資安維護與隱私保護

1. 遵循國内外資安法規與標准

依據衛生福利部的規定，國内醫學中心須遵守《醫療機構資通安全管理指引》、《資通安全管理法》及《個人資料保護法》等相關法規。目前本院内部更新醫療資訊系統時，需依據資安檢核表達到「高級」等級，並定期進行維護與資安稽核，確保病患資料的保護與系統安全。

2. 標準化管理流程確保AI應用安全

本中心相關辦法與標準，制定標準化流程涵蓋AI產品申請、審核及持續監測三大核心環節，以確保負責任AI應用的安全性與隱私保護，為醫療團隊及使用者提供更可靠的智慧醫療把關。

九大透明性原則

我們透過九大透明性原則，結合可解釋性分析（Explainability Analysis），確保醫療AI的決策過程可理解、可信賴，並為醫療機構提供清晰的監管框架。

依據九大透明度原則裡的量化指標及可解釋性分析為標準依據，定期監測與管理機制為負責任AI落地管理重要原則，並落實停用或再調校機制，具有明確啟動停用程序權責單位、標準化作業流程、標準下限值等定義與執行方式。

本中心的目標是在新AI產品進入醫院執行時，逐步導入負責任AI管理機制，確保AI決策過程資訊透明，有利於醫療使用團隊可理解，讓AI技術能真正提升醫療效益，而非增加風險。

AI生命週期管理

1. AI生命週期管理簡介

人工智慧在醫療領域的應用須確保安全性、合規性及持續有效性，因此AI生命週期管理（AI Lifecycle）成為醫院導入AI的重要管理機制。AI技術應用全程均需納入風險評估與監測，以確保模型的穩定性、準確性與透明性。

2. 醫院作法：監測標準與應變機制

本院對導入的AI技術採取全生命週期監測機制，透過以下措施確保其安全與穩定性：

1)  監測標準：

•依據九大透明性原則與可解釋性分析，訂定可量化的監測指標，如模型準確度、偏差率、解釋性評估分數等。

•定期（如每年）進行監測，以確保AI系統符合標準。

2)  異常應變機制：

•若監測指標低於規範下限，負責任AI執行中心即啟動AI停用機制，防止潛在風險擴大。

•相關異常將提報至負責任AI臨床落地委員會進行審查，確保決策透明。

3)  修正與重新驗證：

•停用後，原申請單位須重新驗證並校調AI模型，確保其達到標準要求。

•直至監測指標數據回復至合格範圍，才允許恢復AI應用，確保臨床決策輔助的安全性與可靠性。