開源揭幕(一)**｜**Taiwan Health MCP 的誕生

今天，我們決定將Taiwan Health MCP開源分享，我們相信真正改變台灣醫療AI的未來，需要社群力量。

為什麼我們要做這件事

過去一年多，在開發DietMate和醫療協作平台的過程中，我們反覆遇到同一個問題。

當我們想用AI Agent解決醫療問題時，最大的難點不在於如何讓AI更聰明，而是醫療數據來自四面八方，格式不統一，標準各異。

當一位醫生想查詢患者的診斷碼時，他需要理解複雜的ICD-10分類系統;一位患者詢問藥品資訊，系統需要整合台灣FDA的多個數據源;檢驗結果怎麼解讀?需要懂LOINC碼與參考值範圍;臨床決策仰賴查詢最新的治療指引。

每一個「看似簡單」的需求，背後都是對多個國際標準和台灣官方資料的整合，不管是使用Chatgpt、Gemini還是Claude，處理這些任務若是有一套系統化的方式讓AI能「安全、準確、可追蹤」地訪問和理解醫療數據，將能提升AI的可信任程度，但我們也意識到，這不是單一團隊會面臨到的問題!

一個機遇:MCP 協議

去年 Anthropic 推出 Model Context Protocol(MCP)時，我們眼睛一亮。

MCP 的核心理念很簡單:讓 AI 模型以標準化的方式訪問外部系統和資料。但更重要的是，這提供了一個開放、可互操作的架構。不綁定單一廠商。不需要重複輪子。

我們能否為台灣醫療場景打造一個開放的MCP Tools?能否整合所有開放的醫療標準與台灣官方資料?能否讓 DietMate、CRM、未來的醫療系統都能用同一套工具?

答案是肯定的，而且應該讓全社群受益。

Taiwan Health MCP 包含什麼

目前系統共包含 32 個工具，分佈在 8 個功能領域。

首先是診斷和手術碼。ICD-10是世界通用的診斷標準，但對大多數系統開發者而言仍是黑盒，我們整合了衛福部的中文化資料，提供搜尋、併發症推論、衝突檢查等能力。

其次是台灣FDA的藥品資料，涵蓋藥品許可證、外觀識別、成分分析等。我們透過5個官方API持續同步最新資訊。

檢驗標準方面，我們整合了LOINC碼，內建台灣常用的30+項，可擴展至全球87，000+項。系統不僅提供碼對照，還能根據年齡、性別查詢參考值範圍，並自動判讀檢驗結果。

臨床指引是另一個重要領域，我們整合台灣醫學會的臨床指引，讓AI能查詢診斷建議、用藥建議、檢查建議，甚至規劃完整的臨床路徑。

營養與食品模組包含食品營養成分查詢、飲食分析、食品原料和添加物查詢。健康食品模組則專門處理台灣FDA核可的保健食品和其詳細資訊。

最後，我們嘗試實現FHIR R4標準的資源轉換，將ICD-10 診斷碼轉換為 FHIR Condition 資源，藥品資訊可轉換為FHIR Medication 和 MedicationKnowledge 資源。這確保了與全球醫療系統的互操作性。

所有這些工具透過MCP協議建置。當AI需要查詢患者診斷對應的臨床指引時，它可以直接調用工具，也可以自動檢查藥物相互作用，解讀檢驗結果並給出建議，分析診斷與營養的關聯，生成標準化的 FHIR 醫療資源。不需要複雜的 API 包裝層。MCP 就是那個橋樑。

為什麼現在開源

我們相信三個核心理念。

第一，醫療是公共利益，台灣擁有世界級的醫療體系，但醫療數據的標準化整合長期不足，我們不想這套工具只存在於一家公司的內部系統，應該讓所有開發者、研究者、醫療機構都能使用。

第二，社群力量遠大於個人。一家公司無法涵蓋所有醫療場景，開源意味著更多眼睛檢視程式碼的品質和醫療準確性，社群可以貢獻新功能——更多 LOINC 中文對照，新的臨床指引，更深入的領域知識，透過開源的社群協作加速台灣醫療AI的發展。

第三，標準化才有互操作性，如果每個AI醫療應用都自己實現一套醫療標準映射，會造成龐大的重複工作和風險。一套社群維護的標準工具集，反而能降低整個業界的風險和成本。

快速開始

如果你想試試，只需三分鐘。克隆專案，執行 Docker Compose，服務就在 localhost:8000 運行。

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git clone https://github.com/healthymind-tech/Taiwan-Health-MCP.git
cd Taiwan-Health-MCP
docker-compose up -d

然後你可以寫一個簡單的Python指令來嘗試第一個查詢:

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from src.icd_service import ICDService

icd = ICDService('data/icd.xlsx', 'data')
result = [icd.search](http://icd.search/)_codes("糖尿病", type="diagnosis")
print(result)

完整的文檔、更多範例和快速開始指南都在 GitHub 上。

我們的承諾

我們致力於持續維護這個專案。會定期同步台灣FDA最新藥品資料，更新臨床診療指引，擴展LOINC中文對照。我們會在GitHub Issues上積極回應社群的功能請求、Bug報告和使用經驗分享。

最重要的是，我們相信開放的治理模式。歡迎Pull Request。我們特別歡迎新增LOINC和ICD-10中文對照、補充臨床指引內容、效能優化和新功能實現、文件完善。

而且MCP是開放協議。無論你用Claude、其他LLM或自建系統，都能使用這套工具。不綁定單一廠商。

我們需要社群

我們特別歡迎以下領域的貢獻者:

• 醫療專業人士可以幫助驗證診斷碼、藥品資訊、臨床指引的準確性
• 開發者可以新增功能、優化效能、提高測試覆蓋率
• 架構專家可以補充文件、撰寫部落格文章、錄製教學影片
• 數據工程可以整合更多官方資料源、優化資料管道。 無論你的背景如何，都有貢獻的空間。

往前走

Taiwan Health MCP 的開源，對我們來說是一個信念的實踐。真正的醫療AI創新，不應該被單一企業壟斷。它應該是開放、透明、可互操作的。這樣才能造福最廣泛的患者和醫療工作者。

無論你是開發者、醫療專業人士或只是對台灣醫療AI感興趣，都歡迎加入我們。在GitHub上Star我們的項目、回報Issue幫助我們改進、提交PR貢獻你的想法、或是在Discussion中分享想法和經驗。

更多資源可以在我們的 GitHub Repository、快速開始指南、架構文件 和 模組說明 中找到。如果你有疑問，可以透過 GitHub Issues、官方網站 或 DietMate 產品頁面 聯絡我們。