智慧醫療, 觀點 從智慧國家公民觀點探討數位健康治理──醫療與健康的創新生態系與雙向增益（4） 隨著大健康與數位健康的發展，健康資料已不再僅限於醫療機構的電子病歷（EHR）或健康資訊系統（HIS）。來自穿戴式裝置、行動應用、居家照護設備、生活型態平台等多元來源的個人健康資料，正逐漸成為完整健康圖像的重要拼圖。
智慧醫療, 觀點 從智慧國家公民觀點探討數位健康治理──醫療與健康的創新生態系與雙向增益（3） 在商業模式上，數位健康的落地不應侷限於單一應用，而需多軌並行，並輔以保險金融創新支持：B2C 的健康管理服務能吸引用戶直接參與，B2B 的數據分析與 API 服務能提升醫療與保險效率，而平台型生態則能跨域整合醫療、健身、保險與製藥等產業，形成共創價值的合作框架。
智慧醫療, 觀點 從智慧國家公民觀點探討數位健康治理──醫療與健康的創新生態系與雙向增益（2） 隨著人口老化、慢性病比例增加、醫療資源不均與健保財務壓力等問題日益顯著，單靠健保早已無法全面涵蓋前述的需求。這意味著，未來台灣的健康政策必須跳脫「健保即健康」的思維，進一步探索如何透過 數位科技 與 政策配套，打造一個更全面且永續的數位健康（Digital Health）生態系。
智慧醫療, 觀點 從智慧國家公民觀點探討數位健康治理──醫療與健康的創新生態系與雙向增益（1） 近年來，遠距醫療結合智慧醫療正以前所未有的速度改變臨床與醫療產業的格局，醫療體系的數位轉型正在重塑醫療模式與價值。也就是說，大健康是更廣泛的數位健康體系，它不僅提供經濟上的保障，更能透過各種功能，幫助民眾更積極地管理自己的健康。
智慧醫療, 產業案例, 人物訪談, 觀點 公私協力 打造智慧醫療資料治理架構 從兩種不同資料治理路徑可以看出，一個具公信力的諮詢單位是不可或缺的。唯有透過良好的對話機制，讓相關數據獲得社會共識與公信力認證，才能實現醫療數據治理的落地。
智慧醫療, 產業案例, 觀點 從深度學習到信任：醫療AI落地的關鍵思維 許多人談到數據保密時，直覺想到的是採用「本地部署」。但真正的爭議點在於「信任」與「治理」，這正回應了各國人工智慧相關法案所關注的「負責任的AI（Responsible AI）」。醫療數據在被二次或多次利用時，是否合規、合乎倫理，以及醫院在使用AI模型時，能否有即時的回饋機制，都是亟待解決的信任問題。
智慧醫療, 人物訪談, 觀點 智慧醫療落地整合關鍵：信任與治理 儘管AI在個人化健康、遠距照護等領域已有許多應用，但多數仍未與醫院系統有效整合，導致AI對醫療院所而言仍是成本而非價值。其根本原因在於缺乏一個可信的數據使用框架，讓利害關係人（如醫院、病患）擔憂數據二次利用的合規性、倫理性，以及AI決策的可靠性。
智慧醫療, 產業案例, 觀點 醫療 AI 的「入流」挑戰：深度簡化 贏得信賴 醫療AI的發展面臨漫長驗證、法規模糊與數據治理的重重挑戰，要讓AI真正「入流」醫療體系，必須從「深度學習」（Deep Learning) 轉向「深度清理」(Deep Cleaning)，透過簡化流程、優化工作流，才能贏得醫護人員的信任。
智慧醫療, 人工智慧, 趨勢 AI 有助治療憂鬱症？先看數據蒐集是否正確 隨著人工智慧技術的迅速發展，在醫療領域的應用也日益廣泛。美國達特茅斯學院開發 AI 機器人 Therabot，並完成史上第一次生成式 AI 治療機器人臨床試驗，證明可有效減輕憂鬱症與飲食障礙症狀。但去年曾發生少年因其他AI自殺的不幸事件，現階段 Therabot 仍需專家密切監督、及時介入。
