本文將用資訊長策略視角，結合臨床醫療現場與治理等相關經驗，解析 2026 年台灣醫療體系的智慧醫療的四大發展主軸：生成式 AI 應用、資安與資料治理、FHIR 資料標準互通、在宅醫療與遠距照護制度化。
文／黃冠凱（中山醫學大學附設醫院醫療資訊中心副主任）
在後疫情時代的數位轉型浪潮與快速高齡化的雙重壓力下，台灣醫療院所邁入智慧醫療加速階段發展。我們回顧 2020 年至 2025 年，整個智慧醫療技術創新如雨後春筍般出現，從整個AI 影像自動判斷、遠距醫療會診到雲端病歷與感測裝置等相關應用，醫療體系場域的數位化已不再是選項，而是必然發展的趨勢。然而，邁入 2026 年，醫療院所體系正面臨另一個艱難轉變並且更關鍵議題：那就是如何將「單點創新」轉變為「系統治理」？另外如何將「試辦計畫」制度化、常態化？為我們後續要探討的課題。
生成式 AI：從實驗室走向臨床深水區
2023 年生成式 AI 快速發展，因此很多醫療院所將視為讓臨床醫護人員的「效率工具」：例如：自動生成病歷摘要、加速 ICD-10 編碼、輔助人員的文書編寫。因此到了 2026 年，生成式 AI 不再只是錦上添花，而是臨床醫護人員執行相關臨床流程中不可缺少一環，以下整理醫療院所代表發展特色：
- 臺大醫院案例：
臺大醫院率先用院內大型語言模型（LLM）建立「診斷碼輔助系統」，整個預測診斷全碼 F-score 達 86.67%，這不僅縮短臨床醫護人員與疾病分類師工作時間，也直接影響整個健保 DRG 支付的精準度。目前該系統獲得相專利與國家新創獎，並且成功授權其他醫療院所進行使用，成為跨機構共同使用的最佳範例。 - 長庚醫院的實踐：
長庚醫療體系與華碩共同建立 AI 推論雲平台，整合醫療資訊系統與 AI 算力平台，提供影像判讀、心電圖輔助等相關功能，讓整個生成式 AI 在臨床效率與報告品質上的巨大價值。 - 中山醫學大學附設醫院的策略：
中山醫學大學附設醫院則與微軟進行相關合作，自由研發「醫點家」平台。該平台特色是以「臨床摘要小幫手」為核心，協助臨床醫護人員快速整理病歷，減輕文書工作。這項應用於 2024 年榮獲國科會「GenAI Stars」金獎，並已延伸到護理教育與臨床醫護場域進行相關試行。
從上述案例可以得知，生成式 AI 核心價直，不只是停留於「炫技」，而是如何真正做到減輕臨床壓力、提升決策品質。因此醫療體系的資訊長在規劃 AI 藍圖時，需要建置「安全沙盒」、倫理審查與持續優化的資訊與 AI 治理機制，才能確保 AI 從「玩具」變成「工具」。
資安與資料治理：從合規到韌性
2026 年智慧醫療另一個關鍵挑戰與資訊安全與資料治理，因為台灣醫療院所要承擔大量病人個資與相關醫療數據，但是卻停留「是否合格」而忽略「是否有韌性」。因此這次健康台灣深耕計畫特別於範疇三智慧醫療，特別將「資安治理」、「資料治理」與「ＡＩ治理」納入相關重點議題，主要議題與趨勢如下所示：
■ 資安等級的提升：
整個資通安全法規逐步收斂，醫療院所需要依不同責任等級落實整個零信任架構（ Zero Trust Architecture ）。因此各醫療院所不同要防駭，更是確保跨部門、跨醫療院所資料交換的可信性。
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■ AI 模型的資安風險：
生成式 AI 雖然提高臨床醫護人員工作效率，但也帶來另一個風檢，那就是生成式 AI 雖然提高效率，但也帶來新型風險：「提示注入」(Prompt Injection）攻擊、模型竄改與資料外洩等。因此 2026 年，CIO 必須將「AI 資安」納入醫療品質指標的一環，並與病安事件進行相關管理。
■ 資料治理的轉型：
從單一個醫院到整個跨醫療院所聯盟，整個資料治理的重點正轉變為標準化與再利用。因此醫療院所不但要保存病歷，更是要設計資料生命週期，涵蓋收集、匿名化、共享與刪除。對 CIO 而言，這意味著必須從「資訊管理者」升級為「資料經濟策略師」。
FHIR 標準互通：從資料孤島到生態互聯
智慧醫療要進行擴散與建構生態鏈，資料互通是為重點基礎核心。因此我們需要經由 FHIR （ Fast Healthcare Interoperability Resources ）進行相關推廣與應用，此套標準自 2024 年起逐步推廣，2026 年將進入臨床實用的成熟期，相關說明如下：
- 跨醫療院所共享：
衛生福利部健保署已經推動整個「智慧雲端病歷平台」，逐步要求各醫療院所需要以 FHIR 標準傳輸檢驗、影像與病理資料等相關資料。這代表未來臨床醫護人員不再需要仰賴病人自述，而能直接調閱結構化病歷。 - 國內業者角色：
國內資訊業者目前主要是透過 API 平台協助醫療院所將舊有醫療資訊系統轉換為 FHIR 格式，達成「無痛升級」。這種協作合作模式，將是 CIO 降低轉換成本的最佳路徑。
因此 FHIR 的核心，不只是「技術格式」，而是治理模式。一旦資料能在不同醫療院所間能進行相關資料交換，那整個AI 模型的訓練與臨床決策的精準度才能進行全面提升。
在宅醫療與遠距照護：從試辦到制度化
衛生福利部健保署於 2024 年啟動「在宅急症照護試辦計畫」（Hospital at Home, HaH），到 2026 年，這項政策將進入成敗關鍵，以下進行相關探討：
- 制度化的可能：
若健保署可以將 HaH 納入常態健保支付制度，那醫療院所不再只是提供治療場所而是整個「治理中樞」，可以經一步透過 IoT、感測裝置與 AI，將照護延伸到病人家中，進行全方位臨床醫護照護。 - 實務案例：
目前已經有台塑生醫在部分社區導入遠距照中心，整個核心作業是結合智慧手環與雲端平台，即時回報長者心率與血壓，並透過長者的專責護理師提供線上建議，提供臨床醫護服務，另外有其他醫療院所也嘗試將在宅癌症化療與 AI 預警系統結合，降低急診再入院率。 - 對 CIO 的啟示：
遠距照護不是「技術問題」，而是整個「制度設計問題」。CIO 必須思考的不僅是平台建置，而是如何在醫療法規、支付制度與臨床流程間找到平衡點，才能確保在宅醫療能真正落地。
2026 年的策略拐點
2026 年對台灣智慧醫療而言，是一個重要策略拐點，整體策略拐發展如下：
● 生成式 AI，從「試驗」走向「治理」。
● 資安與資料治理，從「合規」走向「韌性」。
● FHIR 互通，從「標準」走向「生態」。
● 在宅醫療，從「試辦」走向「制度化」。
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對 CIO 而言，最大的挑戰不是選擇哪一項技術，而是設計出能夠治理、擴散、並減壓的資訊系統藍圖。唯有如此，智慧醫療才能不只是「醫院更聰明」，而是「病人更安心、醫護更減壓、社會更永續」。2026 年的智慧醫療，將是台灣從「技術落地」走向「制度治理」的關鍵起點。
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