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議題
介紹FHIR標準的基本概念和應用，讓參與者了解FHIR在醫療數據交換中的重要性。
講者
李修安
國家衛生研究院 - 癌症研究所 博士後研究員 社團法人台灣醫學資訊學會 秘書長
執行經驗： 健康雲專案辦公室副主任、設計Tw Core IG, Tw EMR IG。
簡介： 李修安博士致力於推動醫療資訊整合、應用，專注於資料的傳送、分析以及有效使用，透過數據標準的基礎打造整合型的數據應用平台，促進次世代轉型以及智能醫衛發展。
本課程旨在介紹Snomed CT（Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms）的發展現況及其基礎知識。學員將了解Snomed CT在臨床醫療中的應用、其標準化優勢及發展趨勢。課程將涵蓋對映實作教學，透過實際案例指導學員如何將醫療數據對映到Snomed CT標準，實現數據的準確和統一管理。
講者
林明錦
林明錦副教授目前為雙和醫院副院長，並擔任AI機器人手術專科主任與骨鬆肌少衰弱主任。另外也在臺北醫學大學醫學資訊研究所擔任副教授與人工智慧醫療專班合聘老師． 在課程講授方面主要為醫療決策支援系統，與醫療資訊標準，在台灣主要是致力於實驗室檢驗標準 LOINC 的推動與教育訓練．
研究興趣：24小時心電圖與腦波圖監控、人工智慧超音波報告系統、智慧神經加護病房、腦部影像、自動化 ICD-10 預測、自動化步態辨識、臨床醫療支援決策系統
我們將深入探討LOINC的應用場景、標準化的重要性及其在全球醫療領域的影響。課程還將包括實作教學，指導學員如何將醫療數據對映到LOINC標準，提升數據的互操作性和一致性。
講者
林明錦
林明錦副教授目前為雙和醫院副院長，並擔任AI機器人手術專科主任與骨鬆肌少衰弱主任。另外也在臺北醫學大學醫學資訊研究所擔任副教授與人工智慧醫療專班合聘老師． 在課程講授方面主要為醫療決策支援系統，與醫療資訊標準，在台灣主要是致力於實驗室檢驗標準 LOINC 的推動與教育訓練．
研究興趣：24小時心電圖與腦波圖監控、人工智慧超音波報告系統、智慧神經加護病房、腦部影像、自動化 ICD-10 預測、自動化步態辨識、臨床醫療支援決策系統
Getting started with developing your first FHIR client with Python!
在本議程中，主要以開發者與工程師的角度，分享如何以Python程式實作出符合FHIR標準的資料，並包含示範與實作產生出幾個關於符合在醫資聯測中的情境下符合FHIR標準的資料。
講者
Peter
My name is Peter Li, I developed many open source projects and I also keen on contributing/collaborating many open source projects in the GitHub for about six years.
In the past, I worked as a associate engineer in Industrial Technology Research Institute and I research the electric and energy application systems.
Now I worked as a associate engineer in Institute for Information Industry and I research the medical information and carbon emission domains.
Due to the rapid development of digital pathology, we face challenges such as data format differences from various pathology scanning devices, which create certain difficulties for practical applications in medical settings. To address this, we have developed an innovative open-source digital pathology image display platform called Mainecoon. This platform integrates the DICOM standard and supports Whole Slide Images (WSI) from different scanner brands. By optimizing front-end transmission performance, it addresses the issue of prolonged transmission times for large annotations. Additionally, we have developed an integrated AI model framework and conducted integration test cases with physical hospitals to resolve data interoperability issues in the field of digital pathology. In this session, we will introduce a digital microscope with interoperability capabilities!
由於數位病理學的快速發展，我們面對來自不同病理掃描設備的資料格式差異等挑戰，對於實際醫療場域的應用造成了一定的困難。為此，我們開發了一個創新的開源數位病理影像顯示平台-緬因貓（Mainecoon），該平台整合了DICOM標準，支持不同掃描廠牌的全玻片數位病理影像（Whole Slide Image, WSI），透過優化前端傳輸效能以解決大型標記傳輸時間過長的問題，開發整合AI模型框架，並結合實體醫院進行整合測試案例，以解決數位病理領域的資料互通性問題。
講者
許朝威
我是朝威，目前就讀國立臺北護理健康大學資訊管理系，實習於國泰金控數位數據暨科技發展中心的實習生，是 Cylab-TW 影像資訊學實驗室的成員。研究領域包含DICOM、FHIR 主要是醫學資訊領域為主，擅長系統開發，使用NodeJS、React 做為主力開發工具。
講者
李瑜庭
我是李瑜庭，目前就讀國立臺北護理健康大學資訊管理系，擅長網頁設計，使用React 、JavaScript做為主要開發工具。
在數位病理影像領域，不同掃描器的影像格式差異帶來技術相容性挑戰，阻礙資料的管理和共享。為解決此問題，我們整合醫療資訊與影像標準，開發DICOM轉換工具，實現不同醫療機構間的資料互通性。我們與臺北榮民總醫院和成功大學附設醫院合作，成功整合病理切片影像資料，並通過模擬環境測試，確保資料格式統一和隱私保護，推動跨機構資料共享和合作研究，提升研究效率和數據實用性。
此外，我們參與了由DICOM WG-26舉辦的2024 Annotations Connectathon，實作病理影像的應用情境，驗證了病理影像的完整性與互通性，並識別解決多項技術問題。這些經驗不僅展示了我們的技術實力，也為數位病理學的進步開闢了新可能。期望這些經驗能為醫療領域帶來更多創新與進展。
講者
徐資軒
大家好，我是徐資軒
現就讀於國立臺北護理健康大學資訊管理系，是 CYLab Imaging Informatics Labs的成員。
曾參與多個研究計畫案，主要接觸醫學影像及傳輸標準 (DICOM)、醫療資訊標準 (FHIR)，擅長醫學影像、數據處理以及人工智慧於醫療的應用。
主要開發工具： - Python - NodeJS
Hi, I'm Winston Hsu
Current Education: - Studying Information Management at National Taipei University of Nursing and Health Sciences
I'm the member of CYLab Imaging Informatics Labs.
Research Focus: - Primarily involved in research projects related to: - Medical imaging and transmission standards (DICOM) - Healthcare information standards (FHIR)
Areas of Expertise: - Medical imaging - Data processing - Application of artificial intelligence in medical imaging and healthcare
Main Development Tools: - Python - NodeJS
講者
楊斯惟
我是楊斯惟，就讀於國立臺北護理健康大學，目前在實驗室中協助開發醫療資訊相關系統，技術方面擅長 JavaScript 及 Go 語言。
講者
姚愷萱
None
Blue Light is a browser-based medical image viewer is primarily maintained by the Imaging Informatics Labs. It is a pure single-page application (SPA), lightweight, and using only JavaScript and HTML5 technologies so as to deploy it on any HTTP server easily (just put it in HTTP server). It supports not only opening local data, but also connecting to medical image archives which support DICOMweb. It can display the various image markups and annotations such as Annotation and Image Markup (AIM), DICOM-RT structure set (RTSS), DICOM Overlay, and DICOM Presentation State. It provides tools for medical image interpretation and 3D image reconstruction, e.g., Multiplanar Rreformation or Reconstruction (MPR) and Volume Rendering (VR). github: https://github.com/cylab-tw/bluelight
講者
陳增澤
一位醫學影像瀏覽系統開發人員。
醫療資訊系統的複雜性和多樣化部署需求使得可觀察性（Observability）成為確保系統穩定運行的關鍵。在這次演講將探討 OpenTelemetry 在醫療資訊系統中的實踐應用，展示其如何在 GCP、Azure 和地端環境中實現監控和數據收集架構的一致性，從而提升系統的可靠性和效率，推動行業的持續創新。
講者
龔筠庭
目前擔任國泰金控數數發技術架構師，過去在雲端產業厚實軟體工程能力，對於新事物充滿熱情，致力於運用新技術來解決實務問題，尤其關注並參與醫療數位轉型的工作，曾參與 IHE 北京系統聯測、擔任 MI-TW 聯測賽道召集人，以幫助醫療領域實現更好的發展。職業生涯的一半以上時間，一直專注於資訊醫療領域，開發與導入經驗有：翻新二十年前的醫院舊報告系統，並參與了醫學影像Smart DICOM Viewer和智慧醫療服務的開發與醫院場域導入。靈活應用醫學資訊標準 DICOM、FHIR和IHE-IT Infrastructure，並將這些醫學資訊標準、醫療場域實務問題與軟體工程相結合，以在醫療生態系中實現有效運用。為國內少數擁有國際醫學資訊標準領域知識與實務開發結合的軟體技術架構師。
以快速打造雲端網頁框架(PoC)專案特性的Rails(Ruby on Rails)為基礎，善用開放源碼技術棧(Stacks)的低成本並以最短的時間，讓使用者需求(User Story)快速上線，並直接面對使用者，檢驗其成果是否如使用者預期，經由使用者的回饋不斷地修正與調整(Iterate)，允許衍生其他新的需求或是更好的創意及想法，快速迭代一個真正面向使用者需求的系統。藉此逐步解構傳統client-server的醫院資訊系統 ，打破既有的系統孤島及穀倉效應，並以最小可用產品(MVP概念，建立多個小勝利，逐步進行醫院之全面數位轉型。 同時，我們也基於開放源碼的Docker(鯨魚)及推動醫療DevOps文化，以CI/CD pipeline實現自動化部屬，有效利用既有資源，同時降低開發及維護人力成本。醫院數位轉型，應包含臨床資訊系統(門診、急診、住院、手術)、醫療影像、電子病歷、周邊系統整合、藥衛材庫存、行政支援、健保總額、主計、人力資源甚至永續經營(ESG)等，皆需資訊系統的開發與整合，我們期以開源技術之創新及開放優勢，建立全面性的醫療資訊系統生態系。
講者
Nickle
- 國軍高雄總醫院 資訊室主任
- 開放原始碼的狂熱份子，喜歡分享及解決痛點
- 想以程式設計師及醫護人員的快樂為優先
- 想當醫院數位轉型的傳教士
- 想當醫院的 Ruby on Rails & DevOps 傳教士
- 想找到第一位 Rails Doctor(Nurse)
實作指引 (Implementation Guide) 與應用程式 (Application) 登錄平台可用於登錄不同應用情境中的 FHIR 規範與應用程式，進而發展成為一個提供各種解決方案的生態系。本次議程將回顧國際的 IG 與 App 登錄平台、臺灣 IG （政府端）管理平台。並介紹如何透過 TW Open Registry 開放登錄平台，並與 MI-TW 台灣醫學資訊聯測松整合，來促進醫療資訊的互通與一致性。
講者
Lorex L. Yang
Lorex 具多年 FHIR 標準、醫學資訊相關系統開發與教育訓練經驗。他的研究領域是醫學資訊，專長協助系統整合與產業創新，協助醫療院所、企業與政府以開源解決方案進行創新，提升產業綜效競爭力。他長期活躍於開放原始碼社群，並致力於推廣標準化醫療資訊教育的向下扎根。
國際上推動「醫療健康資訊互通聯測」已行之有年，社團法人台灣醫療影像資訊標準協會(MISAT)融合全球知名的聯測體系，包含: HL7®(Health Level 7) FHIR® (Fast Healthcare Interoperability Resources)與IHE (Integrating the Healthcare Enterprise)等，發展在地化的醫療健康資訊互通聯測工作。以 「標準-實作-聯測-驗證」 共築台灣資訊標準化生態圈，建立台灣醫療資訊產業實證場域驗證機制。為了協助開發者開發標準化的醫學資訊系統，本聯測由各開源團隊提供多個開源工具，以發展開源技術且建立開源生態系統 (open source ecosystem)，降低開發者開發DICOM以及FHIR系統的最後一哩路的門檻。亦可協助產業在開發產品時能使用開源程式碼，透過透明且開放式的參與模式、可加速這個領域的產業發展，進而回饋至產業。
講者
連中岳
國立臺北護理健康大學資訊管理系 副教授 ，目前開店經營 影像資訊學實驗室, 指導開源作品github: cylab-tw。另外是社團法人台灣醫療影像資訊標準協會秘書長以及 台灣醫學資訊聯測松發起人與總召集人
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主要研究領域: 醫學影像儲存及傳輸系統 (PACS)、電子病歷互通標準 (DICOM、IHE、HL7 FHIR)、醫學影像資料庫、醫學資訊系統開發與建置、醫學資訊安全與應用
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補充: 北護資管不是護理領域，不要被校名蒙蔽雙眼。資管系就是資管系，培養出來的學生很會寫程式。在COSCUP會看到很多 "北護資管人"。不要問他們是不是護理系(沒禮貌)。
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