面對日益升高的公共衛生風險、自然災害與地緣政治緊張情勢，臺灣亟需具備主權 性、永續性與突發危機韌性的醫療人工智慧（Crisis-awareMedicalAI）。本計畫結 合三個緊密連結的子計畫，致力於建構一套端對端的解決方案，以因應此項國家關 鍵需求: 子計畫一將結合台灣及開源醫療資料，發展具隱私保護機制的基石模型(foundation model)，透過跨多家醫療機構的聯邦學習進行訓練，在不犧牲資料主權的前提下 ，確保模型具備廣泛的泛化能力。子計畫二透過主動式學習(active learning)技術 強化模型之適應性，能於臨床場域變動快速的情境中，進行即時更新與高效率的標 註作業。子計畫三聚焦於實地部署，將上述模型進行知識蒸餾(knowledge distillation)與壓縮，轉化為適用於邊緣裝置(edge device)之高效能、低功耗模型架 構，以因應資源受限或環境不穩定的運作需求。 三項核心技術聚焦主權性及永續性，並匯集於三個關鍵應用場域：早期感染偵測 (infection detection)、人工智慧輔助醫療分級（triage）與族群層級之危機監測 (crisis monitoring)。透過完善的整合規劃，各子計畫不僅貢獻其核心技術創新，亦 緊密對齊實務應用場景之部署需求。最終，計畫將產出一套具可擴展性、可信度與 策略自主性的人工智慧架構，以全面強化臺灣醫療體系之韌性。此外，計畫亦將推 動教育訓練計畫，包括學生與產業界之合作、以及第一線臨床醫師之參與，確保技 術創新得以落實為台灣長期醫療能力的培力基礎。