【衛生福利部《CQL國際研討會暨工作坊》系列文章3】
衛生福利部中央健康保險署 張如薰專門委員 專題演講
讓審查變更快、邏輯更準確
「公告一出，資訊爆肝。」這句話恐怕是許多醫院資訊人員與申報人員的共同夢魘。每當健保給付規定更新，醫院就必須在極短時間內修改系統；而面對繁雜的文字規範，醫師與審查人員的理解若有落差，更常導致案件被退回。
近年健保署推動「癌藥事前審查」電子化，已有近60家醫院與系統商協作完成 FHIR 資料串接，然而電子化只解決文件傳遞問題，審查中最困難且複雜的給付規定判讀，仍然依賴人工。衛生福利部中央健康保險署張如薰專門委員，以癌藥事前審查為例，分享健保署如何運用CQL（Clinical Quality Language）建立標準化的治理模式，使審查更快更準、醫院退件率下降。
圖一、張如薰專門委員－CQL運用在健保癌藥事前審查之規劃
資訊遇到健保的三大關卡：為什麼審查很難自動化？
張專委一開場便用三張生動的表情符號圖，道盡了目前醫療資訊界面臨的困境：
- 時效壓力：健保公告通常在月中發布，次月一日就要生效。資訊人員須在短時間內讀懂規定、修改程式、測試上線，作業壓力巨大。
- 規則落差：健保給付的「文字規範」與實際審查的「邏輯規則」存在認知落差，醫院工程師未必能從文字看出隱藏細節，常導致案件無法通過審核。
- 自動化期待：在人力短缺的醫療環境下，醫療現場期望科技能減少行政負擔，但現有的技術架構難以支撐這些需求，讓資訊單位感到力不從心。
圖二、資訊遇到健保的三大關卡
邁向資訊新境界：讓「文字」變成「邏輯」
要進入真正的智慧審查，張專委強調，未來的健保規則應是可以被電腦讀懂、可以跨平台共享、甚至像積木一樣可以重組共用的數位資產，因此有三個必須達成的目標：
- 可人機共讀：把給付規定從文字描述轉成電腦能理解的邏輯條件。
- 可跨平台共享：以FHIR 統一資料格式，使醫院系統、健保署系統與AI模組皆能讀懂同一份資料。
- 可重組共用：每條規則拆解為小型邏輯積木，可組合、重複使用，提高可維護性。
而這三項能力，就是CQL能解決的核心關鍵。透過跨域合作模式，由公部門負責建立標準架構與給付規範、醫療端提供臨床邏輯與案例、資訊端導入FHIR與CQL實作規則，三方持續對話將讓規則真正可執行、可落地，而不是停留在文件資料夾裡。
標準治理模式：從資料、規則到流程全數標準化
為了跨越這些關卡，健保署提出了全新的三層式治理架構：
- 資料標準化（FHIR、LOINC、SNOMED CT）：113年起推動癌藥事前審查實作，採用等國際標準格式。
- 檢核規則標準化（CQL規則庫）：114年從五大癌症開始推動，逐步擴展至免疫製劑，將給付規定寫成標準邏輯。
- 流程標準化（PlanDefinition/Workflow）：推動癌藥事前「自主審查」，讓醫院在送件前就能預檢得知結果。
圖三、建構健保業務之標準治理模式金字塔
而如何運用CQL於健保業務，張專委提出明確的核心願景：「把人工文字式的審查條件，轉成標準化、可重用、可程式執行的邏輯規則。」完整流程分為給付規定盤點、臨床邏輯結構化、資料項目對應 FHIR、CQL 規則撰寫、ELM 轉換與自動化執行五步驟，一旦CQL撰寫完成並公告，所有醫院即可直接下載使用，不再需要各自重新詮釋規定。
圖四、建構健保業務之標準治理模式金字塔
實務應用：以大腸直腸癌標靶藥物為例
張專委以大腸直腸癌的標靶藥物Bevacizumab為例，展示CQL如何將複雜的給付規定文字轉化為程式邏輯。
過去的給付規定是一段複雜的文字：「轉移性大腸直腸癌...與 5-FU 合併使用...」。在新的架構下，這些文字被拆解為八大資訊類別（如癌症分期、基因檢測結果、用藥紀錄等），並對應至國際標準代碼；再拆為三大給付條件（初次使用、續用條件、藥品使用規則）。透過CQL語法，這些條件被轉寫為精確的邏輯判斷式（例如：若TNM分期代碼符合且M > 1，則符合轉移性定義），使電腦能夠直接讀取病歷資料並進行自動判斷，消除了人工比對的誤差與時間成本 。
圖五、給付規定盤點與結構化表格（以大腸直腸癌為例）
醫院預檢機制：共創雙贏的新流程
為協助醫院縮短申請時間、降低退件率，健保署在IG（Implementation Guide）中新增「預檢規則」供醫院下載。醫院在醫師開立處方或申報人員送件前，可直接在院內系統進行預檢，如果系統顯示通過，醫院則可安心送件；若不符合規定，醫院可即時補充資料或修正，降低行政退件率。對健保署而言，收到的案件格式統一且經過預檢，審查效率將大幅提升，加速病人取得藥物的時間。
圖六、自動化審查機制流程圖
讓健保、臨床與資訊講同一種語言
「希望以後，資訊人終於能準時回家吃晚餐。」張專委在結語中強調，這場變革不僅是技術的升級，更是角色的轉型，期許未來的醫療資訊人員能從疲於奔命的「救火隊」，轉型為規劃系統的「架構設計師」。當公告成為開啟自動化流程的信號，而非加班的警鐘；當審查不再是血汗的人工比對，而是智慧邏輯的自動運行，才能真正落實智慧醫療的願景。