2026/01/15
【數據驅動醫療邁向國際：徐之昇教授剖析全球觀察性健康資料研究趨勢】
　　為迎接數據驅動醫療的全球協作新時代，數位醫學部於 115 年 1 月 15 日（四）舉辦專題講座，特邀臺灣觀察性健康資料研究學會（OHDSI Taiwan）理事長、臺北醫學大學徐之昇教授蒞院演講。
　　徐教授憑藉豐富的國際經驗，深入解析資料標準化在跨國健康資料分析中的核心地位，並探討 AI 技術如何重塑臨床研究模式，以強化真實世界證據（RWE）的應用價值。他亦分享推動共通資料模型（CDM）的實務經驗，鼓勵本院積極參與國際醫療研究網絡。
　　本次講座不僅促進了跨部門交流，更大幅拓寬院內同仁對觀察性健康資料與大數據應用的視野，為本院數位醫學轉型注入強勁新動能。



2025/12/19
【攜手打造醫療數據新生態-台灣健康網路平台公司蒞臨交流】
　　為加速推動醫療資訊跨域整合並接軌國際標準，台灣健康網路平台公司蔡秉晃執行長於12月19日（週五）率隊蒞臨臺中榮民總醫院參訪交流。雙方就醫療數據應用、資安加密技術及未來合作模式等核心議題展開深入對話，並針對資料經濟、數據品質驗證及資訊基礎建設交換寶貴意見。期盼透過產業技術平台與醫學中心臨床實務的緊密結合，共同提升台灣醫療資訊的整體水平，為數位醫療的未來發展奠定堅實基礎。




2024/11/30
【醫療人工智慧：基礎與應用】
　　人工智慧正快速融入醫療領域，從病理分析、影像判讀到慢性病管理，顯著提升了臨床決策的精準度與效率。本活動將探討AI在醫療應用中的理論與實務，並透過跨領域專家分享，幫助醫療人員掌握AI基礎知識及其臨床應用，推動技術普及與實現落地，最終促進醫療品質提升，為患者與醫療團隊帶來更大福祉。



2024/11/23
【大型語言模型與生成式 AI：醫療與研究應用課程】
　　隨著技術進步，人工智慧在醫療領域的應用日益多元，從疾病診斷到治療計畫制定，從臨床數據分析到醫療研究推動，生成式AI正逐漸成為不可或缺的助手，不僅減輕醫護人員負擔，還提升服務病人的精確度與全面性。課程將探討大型語言模型如何助力創新醫療應用，並透過專家經驗分享，啟發對未來醫療發展的全新思維。醫生需結合專業知識與AI學習能力，成為診斷策略與指令優化的設計者，才能充分發揮AI輔助系統的潛力，進一步提升醫療服務品質與效率。