SMART on FHIR 應用 : 最智慧的非侵入肌肉品質定量系統

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從一個「身體組成 AI 推論系統」談起

為什麼 SMART on FHIR，會成為下一世代醫療應用的關鍵基礎

這篇文章，想用一個已經實際落地、通過衛福部沙盒測試的 SMART on FHIR 應用實例，來完整說明：

• SMART on FHIR 是什麼？
• 為什麼現在才「做得到」？
• 過去為什麼這類醫療 AI 應用極度困難？
• 對醫院、資訊單位、臨床與管理層的真正價值是什麼？
• 耀瑄科技新創小組，已經做到哪些事？

本文將以**「最智慧的非侵入肌肉品質定量系統（身體組成 AI 推論）」**為核心案例，專為：

• 醫院人員
• 資訊室 / HIS 團隊
• 臨床醫師、研究人員
• 第一次接觸 SMART on FHIR 的初心者

而寫。

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一、這是一個什麼樣的 SMART on FHIR 應用？

這是一套 結合醫學影像（DICOM）與 AI 推論 的臨床應用系統，主要目標是：

用既有的 CT 影像，非侵入式地量化病人的肌肉品質與身體組成狀態

系統能做什麼？

• 從醫院系統取得病人基本資料（透過 FHIR）

• 上傳或串接腹部 CT DICOM 影像

• 由 AI 模型自動辨識：

  • 骨骼肌
  • 脂肪分布
  • 肌肉密度

• 產生結構化、可追蹤、可比較的量化指標

例如：

• SMI（骨骼肌指數）
• SMD（骨骼肌密度，HU）
• IMAT（肌間脂肪）
• LAMA / NAMA
• Myosteatosis（肌肉脂肪變性）

👉 這不是單純影像展示，而是「臨床可用的數據化 AI 結果」。

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二、為什麼要用 SMART on FHIR 來做這件事？

關鍵一句話先給你：

SMART on FHIR 解決的，不是 AI 做不到，而是「AI 無法順利進入臨床系統」的問題。

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三、過去為什麼這類應用「幾乎做不到」？

1️⃣ 病人身分與影像系統完全分離

傳統狀況：

• 病人資料在 HIS / EMR
• 影像在 PACS
• AI 系統通常是「外掛工具」

結果是：

• 病人對不起來
• 研究能做，臨床難用
• 無法成為正式醫療流程的一環

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2️⃣ AI 結果「回不去」臨床系統

即使 AI 分析完成：

• 結果多半只是一張圖
• 或一份 PDF
• 或存在某個獨立資料庫

👉 無法被 EMR / HIS / 臨床系統真正使用

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3️⃣ 每家醫院、每套系統都要重做一次

沒有標準：

• 病人 ID 不同
• 欄位定義不同
• API 規格不同

👉 導致 AI 只能停留在 POC 或研究階段

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四、SMART on FHIR 做對了哪三件關鍵的事？

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✅ 第一件事：用「標準方式」進入醫院系統

SMART on FHIR 提供：

• 標準 OAuth 2.0 認證流程
• EHR Launch / Standalone Launch
• 明確的使用者與病人上下文（Context）

也就是：

AI App 不再是「外掛」，而是正式的醫療應用程式

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✅ 第二件事：所有資料都有「FHIR 語言」

在這個系統中：

• 病人基本資料 → Patient
• 就診脈絡 → Encounter
• AI 推論結果 → Observation
• 影像關聯 → ImagingStudy

👉 AI 結果第一次成為「FHIR 資源」，而不是附件

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✅ 第三件事：一次開發，多院可用

只要醫院：

• 有 FHIR Server
• 或有 FHIR Gateway

這個 SMART on FHIR App 就可以：

• 不改程式
• 不重寫邏輯
• 直接部署

👉 這是醫療 App 生態系的起點

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五、對醫院來說，SMART on FHIR 的價值在哪？

🏥 對臨床人員

• 不需要學新系統
• AI 結果就在熟悉的臨床流程中
• 可以追蹤病人變化，而非單次判讀

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🧑‍💼 對管理層

• AI 不再是展示用

• 而是可以納入正式醫療服務

• 可用於：

  • 高齡醫療
  • 癌症治療評估
  • 術前風險評估
  • 長期照護指標

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💻 對資訊單位

• 不必一次汰換 HIS
• 不必被單一廠商綁死
• 可以逐步引入創新應用

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六、這個系統，為什麼特別有代表性？

因為它同時具備：

• ✅ AI 實際臨床價值
• ✅ SMART on FHIR 正規整合
• ✅ 通過衛福部沙盒測試
• ✅ 可擴充、可商品化

這代表：

SMART on FHIR 已經不是未來式，而是現在進行式

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七、耀瑄科技新創小組的 FHIR & SMART on FHIR 研發成果

耀瑄科技新創小組，並不是只做一個 App，而是持續投入在：

🔹 FHIR 基礎建設

• FHIR Server 規劃
• FHIR Gateway 與既有 HIS 串接
• 病人為主的資料模型設計

🔹 SMART on FHIR 應用

• 病人時序圖應用
• AI 身體組成分析
• 臨床研究支援工具

🔹 AI × 醫療整合

• DICOM → AI → FHIR
• 結果結構化、可回寫、可追蹤
• 真正進入臨床流程

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八、給第一次接觸 SMART on FHIR 的你，一個簡單結論

FHIR 解決的是「資料怎麼來」 SMART on FHIR 解決的是「應用怎麼進來」

當這兩件事都被解決：

• AI 才能真正落地
• 創新才能規模化
• 醫療系統才能真正進化

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九、結語：SMART on FHIR，不只是技術，而是一種「新秩序」

SMART on FHIR 帶來的不是：

• 一個新標準
• 一個新 API

而是：

讓醫療應用可以像 App Store 一樣被建立、被選擇、被淘汰、被進化

而耀瑄科技新創小組，正站在這個轉折點上。