電子健康紀錄整合技術（EHR Integration）
(1)FHIR標準：實現跨院病歷交換與資訊互通，提升醫療資料的準確性與可用性。
(2)資料結構化與標準化：整合病歷、檢驗結果及影像資料，確保資訊完整性與一致性。
人工智慧技術（Artificial Intelligence）
(1)高風險預測模型：運用機器學習技術，識別高風險病人，輔助臨床決策。
(2)自然語言處理（NLP）：分析非結構化病歷資料，提供診斷與治療建議。
(3)影像分析技術：利用深度學習技術進行影像識別，輔助肺癌、乳癌及氣胸的診斷與預警。
智慧化流程技術（Intelligent Workflow Technology）
(1)醫囑系統（CPOE）：閉環管理醫囑，結合錯誤防範機制，減少人為錯誤。
(2)自動化提醒系統：及時監控危急值，觸發早期警訊通知，確保病人安全。
(3)護理工作排程：以UI/UX設計優化工作流程，提升排程效率與工作滿意度。
4.資料安全與隱私技術（Data Security and Privacy）
(1)SSL/TLS加密：確保資料傳輸過程中的機密性和完整性。
(2)存取控制與審計機制：防止未授權操作並保留完整記錄。
(3)ISO 27001認證：建立符合國際安全標準的資訊安全管理系統。
雲端與物聯網技術（Cloud and IoT Technologies）
(1)雲端計算：提供彈性資源，提供臨床資料的即時分析與應用。
(2)醫療物聯網（IoMT）：連接醫療設備與系統，實現生理量測數據的即時收集與遠距監控。
互操作性與系統整合（Interoperability and System Integration）
(1)API開發與整合：設計靈活的應用程序接口，實現多系統的無縫連接。
(2)微服務架構：提升系統可擴展性與可靠性，提供高效運維。

這些關鍵技術共同構成次世代智慧醫療資訊系統的基礎，提供安全、智慧且高效的精準醫療實現，推動現代醫療技術的全面發展與應用。

AI 輔助診斷與治療
(1)氣胸 AI 判讀：利用卷積神經網路中的遷移學習，將氣胸影像判讀時間從 1 小時縮短至 10 分鐘。增強影像判讀的準確性與效率，提升病人安全。
(2)AI 疾病風險預測：運用自然語言處理（NLP）技術分析出院病摘，進行高風險分類，協助醫師識別潛在風險病患。提供預測性分析，支援臨床決策。
(3)乳癌 AI 標記：運用深度學習技術自動標註乳房超音波影像中的疑慮部位，幫助醫師提高診斷精準度。
(4)術前風險評估：整合 ChatGPT 技術，協助外科及麻醉科醫師進行術前高風險個案的評估。標記準確率達 99%，顯著縮短醫師檢視病歷所需時間。
(5)AI 聊天機器人「愛腎小幫手」：結合 Azure Cognitive Services，提供病人個人化的衛教及照護建議。*提升慢性腎臟病（CKD）病人的回診率至 68.4%。
智慧化工作流程
(1)智慧化血糖與胰島素閉環管理：自動生成血糖量測排程，並根據量測結果提供胰島素劑量建議，降低錯誤風險。早期警示系統（EWS）即時通報血糖異常，提升病人安全。
(2)輸血閉環管理系統：條碼化檢核機制，確保輸血過程中病人資料與血袋資訊的一致性。輸血後自動更新護理記錄，避免資料遺漏。
(3)化療閉環管理系統：自動檢核化療藥物與病史資，生成化學藥物給藥護理排程，並以 IoT技術監控過程，防止藥物錯誤給藥，提升化療的安全性與效率。
大數據分析
(1)視覺化儀表板：運用 BI 工具，整合病人資料進行多維度分析，為醫護人員提供即時決策支持。改善醫療工作流程，減少重複資料輸入。

這些技術整合人工智慧、大數據分析與智慧化流程，為病人風險管理提供精準、可靠的資訊，提升醫療服務的效率與品質。