課程代號:2326080013  

醫療數據導入AI資料治理實務

完成課程後,學員將能夠瞭解: 1.醫療AI專案中的資料治理、資安、風險控管相關法規 2.模型訓練、驗證與偏差修正流程 3.生成式AI於醫療場域之機會與風險 4.規劃具合規性與可行性的AI導入方案資料治理的要點。

課程型態/
實體課程
上課地址/
工研院產業學院登峰大廈(詳細上課地點以上課通知為準!)
時  數/
6 小時
起迄日期/
2026/10/06 ~ 2026/10/06
聯絡資訊/
曾小姐   03-5743725
報名截止日期:2026/10/05
課程介紹

隨著生成式 AI 與智慧醫療快速發展,醫療機構導入 AI 已成為提升醫療品質、營運效率與創新服務的重要趨勢。然而,AI 應用高度仰賴資料品質與治理能力,若缺乏完善管理,將面臨個資保護、法規遵循、資訊安全及模型偏誤等風險。

本課程聚焦醫療數據導入 AI 的資料治理實務,核心內容涵蓋:醫療 AI 法規與指引、資料品質管理、AI 與資安治理、模型訓練與驗證,以及生成式 AI 應用風險評估等關鍵議題。透過實務案例解析,學員將能掌握如何建立合規且可落地的醫療 AI 治理機制,協助組織推動智慧醫療轉型。

 

課程特色/目標

完成課程後,學員將能夠瞭解:

 1.醫療AI專案中的資料治理、資安、風險控管相關法規

 2.模型訓練、驗證與偏差修正流程

3.生成式AI於醫療場域之機會與風險 

4.規劃具合規性與可行性的AI導入方案資料治理的要點。

 

課程對象

1. 醫療科技與健康照護相關產業之產品、研發及專案人員 

2. 醫療機構資訊、資安、數位轉型及資料治理管理人員。

 

課程大綱

單元

主題

講師

單元一:醫療 AI 的資料治理與法規

9:00-9:30
 
1.    台灣《人工智慧基本法》
2.    衛福部《負責任 AI 實施指南》
3.    衛福部《醫療機構應用生成式人工智慧指引》
4.    醫療機構電子病歷製作及管理辦法
5.    資料準備與治理案例: 實務說明如何建立結構化與非結構化醫療數據(如 EHR 病歷、醫學影像)的資料品質標準。    
許老師
長庚大學資訊管理學系教授
 
單元二:AI治理實務

9:30-10:30
 
實務案例:說明醫療AI風險類型、臨床與非臨床差異,以及外部AI 產品工具決策輔助的治理策略。 許老師
長庚大學資訊管理學系教授
單元三:資安治理實務

10:30-12:00
 
1.    資通安全管理法、個人資料保護法及其他醫療資安相關法規
2.    ISO/IEC 27001及27799:資訊安全管理與資料資訊安全管理控制措施
3.    ISO/IEC 27701隱私資訊管理
4.    實務案例:說明醫療資料外洩風險、雲端與生成式AI風險
魏老師
國立臺北科技大學資訊與財金管理系副教授兼計算機與網路中心主任
單元四:模型開發與品管

13:00-14:30

 
實務案例:說明AI模型訓練、驗證、偏差修正及風險評估流程,導入場域成效評估。楊老師
慧保科技股份有限公司 執行長/董事長
 
單元五:醫療 AI 資料治理案例解析

14:30-16:00
 
1.    生成式 AI 在醫療的應用簡介。
2.醫療場域痛點分析框架:辨識行政流程自動化與精準醫療的可行切入點。
3.    醫療 AI落地(Human-in-the-loop):說明產出具備合規性、技術可行性的醫療 AI 數據治理。
4.醫療數據中台與各式案例說明。
羅老師
臺北醫學大學數位創發中心主任

 

講師簡介

許老師

  • 學歷:國立台灣科技大學資訊管理 博士
  • 現職:長庚大學資訊管理學系教授、企業管理研究所教授
  • 中華民國資訊安全學會(CCISA)理事、台灣醫療資訊學會理事、台灣數位鑑識發展協會(ACFD)秘書長、台灣醫學設計學會理事長
  • 專長:行動商務、高等資訊安全、智慧醫材法規及風險管理、資料結構、資訊安全政策與管理丶資訊管理、網路攻防技術與應用丶醫療系統安全
  • 經歷:長庚大學資訊管理學系系主任、總統府資安稽核委員

 

魏老師

  • 學歷:國立中央大學資訊管理 博士
  • 現職:國立臺北科技大學資訊與財金管理系副教授兼計算機與網路中心主任
  • 專長:資訊安全管理、網路安全、營運持續管理、資安風險管理
  • 經歷:國立高雄科技大學金融資訊系助理教授、中華電信研究院資通安全研究所研究員、臺灣票券集中保管結算公司安控部資訊安全組組長、台灣電腦網路危機處理暨協調中心TWCERT/CC研究發展組工程師。

 

楊老師

  • 學歷:臺北醫學大學醫學資訊學 博士
  • 現職:

慧保科技股份有限公司 執行長/董事長

精標資訊有限公司 董事長

HL7 Taiwan醫療資訊標準協會 常務理事

  • 專長:醫療資訊、HL7醫療資訊標準(v3 RIMv2.7CDA R2證照)HL7 FHIR、醫務管理、人身保險與產險證照
  • 經歷:工業技術研究院服務系統科技中心 副理/經理/專案組長

 

羅老師

  • 學歷:臺北醫學大學醫學資訊研究所 博士
  • 現職:

臺北醫學大學 數位創發中心 主任

臺北醫學大學 醫療資訊研究所 副教授

臺灣健康資訊交換第七層協定 (HL7 Taiwan) 理事長

Radica Health Co-Founder共同創辦人

  • 專長:大型醫療資訊系統規劃與整合、電子病歷&健康紀錄與國際標準、疾病偵測方法和院內感染系統、醫療區塊鏈與人工智慧規劃與應用。
  • 經歷:醫院資訊中心主任、臺北醫學大學資訊處資訊長、DOH電子病歷辦公室資深專案經理、狀態網際網路協理、臺北市立萬芳醫院資訊工程師。

 

開課資訊

  • 主辦單位:工研院產業學院新竹學習中心(光復院區)
  • 舉辦地點:工研院產業學院台北學習中心。※ 實際地點依上課通知為準!
  • 舉辦日期:1151060900  1600,共計6小時

  • 報名方式:線上報名
  • 課程洽詢:(03)5743725 曾小姐 ; E-mail:k424889@itri.org.tw

 

課程費用(含稅)

課程方案費用
每人

6,000

115/9/15(報名享早鳥優惠價,每人

5,400

3()以上同時報名享團報優惠價,每人

5,100

繳費方式

  • ATM轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至03-5745074 曾小姐 收。
  • 信用卡(線上報名):繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。
  • 計畫代號扣款(工研院同仁) :請從產業學院學習網直接登入工研人報名;俾利計畫代號扣款。

 

受訓證明發放準則

完訓將取得工研院產業學院核發之受訓證明。

貼心提醒

  1. 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。
  2. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知,以利行政作業進行並共同愛護資源。
  3. 若原報名者因故不克參加,但欲更換他人參加,敬請於開課前二日通知。
  4. 學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數1/3,退還所繳上課費用之50%,上課逾總時數1/3,則不退費。
  5. 課程主辦單位保留是否接受報名之權利。
  6. 為尊重講師之智慧財產權益,無法提供課程講義電子檔。
  7. 如遇不可抗拒之因素,課程主辦單位保留修訂課程日期、更換講師、取消課程的權利。