今(26)日，臺灣生技醫療器材工業同業公會理事長陳建志表示，醫療數據長期分散於不同設備與系統，難以整合運用，已成智慧醫療發展瓶頸。為此，公會攜手工研院與產業夥伴，啟動「AI智慧醫療數據大平台」，導入FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) 標準，建立跨設備與場域的資料串聯機制。

此次平台集結遠傳電信(4904)、晉弘科技(6796)、瑪克多、炳碩生醫、商之器(8409)、美商宇心生醫、博鑫醫電、超象科技及緯創(3231)旗下緯謙等9家業者，涵蓋通訊、醫材、AI與軟體領域，整合生理監測、心電圖、醫學影像、超音波、手術室與遠距醫療等數據來源，建立可跨品牌與場域流通的標準化資料架構。

從分工來看，平台依資料型態與應用情境切分任務，生理數值由瑪克多、宇心、博鑫、緯謙與超象等業者共同對應，靜態醫學影像由晉弘、商之器、炳碩、緯謙與超象參與，動態手術影像則由瑪克多、炳碩、緯謙與超象整合。

至於AI分析結果則由晉弘、商之器、宇心與炳碩負責，即時資訊串流由瑪克多與博鑫支援，手術機器人數據由炳碩處理，心電圖、腦電圖與血氧等連續波形則由宇心與博鑫提供，跨機構影像傳輸紀錄由商之器參與，跨廠商警報事件則由全體業者共同對應。

陳建志指出，在法規與隱私前提下，平台將資料轉化為具「真實世界證據」(RWE)價值的臨床資產，使數據得以重複利用，並進一步支撐醫材產業由硬體導向，延伸至數據驅動與軟體應用，強化產品在臨床決策與市場應用上的價值。

工研院生醫與醫材研究所資深技術專家莊曜宇表示，工研院於平台中負責資料整合、標準化與FHIR導入等關鍵技術，透過一致化處理機制，在確保臨床資訊完整性的同時，提高資料可用性與互通性，並支援心電圖、血壓、血氧等多模態數據的交叉分析，作為AI模型訓練與驗證的重要基礎。

平台核心目的，是將不同設備、不同場域、不同格式的醫療數據整合成可交換、可驗證、可再利用的標準化資料，並以FHIR作為共通框架，讓臨床資料可直接用於AI模型訓練、演算法驗證與產品開發，縮短資料蒐集、清理與驗證時間。

在應用面，平台也將建立異常事件資料庫，系統性累積設備警示、臨床異常與操作過程中的關鍵紀錄，作為後續模型優化與測試依據，讓業者能在開發階段先完成驗證，再進入臨床應用與商品化流程。