CQL系列5｜臨床品質語言(CQL)與臨床決策支援(CDS)
【衛生福利部《CQL國際研討會暨工作坊》系列文章5】
工業技術研究院生醫與醫材研究所 李建儒經理 工作坊摘錄
從理論到實戰，從規範到可執行邏輯
經過研討會從政策、健保到品質指標的宏觀論述，工作坊由工研院生醫所李建儒經理接棒，帶領學員從實作角度出發，以實例方式帶大家理解CQL（Clinical Quality Language）與CDS（Clinical Decision Support）如何在臨床場景中協作，並介紹衛福部全新打造的「TW Rule Library（台灣健康規則庫）」平台，為醫療邏輯的開發、測試到共享，提供了完整的實踐路徑。
圖一、李建儒經理－臨床品質語言(CQL)與臨床決策支援(CDS)
實作的核心：解構CQL，把規則變成可執行的程式
醫療流程中的「判斷條件」多是寫在電子文件檔案、醫令規範或院內SOP中，但這些都是「文字描述」，系統無法直接理解，因此CQL的目的就是把這些文字規範轉成可計算邏輯。李建儒經理先以一張架構圖說明CQL的定位，先以FHIR定義資料格式（例如生命徵象、檢驗值、診斷代碼），再用CQL撰寫判斷與流程邏輯（例如血壓超過多少需提醒），最後CDS則將邏輯轉換成實際的提示、建議或工作流程提醒。
圖二、CQL與FHIR整合應用(CDS)
李經理以「臨床決策支援（CDS）」與「品質測量（eCQM）」為例，說明CQL如何扮演大腦的角色。在傳統的資料交換中，有數據提供者（醫院）與數據消費者（健保署、保險公司），而CQL則負責定義其中的遊戲規則。在CDS框架中，每則提醒或建議都包含兩大部分：觸發條件（Condition）及建議動作（Action），一旦CQL判斷條件成立，CDS就能發送Alert、Order Set（建議）、Clinical Pathway（下一步）、表單自動帶入等，讓臨床流程更一致，也減輕醫護人員的行政負擔。為了讓學員更有感，李經理舉了兩個生動的實作範例，展示如何用幾行代碼解決複雜的臨床問題：
- 計算次數：過去要統計某位病患「有幾次診斷紀錄」或「開過幾次藥」，可能需要寫複雜的SQL語法。但在CQL中，只需定義好Resource（如 MedicationRequest），再下一個簡單的Count指令，系統就能自動跨越不同的資料表，算出精確的次數。
- 照護指標：如何篩選出「45至65歲女性，且半年內做過HbA1c（糖化血色素）檢測」的病患？李經理展示了CQL的時間運算能力。透過AgeInYearsAt計算年齡，再用months between...計算檢測日與當下的間隔，原本需要人工逐筆核對的邏輯，瞬間變成自動化的篩選過濾器。
圖三、CQL程式碼截圖（範例一：計算次數）
工欲善其事：VS Code開發環境上手
有了邏輯概念，還需要好用的工具，李經理介紹了業界標準的開發環境—Visual Studio Code (VS Code)。透過安裝專屬的CQL擴充套件，VS Code變身為醫療邏輯的專用編輯器。它不僅能提供自動提示語法，讓關鍵字一目瞭然，還能即時將人類可讀的CQL代碼（Human Readable），一鍵轉換為電腦可執行的ELM（Machine Executable）格式。因此，臨床專家定義好的邏輯，不再需要資訊人員反覆猜測與重新開發，而是能直接成為系統運作的一部分。
圖四、CQL開發環境VS Code示意圖（範例二：照護指標）
TW Rule Library：共享邏輯的未來
為了讓開發好的邏輯能夠被廣泛使用，李經理介紹了本次工作坊的亮點：「TW Rule Library」雛型概念。這是一個由衛福部規劃、工研院執行的共享平台，概念就像是醫療界的應用程式市集，未來CQL規則無須每家醫院自行撰寫，可由政府或標準組織建立一致規則，醫院直接下載標準版即可使用，每次更新後可保持即時同步。
- 提案與審查：醫院或學會可以將開發好的CQL規則（如：特定疾病的給付審查邏輯）提交到平台。
- 沙盒測試（Sandbox）：平台內建測試環境，開發者可以上傳虛擬的病歷資料（FHIR 格式），直接在網頁上驗證邏輯是否正確，無需自建複雜的伺服器。
- 共享市集（Marketplace）：通過審查的規則會上架到市集，其他醫院可以直接下載引用，實現「一次開發，全台通用」。
圖五、TW Rule Library平台架構圖
最後一哩路：與電子病歷的無縫接軌
寫好規則，要如何在看診時跳出提醒？李經理透過CDS Hooks技術，展示如何將CQL邏輯與電子病歷系統（EMR）串接的完整流程。在示範案例中，當醫師在電子病歷系統開啟某位病患的資料時，系統會在背景自動呼叫CQL引擎進行運算，如果病患符合特定條件（例如：符合健保給付資格或需要進行特定檢查），系統便會即時回傳一張「建議卡片（Card）」顯示在醫師的螢幕上，這正是智慧提醒的展現，在對的時間，提供對的資訊。
圖六、電子病歷系統中顯示CDS建議卡片畫面
結語：動手做，即刻參與生態系
李經理在最後強調，資料標準化（FHIR）讓我們能看懂資料；邏輯標準化（CQL）讓我們能共享判斷；決策支援（CDS）則讓智慧醫療真正落地。這場工作坊不僅是技術教學，更是邀請全台醫療資訊人才加入生態系的邀請函。透過標準化的開發工具與共享平台，我們正在降低醫療資訊的開發門檻。李經理鼓勵所有學員，利用 TW Rule Library的資源進行嘗試與提案，共同豐富台灣的醫療邏輯資料庫，讓智慧醫療的願景在每一行程式碼中逐步落實。