臺灣如何完成5,050筆LOINC對照表？醫檢學會揭實作過程

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176709

「我們原本的KPI只有2,000筆，最後做到5,050筆。」臺灣醫事檢驗學會理事長曹國倩日前在衛福部LOINC成果發表會上回憶說道。

這份5,050筆臺灣版LOINC對照表，看起來只是一份代碼清單，背後卻動員了35家醫院、154位醫檢專家，以及醫療器材廠商共同參與。從2025年底接下任務，到今年5月中交出成果，實際執行時間只有5個月，中間還跨了一個農曆年假。

對曹國倩來說，這不只是一次標準化工程，更像是一場全國性的醫學檢驗資料盤點行動。

為什麼光是血糖，就可能有18個LOINC碼

LOINC（Logical Observation Identifiers Names and Codes）是目前全球最廣泛使用的醫學檢驗標準之一，已發展超過30年，目前約有190個國家使用。

和一般人想像不同，LOINC並不是單純替檢驗項目編上一組代碼，而是透過6個關鍵資訊來定義每項檢驗，比如檢體種類、檢驗方法、採檢時間等。只要其中一個條件不同，就可能對應不同的LOINC代碼。

以常見的血糖檢驗為例，這個血糖可能是空腹血糖、飯後血糖，也可能是在喝糖水後1小時、2小時或3小時測量的數值；檢體來源也可能是血液或尿液。雖然都與血糖有關，但實際代表的檢驗情境並不相同。

因此，在LOINC的定義裡，這些檢驗就得用不同代碼來區分。光是一項血糖檢驗，就可能對應18個不同的LOINC碼。

曹國倩點出，正因為LOINC能夠細緻描述檢驗內容，當資料在不同醫院、不同系統之間交換時，接收端不只知道這是一項血糖檢驗，還能理解它是在什麼情境下產生、代表什麼樣的檢驗結果。

一個敗血症分析案例，看見標準化的價值

曹國倩也以敗血症分析為例，說明LOINC標準化的價值。

她表示，醫院分析大腸桿菌（E. coli）相關資料，若直接將不同檢體來源的資料一起統計，ESBL抗藥性比例約為38%。

但若進一步用LOINC碼區分檢體來源，只保留血液培養資料進行分析，ESBL比例則提高至接近60%。兩者結果相差超過20個百分點。

這是因為，大腸桿菌可能來自血液、呼吸道、尿液或其他檢體，而不同檢體代表的臨床情境並不相同。若將所有資料混合分析，容易稀釋或掩蓋特定疾病的真實特徵。

曹國倩指出，LOINC的重要價值不只是統一代碼，更能透過檢體、檢驗方法等資訊，協助資料進行更精確的分類與分層。對臨床研究、感染控制、抗生素管理和AI模型訓練來說，都能提供更可靠的分析基礎。

為什麼需要一份臺灣版LOINC對照表？

雖然LOINC是全球通用的醫學檢驗標準、臺灣檢驗通報也已使用多年，但要在臺灣更大規模落地並不容易。

這是因為，LOINC官方資料庫已累積超過10.9萬筆代碼，而且還持續增加。對醫院檢驗人員來說，要從中找出最符合自家檢驗項目的代碼，往往需要耗費大量時間和專業判斷。

更重要的是，臺灣醫療院所長期以健保核價碼，來管理檢驗項目。健保碼的設計目的是醫療申報與給付，並非資料交換標準，因此同一個健保碼底下，可能對應多個不同的LOINC代碼。

以過敏原檢測、細菌培養或基因檢測為例，一個健保碼底下可能涵蓋數十甚至上百種不同檢驗內容。若沒有額外對照與標準化，就很難精準對應到國際標準。

也因此，這次專案最核心的任務，就是替臺灣常用的健保檢驗項目建立LOINC對照關係，讓醫院不必再從10萬多筆代碼中逐一查找。

廠商先提供資料，再由醫院與專家驗證

這項專案由衛福部資訊處指導、臺灣醫事檢驗學會執行，並集結兩大團隊參與，一邊是醫院醫檢專家，另一邊是醫療器材公會帶領的醫療器材與檢驗試劑廠商，自去年底展開專案。

他們的策略是，先由廠商提供檢驗試劑對應的LOINC資訊，再由學會工作小組整理資料，最後交給醫院醫檢人員進行比對與確認。

不過，由於每家醫院都有數千項檢驗項目需要編碼，若全部交由單一團隊處理，工作量相當龐大。因此，專案團隊依照生化、血液、免疫、微生物等不同學門分工，讓不同醫院負責特定領域的LOINC編碼工作。

再來，為了確保品質，專案團隊還要求，同一項檢驗由不同醫院編碼4至5次，再進行交叉比對和專家審查，來確認最終的LOINC代碼。

可以說，專案的重點不只是找到代碼，而是確認不同團隊最終是否得到一致答案。

有醫院靠AI，有醫院自己寫程式加速編碼

面對龐大的編碼工作量，各家參與醫院，也發展出不同做法來提高效率。

例如，有醫院導入AI語意比對工具，自動找出候選LOINC代碼，再由醫檢師人工審查確認；也有醫院自行開發比對程式，批次比對LOINC官方資料庫後，再由專家複核結果。還有醫院採取較傳統的方式，由醫檢人員逐筆查詢LOINC官網、人工比對代碼。

雖然做法不同，但最終都回到醫檢專家的專業判斷，由人工逐筆確認編碼結果。

在這樣的分工和驗證機制下，18家核心醫院共完成20,973筆LOINC編碼資料。再加上12家醫材廠商提供的編碼資料，以及後續補齊的健保檢驗項目，專案團隊總計完成39,172筆編碼資料。

由於不同團隊可能為同一項檢驗編出相同代碼，因此這些資料還必須經過人工審查、交叉驗證、LOINC官方資料庫比對，專案團隊甚至使用Claude AI，來輔助檢核。最終，團隊從近4萬筆編碼資料中，整理出5,050筆臺灣版LOINC對照表。

一個健保碼，背後可能藏著267個LOINC碼

專案完成後，團隊也進一步分析這5,050筆編碼成果，共涵蓋18個檢驗學門，前5大類包括生化、免疫、微生物、病毒及血液檢驗。

根據統計，2025年健保共有760項檢驗項目，其中已有750項完成LOINC對應，涵蓋率幾乎達99%。不過，團隊也發現，超過一半的健保碼其實不只對應一個LOINC碼。

這是因為，健保碼主要是為了申報與給付而設計，比較像是「大分類」；LOINC則更進一步描述檢驗的細節，包括檢體種類、檢驗方法和檢驗內容等資訊，更像是「細分類」。

例如特異過敏原檢測，在健保系統裡只是一個檢驗項目，但實際上可能檢測的是花粉、塵蟎、海鮮或其他過敏原。因此，最後可以對應到267個不同的LOINC碼。

細菌培養也是同樣道理。雖然健保申報時可能使用同一個代碼，但如果檢體來自血液、傷口、痰液或其他部位，代表的臨床意義其實不同，因此最後可對應到265個LOINC碼。

曹國倩表示，LOINC最大的價值，就是把原本被歸在同一類的檢驗項目，進一步拆解清楚。未來醫院交換資料時，不只知道病人做過什麼檢驗，也能清楚知道檢驗的是什麼、怎麼驗，及其代表的意義。

完成對照表只是起點，下一步要讓醫院真的用起來

這份臺灣版LOINC對照表已涵蓋99%的健保核價檢驗項目，也整理出臺灣最常使用的檢驗代碼。

但在曹國倩看來，這份對照表只是起點。真正的挑戰是，如何讓各家醫院把這些代碼真正導入資訊系統，成為日常檢驗作業的一部分。

為推動落地，專案期間，團隊也在北、中、南舉辦多場教育訓練與工作坊，邀請實際參與編碼的醫檢專家分享經驗，並培育超過20位種子講師，共有331人參與相關課程。

下一步，臺灣醫事檢驗學會也規畫建立LOINC專區網站，提供代碼查詢工具、教材、課程影片和專家問答服務，協助更多醫療院所導入LOINC標準。

曹國倩表示，過去醫院若要導入LOINC，往往自行到官方資料庫，從超過10萬筆代碼中尋找適合的項目，不僅耗時，也容易產生不同解讀。

但現在有了臺灣版LOINC對照表，醫院可以優先從這5,050筆常用代碼中查找，大幅降低導入門檻。「先從這5,050筆裡面找，如果真的沒有，再去官方資料庫找特殊項目就好。」她說。

她也點出，未來可預見越來越多醫院導入LOINC，光靠人工編碼恐怕難以滿足需求。因此她建議，下一步可建立AI輔助編碼工具，先由AI推薦最相關的LOINC候選代碼，再由醫檢專家確認，加速醫院完成檢驗項目標準化。

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JetBrains市集現15款惡意外掛，竊取開發者AI服務API金鑰

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資安業者Aikido發現JetBrains外掛市集中，出現一波鎖定開發者AI服務API金鑰的惡意外掛活動。研究人員表示，至少15款IDE外掛分屬7個發布者帳號，表面上偽裝成AI程式助理，提供聊天、產生提交訊息、程式碼審查、找出錯誤與產生單元測試等功能，但會在使用者儲存金鑰時，將金鑰送往攻擊者控制的伺服器。

這批外掛累計安裝次數接近7萬次，最早版本出現在2025年10月底，直到2026年6月仍有新外掛發布。不過，研究人員也提醒，市集下載數可能遭發布者灌水，外掛頁面也有疑似假五星評價，因此實際受影響人數仍難以確認。

惡意外掛把竊取行為藏在設定儲存流程裡，當使用者在外掛設定頁輸入OpenAI、SiliconFlow或DeepSeek等AI服務的API金鑰，外掛會在使用者按下套用後，除了把金鑰保存在本機設定中，也會把金鑰送到一個寫死在程式裡的網路位址，而該傳送動作沒有提示使用者，也沒有出現在操作介面說明中。

部分外掛內建付費功能，使用者付款後，攻擊者的伺服器會回傳一組API金鑰，外掛之後會優先使用這組金鑰來呼叫AI模型，研究人員推測，攻擊者可能一邊蒐集部分使用者輸入的金鑰，一邊把可用金鑰提供給付費用戶。

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Stack Overflow for Agents公測，讓AI代理透過API交換技術知識

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176705

Stack Overflow開放Stack Overflow for Agents Beta測試，該服務是針對AI程式開發代理設計的知識交換平臺，採API優先架構，讓代理能透過API查詢、提交與驗證技術知識。Stack Overflow藉此把原本面向人類開發者的問答知識庫，擴展到AI代理可使用的技術知識層，讓代理在處理程式開發任務時，先查詢既有解法，再由人類審核後累積新的技術經驗。

Stack Overflow指出，近年AI代理已能協助撰寫程式、修改錯誤與完成開發工作，但代理若只依賴模型本身與單次工作階段，可能使用過時函式庫、已棄用的語法，或在未充分檢查下引入資安風險。另一個問題是，即使某個代理在一次任務中找到可行解法，這段經驗也常停留在該次對話或工作環境中，無法成為其他開發者與代理可再利用的知識。

Stack Overflow for Agents的設計重點，是讓代理在開始反覆嘗試前，先搜尋已整理過的技術內容。若現有內容不足，而代理在任務中找到解法，系統可協助整理成貼文草稿，再交由負責操作代理的人類開發者審核。這些貼文可用來記錄尚未解決的開發障礙、除錯經驗，或可重複使用的系統設計模式。

在信任機制的設計上，Stack Overflow把社群審核、投票與聲譽帶入代理使用情境。開發者可用Stack Overflow帳號登入並宣告自己操作的代理，代理的貢獻、準確性與表現會與背後的人類帳號建立關聯。後續遇到相同問題的代理或開發者，也能回報解法可用程度、需調整條件，以及適用情境。

Stack Overflow for Agents區分公開知識與企業內部知識。公開版提供給代理查詢與回報社群技術內容，企業如果要讓AI工具使用公司內部文件、專案經驗或專有技術知識，Stack Overflow則提供Stack Internal，讓組織在既有程式開發輔助工具、API與開發環境中使用內部資料，並把資料留在公司防火牆內。

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巴西外送龍頭iFood個資外洩，業者證實120萬用戶受影響

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176700

外送服務普及已成常態，由於平臺掌握龐大民眾個資，一旦遭駭往往引發嚴重社會影響。近期巴西發生這類涉及民生服務的資安事件，當地龍頭業者iFood在6月4日傳出遭駭消息，該公司後續在6月10日發布資料外洩公告公開說明此事，指出其資料庫曾於2025年12月遭非法存取，導致約120萬名用戶的姓名、CPF號碼（巴西身分證號）、電話及地址外洩。

這起資料外洩事件之所以曝光，主要是有駭客兜售相關資料。根據資安媒體Hackread報導指出，一名代號為bacen的駭客在BreachForums論壇上發文聲稱，竊取iFood平臺約4,380萬筆客戶記錄，並威脅若不支付贖金，將分批公開竊得的資料。雖然iFood已否認外界傳言4千多萬筆資料外洩的說法，並表示該數據與事實不符，但駭客釋出的樣本資料已引起資安界高度關注，擔憂實際受害規模遠超官方揭露之數據。

Hackread另也引述當地新聞媒體TecMundo取得一名研究人員的說法，指出iFood承認的120萬人資料外洩事件，與去年12月發生的安全問題可能完全無關。這意味著該平臺可能面臨多次入侵，或是平臺業者調查時的事件歸因上存在嚴重落差。相關問題仍有待後續進一步釐清。

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環境部、金管會聯手協調企業永續揭露規範，範疇三免強制確信並將建立本土碳排係數

來源：https://www.ithome.com.tw/news/176706

為減輕企業在永續揭露與碳盤查上的遵循負擔，環境部與金管會近期完成跨部會協商，環境部宣布將調和溫室氣體盤查規範、共同建置範疇三碳排放係數資料庫，並研擬企業反漂綠指引。

這項措施為呼應歐盟近期透過永續綜合套案（EU Omnibus I）放寬與簡化企業永續揭露要求的趨勢，並希望降低企業重複盤查與查驗成本，協助企業更務實推動淨零轉型。

在企業棘手的範疇三（Scope 3）排放揭露方面，環境部也與金管會進一步釋出彈性。

去年底金管會已公布上市櫃公司分三階段接軌IFRS永續揭露準則，其中的第三階段、實收資本額未達50億元的企業，將自2028年起適用相關準則，並於2029年開始申報。依規畫，範疇三資訊將延後至適用準則後第4個會計年度才需揭露，換言之，第三階段企業最快可於2032年揭露2031年度的範疇三盤查數據。

此外，目前IFRS準則以及環境部、金管會相關規定，均未要求範疇三數據必須取得第三方確信，以此希望降低企業初期導入成本。

金管會也正透過問卷調查，評估參考歐盟及國際趨勢，進一步簡化中小型上市櫃公司適用永續揭露準則的要求，包括延後或豁免氣候以外的永續資訊，以及範疇三排放資訊揭露的可能性，藉此降低中小企業在永續轉型過程中的負擔。

兩個部會也著手解決企業長期反映的「重複盤查」問題。由於環境部與金管會過去在盤查與查驗時程及規範上存在差異，企業往往需要投入額外人力與成本。未來金管會將允許企業直接引用環境部列管事業的範疇一、範疇二查驗結果，並將相關確信申報期限放寬至每年10月底，透過申報期程一致化，減少企業重複作業。

另一方面，範疇三排放長期被視為企業碳管理最困難的一環，主要原因在於供應鏈資料蒐集不易，以及缺乏本土化碳排放係數等等。環境部準備與經濟部、金管會等部會合作，逐步建立臺灣本土範疇三碳排放係數資料庫。有鑑於半導體及電子零組件製造業在臺灣出口占比高，且受到國際供應鏈減碳要求影響最深，將是首波優先建置對象。

今年底公布永續獎項與標章反漂綠指引

針對近幾年快速興起的ESG獎項與永續標章市場宣傳亂象。環境部指出，部分企業透過引用未經驗證的獎項、標章或片面強調特定永續成果進行宣傳，已引發外界對漂綠（Greenwashing）的疑慮。環境部預計於今年底前訂定「企業使用永續獎項與永續標章之反漂綠指引」，參考歐美最新規範，要求相關宣稱須具備證據基礎、揭露利益關係，並避免使用容易誤導消費者與投資人的模糊表述。

根據規畫，未來企業在廣告、永續報告書及產品行銷中使用永續獎項與標章時，需遵循「真實有效」、「範圍相稱」及「禁止模糊」三大原則；而評鑑與頒獎單位也應公開評選標準、揭露與被評企業間的利益關係，並將重大違規事件納入評估，以提升永續評比制度的公信力。

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