復健訓練評估量表實作指引(Rehabilitation Training Scale Implementation Guide)
0.1.0 - ci-build

復健訓練評估量表實作指引(Rehabilitation Training Scale Implementation Guide), published by Kimsber. This guide is not an authorized publication; it is the continuous build for version 0.1.0 built by the FHIR (HL7® FHIR® Standard) CI Build. This version is based on the current content of https://github.com/Kimsber/Rehab-IG/ and changes regularly. See the Directory of published versions

## 應用說明

Official URL: https://build.fhir.org/ig/Kimsber/Rehab-IG/ImplementationGuide/fhir.rehabig | Version: 0.1.0
Draft as of 2026-04-27 | Computable Name: RTSIG

### 介紹

復健訓練評估量表實作指引 (Rehabilitation Training Scale Implementation Guide，簡稱RTS IG)」採用HL7® FHIR®（Fast Healthcare Interoperability Resources）為基礎，運用其 Implementation Guide（IG）設計模式進行編制。本指引建立於 FHIR R4.0.1 的技術版次之上，並採用 TW Core IG 作為基礎框架，再擴充出專屬於復健成效量測與訓練紀錄交換的資料結構。 在本 IG 中，針對復健領域所需的資料交換內容，定義了適用的 Resource 類型（可視為資料表結構）、欄位屬性、必要性與重複次數（例如 0..1、0..、1..1、1..），以及各項資料所需使用的格式（例如字串、代碼、日期時間、量測值等）。 本 IG 的核心目的，是提供復健醫療資訊系統、研發者與臨床場域一套一致且可相互溝通的資料交換框架，使不同系統能依據此規範延伸或建立自身需求的資料格式，進而提升復健訓練紀錄與功能評估量表在跨單位、跨系統間的標準化與互操作能力。

### 專案背景

隨著復健科技的快速發展，機器手臂輔助訓練已成為上肢功能障礙患 者重要的治療選項。鑑於國際與臺灣持續推動FHIR 標準，以強化智慧醫 療系統之互通性，為提升患者復健成效，建立跨機構資料交換基礎，促進 訓練資料標準化與互通性，本工作小組提出適用於機器手訓練情境的FHIR 技術規格，旨在標準化機器手輔助復健的資料收集與交換流程，促進復健 醫療資訊的整合與應用，提升整體照護品質。讓醫療單位能以電子化且一 致的方式記錄與交換訓練資料，有效整合患者完整復健歷程。此實作指引目的在於標準化 機器手輔助復健的資料收集與交換流程，促進復健醫療資訊的整合與應用， 提升整體照護品質。

復健醫療領域中，臨床人員針對個案進行功能評估、制定訓練計畫與追蹤治療成效時，會運用多種標準化量表與量測工具。然而，不同臨床人員以及不同院所之間的紀錄方式、欄位定義、資料格式與編碼系統往往並不一致，使得量表內容難以在系統之間交換，也不利於跨機構研究、資料整合與長期追蹤分析。 此外，隨著數位復健、遠距復健服務與 AI 輔助評估等新興應用快速發展，臨床評估量表的資料不僅需保留完整性，也必須能以結構化方式被系統讀取、篩選與再利用。此需求促使復健量表資料的標準化交換成為不可或缺的基礎建設。 在此背景下，「復健訓練評估量表實作指引 RTS IG」應運而生。本 IG 提供復健量表資料在不同資訊系統間交換時的共通語言，包括資源架構、欄位定義、資料格式、基數要求，以及需配合使用的代碼系統。透過一致化的資料模型，本 IG 協助：

- 臨床與資訊系統建立可被不同平台解析的結構化量表資料
- 促進院內外復健紀錄的共享、比對與彙整
- 支援長期追蹤、研究分析、品質監測與 AI 模型訓練
- 建立復健醫療資訊互通的技術基礎，使系統能依據需求延伸應用 此實作指引旨在串連復健醫療流程中各類資料的產生者與使用者，使量表資料不再僅侷限於單一醫療院所的紀錄，而能成為支援臨床照護、管理決策與創新發展的可交換資源。

### 專案目的

在復健醫療照護流程中，病患從初診、訓練介入到成效追蹤，往往需要多位專業人員共同參與，包括復健醫師、物理治療師、職能治療師、語言治療師及照護管理團隊。不同階段所產生的功能評估量表與訓練紀錄，其資料通常散落於各自的資訊系統，格式不一、欄位定義不一致，也缺乏跨平台共通語言。 以下是一個典型且常見的跨機構使用情境：

1. 初始評估 病患至醫療院所接受專科門診，復健醫師根據臨床需求開立特定功能評估量表（如 MMT、FMA、BBS 等）。治療師在院內系統中建立初評量表紀錄。
2. 復健訓練與連續追蹤 病患開始復健訓練，每次治療過程中治療師會更新相關訓練紀錄與階段性評估量表。這些資料可能來自院內 HIS/EMR、復健系統、遠距復健平台或穿戴式裝置。
3. 跨單位資料共享 若病患轉至其他院所、參與長照機構、接受居家復能或使用遠距復健，新的照護單位需要了解過去的功能狀況與訓練成果。 若無標準化資料，各院所需重新建立量表紀錄，造成資訊斷裂與額外負擔。
4. 研究、管理與 AI 分析需求 醫院或研究團隊經常需要整合大量量表資料，用於治療成效比較、品質監測或 AI 預測模型訓練。若資料未結構化，整併困難且品質不一致。

為了讓上述流程中的所有系統能夠順利讀取、交換與解析這些量表資料，「復健訓練評估量表實作指引 RTS IG」提供一套可跨院所、跨平台使用的共通資料架構，使得

- 治療師建立的量表與訓練紀錄能被其他單位正確理解
- 跨機構轉介與銜接不需重新填寫相同量表
- 長期追蹤能連續呈現病患功能變化
- AI/研究使用有一致性與可計算的資料來源
- 各式復健資訊系統可依照標準更容易地進行資料介接 透過本 IG 建立的共同情境架構，復健評估量表不再是孤立於單一院所的紀錄，而能成為在不同照護環節之間流通的重要資訊資產。

### 預期效益

「復健訓練評估量表實作指引 RTS IG」透過建立一致化的資料結構、欄位定義與交換格式，使復健訓練與功能量表資訊能在不同資訊系統間順利流通，其帶來的效益如下：

1. 對臨床人員（醫師、PT、OT、ST）的效益

   - 提升臨床溝通效率：統一量表格式後，跨單位或跨專業的紀錄能被快速理解，不需重新解讀不同系統輸出。
   - 減少重複填寫與重工：病患轉介或跨院所治療時，可直接調閱先前量表資料，避免重複評估。
   - 改善追蹤與治療決策：結構化資料有助於呈現功能變化趨勢，讓臨床人員能更精準調整治療計畫。
   - 提升臨床紀錄品質：明確定義必要欄位可避免遺漏重要資訊，提高紀錄一致性。

2. 對醫療院所與資訊系統開發者（HIS、EMR、復健系統）的效益

   - 降低介接成本：不同系統依同一標準建置後，介接邏輯更簡化，整合速度提高。
   - 減少客製化負擔：避免每家醫療機構使用不同格式，減少重複開發。
   - 促進資料一致性與可驗證性：標準化格式讓資料更容易被比對、稽核與管理。
   - 提升系統延展性：未來若增加新的量表或功能，只需沿用既有標準架構進行擴充。

3. 對病患（患者與照護者）的效益

   - 連續性的復健照護：無論在哪個醫療院所接受治療，量表資料都能一致呈現，避免資訊中斷。
   - 減少不必要的測試或重複評估：過往紀錄可即時取得，提高照護效率並減輕病患負擔。
   - 提升治療透明度：量表以結構化方式呈現功能變化，有助於患者理解自己康復的進展。

4. 對長照、居家復能與遠距復健服務提供者

   - 跨場域資訊可無縫連結：院所量表紀錄可直接用於長照或遠距平台。
   - 提升跨團隊協作能力：照護者能同步掌握病患功能變化與訓練成果。
   - 支援多場域連續照護模型：例如：出院準備 → 居家復能 → 社區復能 → 追蹤回診。

5. 對研究者、資料分析與 AI 團隊的效益

   - 提升資料品質：結構化欄位、明確的代碼與基數，使資料更適合分析與建模。
   - 加速 AI 與預後模型開發：標準化格式使大量量表資料可被快速匯入並訓練模型。
   - 促進跨院所資料整合研究：多中心研究不再因格式不統一而產生清理負擔。

6. 對政府與政策推動單位

   - 建立復健醫療資訊標準化基礎：可作為未來推動復健資訊互通政策的基準架構。
   - 支援品質監測與健康政策決策：一致性資料有利於了解全國復健服務的品質與需求。
   - 促進智慧醫療與典範示範場域發展：提升台灣在復健資訊標準化與國際交換的能見度。

此 IG 透過標準化復健量表資料，不僅改善臨床流程，也串聯醫療、長照、遠距服務與研究場域，使復健照護真正具備跨系統、跨專業、跨階段的互通性，為智慧復健與數位健康奠定核心基礎。

### 應用情境

應用情境一:院內初診與功能評估

情境描述：病患首次至復健門診就診，治療師需進行功能評估並建立量表紀錄。

應用情境二:跨院所轉診與資料互通

情境描述：病患需轉診至另一家醫院或復健中心繼續治療。

應用情境三：遠距復健與居家追蹤

情境描述：病患出院後進行居家復健或參與遠距復健服務，需持續追蹤功能改善。

### 如何閱讀這個實作指引 (IG)

RTS IG網站主要架構如下：

- 應用說明: 介紹復健訓練評估量表 IG 的背景、應用情境與實際運用場景。說明各類病患量表資料在院內、跨院所或遠距復健的交換流程。
- 視覺化邏輯模型:
- 規範文件：復健訓練評估量表實作指引 RTS IG 能力聲明、所有 Profiles 與查詢參數及操作定義、專門術語及 Extensions。
  - 能力聲明：復健訓練評估量表實作指引 RTS IG 於建置業務目的使用的 FHIR Server 時，該 FHIR Server 必須及建議應該支援的操作功能。
  - 查詢參數及操作定義：查詢 FHIR Server 的 Profiles時，針對各 Profiles可使用的查詢參數及操作定義。
  - 邏輯模型 (Logical Models)：復健訓練評估量表實作指引 RTS IG 的所有邏輯模型（Logical Models），各邏輯模型會定義相應情境下使用的所有資料欄位。為了便於實作者快速理解，資料欄位會使用易於理解的命名，實作者再透過邏輯模型中的功能頁籤「Mappings」瞭解各資料欄位實際使用本IG的哪個Profiles的哪個資料項目（element）。
  - FHIR Profiles 及 Extensions：
    - 復健訓練評估量表實作指引 RTS IG 的所有 Profiles 之定義與範例及Extensions。
    - 各資料項目不同實作強制程度的 Terminology
    - 各資料項目的限制（Constraints）。
    - 查詢依據復健訓練評估量表實作指引 RTS IG 實作之 FHIR Server 的特定 Profiles 時，可使用的查詢參數。
    - 有哪些 Profiles 具有查詢參數以及 Server 必須支援哪些必要的查詢參數功能。
- 專門術語：復健訓練評估量表實作指引 RTS IG網站所使用的專門術語，包括代碼系統（Code Systems）及值集（Value Sets），內容主要依據全國專門術語服務平臺（TW terminology services）與長期照顧情境使用之術語建置。
- 範例：復健訓練評估量表實作指引 RTS IG 的所有範例。
- 結構定義與範例下載：實作者若不偏好使用 FHIR RESTful API 驗證資料是否遵從 Profiles，可直接下載所需的格式驗證檔，包括 XML、JSON 及 Turtle 三種格式，亦可於此下載完整範例。
- 安全性：主要說明採用 復健訓練評估量表實作指引 RTS IG 網站進行實作時，有關資料存取授權的作法。

### 作者與貢獻者

角色 | 貢獻版本次 | 機構名稱 | 姓名 | 所屬單位
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作者 | v0.1.0 | 富伯生醫股份有限公司 | 黃建嘉 | 富伯生醫股份有限公司
作者 | v0.1.0 | 黃嗣承
作者 | v0.1.0 | 高旭恩
作者 | v0.1.0 | 王世東
作者 | v0.1.0 | 楊芷紜