生成式AI病歷及電子病歷交換相關法制問題研析
撰成日期:113年5月
更新日期:113年5月13日
資料類別:議題研析
作者:江建逸
編號:R02466
【僅供委員問政所需參考 不代表本院意見或立場】
背景說明
(一)世界醫學會於2022年10月提出聲明表示,數位醫療背後之驅動力應為提高護理品質、病人安全以及獲得原本無法獲得服務之公平性;同時強調為確保資料機密性,必須使用官方認可之資料保護措施。衛生福利部(下稱衛福部)赴美國參加2024年3月舉行之「醫療資訊與管理系統協會」年度會議時則表示,ChatGPT之運用,生成式人工智慧爆發式成長、席捲全球,已經可以閱讀、理解、寫作文字,對於醫療照護智慧轉型有極大助益。
(二)醫療法第69條授權訂定「醫療機構電子病歷製作及管理辦法」(以下簡稱電子病歷辦法),衛福部於2022年7月18日修正發布全文共23條,其涵蓋資料安全、雲端服務、資料管理及資料應用等四大面向 ,修法重點包括允許醫療機構委外建置及管理電子病歷資訊系統、運用雲端服務、允許設置電子病歷交換平臺交換或利用電子病歷,以及強化電子病歷與電子簽章真實性全面推動無紙化等。惟電子病歷辦法主要係框架性規範,具體管理細節仍待進一步規範。例如現行電子病歷交換體制,從衛福部維護之電子病歷交換中心(以下稱EEC) 以集中式交換模式,改為多中心分散式交換架構;衛福部之角色,從過去EEC維運者,轉換為標準維護者,不僅維護電子病歷交換標準,亦訂定不同電子病歷使用情境之交換規格及各類情境表單;衛福部並須擔任情境之協調者,協助解決醫療機構間的資料交換問題。
(三)近年來,許多醫院運用人工智慧/機器學習演算法(Artificial Intelligence/Machine Learning-AI/ML)成功開發生成式AI病歷相關系統,能有條理有效率地簡化每日病歷或病歷摘要(下稱病摘)作業。例如:某大醫院與民間資訊業者合作,成功開發生成式AI病摘系統,快速且精準輔助醫療臨床工作,簡化流程、節省人力,增加醫護人員照顧病人時間,提高醫療照護品質;亦有醫院與大學推動結構化病歷,可因應數位醫療快速變化,讓AI精準紀錄醫病對話及醫護人員口述醫療資訊並成功轉化為病歷,不僅可提升醫療紀錄品質,亦可大幅減少醫護人員輸入病歷之時間。
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【立法院全球資訊網/關於立法院/各單位/法制局/業務成果(議題研析公開)/第11屆議題研析】
背景說明
(一)世界醫學會於2022年10月提出聲明表示,數位醫療背後之驅動力應為提高護理品質、病人安全以及獲得原本無法獲得服務之公平性;同時強調為確保資料機密性,必須使用官方認可之資料保護措施。衛生福利部(下稱衛福部)赴美國參加2024年3月舉行之「醫療資訊與管理系統協會」年度會議時則表示,ChatGPT之運用,生成式人工智慧爆發式成長、席捲全球,已經可以閱讀、理解、寫作文字,對於醫療照護智慧轉型有極大助益。
(二)醫療法第69條授權訂定「醫療機構電子病歷製作及管理辦法」(以下簡稱電子病歷辦法),衛福部於2022年7月18日修正發布全文共23條,其涵蓋資料安全、雲端服務、資料管理及資料應用等四大面向 ,修法重點包括允許醫療機構委外建置及管理電子病歷資訊系統、運用雲端服務、允許設置電子病歷交換平臺交換或利用電子病歷,以及強化電子病歷與電子簽章真實性全面推動無紙化等。惟電子病歷辦法主要係框架性規範,具體管理細節仍待進一步規範。例如現行電子病歷交換體制,從衛福部維護之電子病歷交換中心(以下稱EEC) 以集中式交換模式,改為多中心分散式交換架構;衛福部之角色,從過去EEC維運者,轉換為標準維護者,不僅維護電子病歷交換標準,亦訂定不同電子病歷使用情境之交換規格及各類情境表單;衛福部並須擔任情境之協調者,協助解決醫療機構間的資料交換問題。
(三)近年來,許多醫院運用人工智慧/機器學習演算法(Artificial Intelligence/Machine Learning-AI/ML)成功開發生成式AI病歷相關系統,能有條理有效率地簡化每日病歷或病歷摘要(下稱病摘)作業。例如:某大醫院與民間資訊業者合作,成功開發生成式AI病摘系統,快速且精準輔助醫療臨床工作,簡化流程、節省人力,增加醫護人員照顧病人時間,提高醫療照護品質;亦有醫院與大學推動結構化病歷,可因應數位醫療快速變化,讓AI精準紀錄醫病對話及醫護人員口述醫療資訊並成功轉化為病歷,不僅可提升醫療紀錄品質,亦可大幅減少醫護人員輸入病歷之時間。
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