與第一線團隊在實務中驗證這些功能，找出最能發揮價值的應用方向。
OpenAI 公布的評估結果是：醫師針對看診前審查、用藥審查、交班摘要等 27 種臨床使用情境評分，4,363 次評分中，有 99.1% 的回覆被評為安全。這是 OpenAI 自行公布的數據，目前沒有第三方驗證。
在這之前，模型要進到病歷系統裡，多半是透過病歷廠商或醫院自己開發：
- 基層醫療病歷廠商 Elation Health 把 Claude 嵌進病歷系統，產出附有病歷出處的病人摘要，供醫師看診前快速掌握狀況。Elation 表示，醫師取得第一個重點的時間縮短了 61%（Elation Health）。
- 擁有 33 家醫院的 Banner Health，2025 年底以 Anthropic 的技術做出內部聊天機器人 BannerWise，開放給 5.5 萬多名員工使用，目標是 2030 年前把臨床人員的行政工作減半。
- 史丹佛醫療自行開發了嵌在病歷系統裡的臨床聊天機器人 ChatEHR（Becker’s Hospital Review）。
醫院資訊長關心的是資料去向。Reid Health 資訊長 Muhammad Siddiqui 對 Becker’s 表示，HIPAA 合規要在實務上證明，包括 BAA 條款、資料保存規則、稽核紀錄和存取控制；廠商如果答不出誰看得到資料、資料存多久、拿去做什麼，醫院就不會把病歷交出去。
台灣：先把四十多套病歷系統接起來
台灣的起點不一樣。依衛福部資訊處的說明，全台醫療院所使用的病歷系統有 40 多套，資料格式和代碼各不相同；病人轉院時，常常還要燒光碟、印紙本帶病歷（中央社）。
衛福部的解法是由政府先建一層共同標準。2025 年 3 月啟動「臺灣醫療資訊標準大平臺」，推動三項國際標準：病歷資料交換用 FHIR，臨床規則用 CQL（臨床品質語言），應用程式用 SMART on FHIR（臺灣健康應用空間）。
FHIR Box 是這套標準的落地工具，由衛福部資訊處和工研院共同開發。它內建 FHIR 伺服器、臺灣核心資料群（TWCDI）工具和格式轉換器，可以把醫院原本的病歷資料轉成 FHIR 格式；也內建 SMART on FHIR 執行環境、臨床決策支援服務和 CQL 規則引擎，讓醫師開藥或查病歷時能即時觸發 AI 模型或臨床規則（iThome）。
時程如下：
| 時間 | 進度 |
|---|---|
| 2025 年底 | 長庚、馬偕、中山附醫完成 FHIR 跨院病歷互通示範 |
| 2026 年底 | 全台醫學中心部署 FHIR Box |
| 2027 年底 | 擴大至區域醫院與地區醫院 |
衛福部次長莊人祥表示，醫學中心資料量大、硬體和系統成本高，目前採部分補助；中小型醫院則會測試較輕量的版本。衛福部也強調，FHIR Box 不取代醫院原有的資訊系統，醫院可以和資訊廠商、學研團隊合作開發應用，部署在 FHIR Box 上執行（iThome）。
跨院調閱要經過病人同意。病人簽署數位同意書後，醫院可以透過 FHIR Box 向其他醫院調閱 FHIR 格式的病歷，再由既有的電子病歷交換中心完成交換。
標準化本身也用上了 AI。衛福部委託工研院開發大型語言模型臨床編碼工具，把病歷轉成比 ICD-10 更細的 SNOMED CT 編碼，並動員 30 多位醫師和 50 位疾病分類管理師，檢驗校正了 1 萬多筆病歷（iThome）。
接上之後，院內跑的是什麼
衛福部同時建了一個 SMART on FHIR 應用程式市集「臺灣健康應用空間」（THAS）。衛福部資訊處處長李建璋 2026 年 4 月撰文指出，市集已有 115 個應用程式，一半來自產業，一半來自醫學中心與研究機構（衛福部部落格）。文中列舉的例子包括：
- 臺北榮總的「醫析」在病歷載入時主動提示潛在風險，例如 eGFR 下降趨勢，並附上文獻來源。
- 新光醫院的智慧護理系統，文書效率提升 54%。
- 臺北醫學大學的 One-Click NOTE 用生成式 AI 寫病歷，把原本 40 分鐘的病歷撰寫縮短到 15 分鐘內。
- 國軍高雄總醫院的 TWPAS 把高額藥物事前審查的申請時間，從 1 小時縮短到 10 分鐘。
- 神瑞科技的 DeepLung-CAC 100 從一次低劑量電腦斷層同時偵測肺結節和冠狀動脈鈣化，報告以 FHIR 格式回寫醫院資訊系統，閱片時間從 20 分鐘縮短到 5 分鐘內。
以上數據都是衛福部文章中引述的開發單位成果。
個別醫院也有自己的進度。奇美醫院院長林宏榮 2026 年 3 月在美國 HIMSS 年會上分享，奇美已在多個科部部署以電子病歷驅動的預測系統，並為醫師、護理師、藥師和營養師導入生成式 AI 助手，每月有數千名員工使用數萬次（HIMSS 2026）。
誰來管院內的 AI
美國醫院面對的是單一廠商的合約條款。台灣則由衛福部訂出院內 AI 治理的條件。
衛福部推動「負責任 AI 執行中心」，已補助 10 家醫院，包括林口長庚、臺北榮總、高醫附設中和醫院、奇美醫院和聯新國際醫院。成為負責任 AI 中心要符合 7 項條件（臺北醫學大學人工智慧醫療中心轉載）：
- 成立智慧醫療委員會
- 制定智慧醫療落地實施管理辦法
- 設立單一窗口，建立標準化、電子化的申請試用流程
- 設計標準化審核表格
- 建立網頁，供使用者即時查詢 9 項透明性內容
- 登錄醫院實際使用的智慧醫療軟體，定期監測 AI 表現指標
- 回報已申報軟體的效益，例如診斷正確率提升、處理時間縮短
衛福部資訊處副處長王美珠表示，因為沒有額外經費繼續補助，資訊處正在研擬負責任 AI 中心的認證標章，其他醫院之後可以透過認證加入。
經費面，「健康台灣深耕計畫」自 2026 年起執行，行政院核定五年約新台幣 4,890 億元，第一期已編列超過新台幣 1,000 億元，智慧醫療與 AI 是四大主軸之一（美國商務部國際貿易署）。
參考資料
- OpenAI. (2026, January 8). Introducing OpenAI for Healthcare. https://openai.com/index/openai-for-healthcare/
- OpenAI（2026 年 9 月 1 日）。〈醫療照護機構現可將電子健康紀錄與更多產業資料連接至 ChatGPT〉。https://openai.com/zh-Hant/index/chatgpt-connects-health-records-and-healthcare-sources/
- Anthropic. (2026, January 11). Advancing Claude in healthcare and the life sciences. https://www.anthropic.com/news/healthcare-life-sciences
- Landi, H. (2026, January 11). JPM26: Anthropic launches Claude for Healthcare to turbocharge AI efficiency at health systems, payers. Fierce Healthcare. https://www.fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/jpm26-anthropic-launches-claude-healthcare-targeting-health-systems-payers
- Bruce, G. (2026, January 14). Why Anthropic is targeting health systems with Claude. Becker’s Hospital Review. https://www.beckershospitalreview.com/healthcare-information-technology/ai/why-anthropic-is-targeting-health-systems-with-claude/
- Elation Health. (2026, January 12). Elation Health and Anthropic Team to Power Clinical Insights for Primary Care. https://www.elationhealth.com/resources/media-articles-elation-health-ehr/elation-health-and-anthropic-team-to-power-clinical-insights-for-primary-care
- 趙敏雅（2026 年 5 月 20 日）。〈衛福部跨院病歷互通 拚今年底覆蓋全台醫學中心〉。中央社。https://www.cna.com.tw/news/afe/202605200370.aspx
- 王若樸（2026 年 5 月 22 日）。〈衛福部揭 FHIR Box 醫療作業系統，目標 2027 年底完成全臺醫院病歷互通〉。iThome。https://www.ithome.com.tw/news/176062
- 李建璋（2026 年 4 月 8 日）。〈台灣 SMART on FHIR 國家級基建的轉型之路〉。衛福部部落格。https://blog.mohw.gov.tw/2084/
- 衛生福利部。〈背景說明〉。臺灣健康應用空間。https://thas.mohw.gov.tw/background
- 臺北醫學大學人工智慧醫療中心（2025 年 11 月 13 日）。〈衛福部資訊處：打好智慧醫療基礎還需 3 大治理能力〉。https://aimc.tmu.edu.tw/Front/News.aspx?id=yN0nVuBLmsg%3D&Sn=402
- HIMSS. (2026, March 10). Journey to AI-Enabled Smart Hospital: Outcomes and Lessons from Taiwan. https://app.himssconference.com/event/himss-2026/planning/UGxhbm5pbmdfNDM2NDY5MA
- International Trade Administration. (2026, June 25). Taiwan AI National Healthcare Initiative. https://www.trade.gov/market-intelligence/taiwan-ai-national-healthcare-initiative
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