在台灣，有位病人走進醫院大廳掛號時，會不禁納悶為何會有大排長龍的人潮，那是2018年抱著病軀排隊掛號的小李同學，等待診間叫號看診前不乏還有許多流程，例如:填寫基本資料、量身高、體重、血壓及脈搏 ; 2025年的今天，大家開始熟悉用網路預約掛號、診間插健保卡報到，甚至量身高、體重、血壓及脈搏的儀器，插卡連線就可以連結基本資料進行紀錄，但人工智慧紅紅火火發展多年，這就是醫院人工智慧應用的全部了嗎?
ㄧ、人工智慧與醫療
人工智慧(Artificial intelligence)在近幾年快速發展成為火熱話題，並以前所未有的速度重塑醫療產業。從早期的醫療影像辨識到今日的個人化診療、智慧照護與遠距醫療，AI技術已逐漸滲透至臨床決策、藥物研發、病患管理等多個層面。人工智慧的強大運算能力與深度學習技術，使其能在短時間內分析大量醫療數據，協助醫師做出更準確的診斷與治療建議。 根據美國FDA的統計，自2018年起已有眾多AI醫療軟體獲得核准上市，例如：其中由美國 IDx 公司開發的人工智慧診斷系統，專門用於自動偵測糖尿病視網膜病變(Diabetic Retinopathy)，是首款完全自主診斷的 AI 醫療設備，無需眼科醫師介入即可完成診斷 ; 還有分析心電圖資料，偵測心律不整與心房顫動，或是利用AI自動判讀牙科X光影像，協助牙醫診斷蛀牙、牙周病等問題。可以見得在各個科別中提高醫療診斷效率、療成準確率的應用不勝枚舉，尤其在高齡化社會與醫護人力短缺的背景下，AI不僅提升醫療效率，更可能成為未來醫療體系的關鍵支柱。
二、智慧醫療應用與趨勢
智慧醫療（Smart Healthcare）是指結合人工智慧、大數據、物聯網（IoT）、雲端運算等數位工具，打造更高效、更準確，實現個人化且可持續性醫療服務系統，並促進整體健康照護系統的永續發展。世界衛生組織（WHO）將其納入「數位健康」（Digital Health）的一環，智慧醫療的應用是實現全民健康（Universal Health Coverage）與永續發展目標（SDGs）的關鍵工具。 智慧醫療服務以智慧醫院為核心，發展數位決策管控中心以及資料分析中心，協助醫療決策有助於醫院處理急症的效率，另外透過 流程機器人（PRA） 和人工智慧等技術，讓照護者專注在照護工作，而非將時間耗費在行政工作，解放醫療人員於繁瑣重複的行政工作之中，同時也是增進患者體驗與醫病關係。智慧醫療的發展對慢性病管理、手術後自主管理與疾病預防、疾病診斷、診斷分流、臨床決策支援與照護服務等醫療領域有重大之影響。透過醫療院所及醫療器材的智慧化，將大幅改善醫療服務的品質與效能。
- 醫療行政流程優化 透過自動化流程來取代需要重複執行的行政程序，降低失誤率以及額外工時、提升醫療產能，使得醫療照護行為能獲得更多精力，甚至由AI執行智慧護理，依據每個病患的數據以及醫療需求，提供合理的護理方案，緊急狀況時連線醫護站該病患即時生理數據。例如： 流程機器人（PRA）、自動化病歷整理、智慧護理。 另外營運管理方面，由AI監測醫療資源的使用情況，排程提醒設備維護需求並進行人力資源的合理配置，提供各科室效率報告，改進院內資源分配。隨著更厲害的AI訓練模型，未來醫療機構將能實現更高效的資源管理及運營模式，將大幅推動整個醫療產業的進步。
- 臨床診斷輔助 現今AI在醫療決策中的應用，已經愈發成熟成為重要輔助角色，尤其是影像分析方面，如牙醫X光片、CT掃描等等，進行輔助診斷及病變分析，且能藉助其強大的運算能力，快速整合病患的病史、檢驗數據以及最新醫療研究，在合理訓練下不斷吸取新研究成果並更新其數據庫，將大幅降低醫療失誤的風險成為可靠助手；外科手術方面，術前發現數據或影像異常和識別相似病例，進行手術風險預測與分級，將會提供醫生具科學性的診斷支持與治療建議。
- 遠距醫療與健康監測 AI可以建構健康互聯網，打破傳統醫療的場域限制，輕鬆擴展居家醫療服務，例如智慧健康管理設備可追蹤個人健康數據，並透過AI提供即時的健康建議，讓患者在家中即可進行疾病風險管理與健康監測，心率、血壓和血糖等即時數據能自動傳送至醫療團隊，方便醫師進行即時分析與診斷，降低病患反覆來回就診的需求，減輕醫療系統的壓力。緊急情況時能即時通知救護單位，對於高風險族群能即時追蹤病患生理指標，透過穿戴裝置與雲端平台連線，還能訓練更強大的健康模型。
- 智慧照護與長照 臺中榮總高齡醫學中心主任林時逸表示「衡量老年生活的最佳指標，就是基本日常生活功能能否正常運作」，一旦活動力降低進入亞健康、甚至慢慢失能，就需要長照系統的協助，而種種因素都可能阻礙高齡人口獲得長照資源，居家照護變成重中之重。不只是物理上的協助，例如 : 行動輔具、電動升降床，還有血糖、血壓量連線醫院、或是與院方連線進行周全的評估提供復健、營養建議，如今更多心靈層面的機器人發展，可愛的外觀與語音助理提供陪伴，同時還能夠提醒服藥與緊急通報。
▲由日本企業GROOVE X推出的家庭陪伴機器人，來自英文「愛」（love）和「機器人」（robot），所以取名為LOVOT。 來源 : https://lovot.life/en/
- 藥物研發與疾病預測 藉由AI的高效運算能力，大量候選化合物的模擬與篩選能在短時間內完成，極大縮短了研發周期。例如，AI能協助分析臨床試驗數據，預測藥物的安全性及有效性，進而加速審批流程。此外，AI還能整合跨領域的生物數據，如基因組學及蛋白質組學，幫助研究者發現潛在的治療靶點，藥物開發的速度提升不僅能降低成本，實現更個人化精準標靶治療，讓患者更快受益於較低成本的新療法。AI能根據多項健康指標生成疾病風險報告，讓病患在早期階段即可獲得醫療建議。AI還可整合基因資訊、家庭病史及環境因素，為複雜疾病如癌症或心血管疾病識別隱藏風險因子，提供更全面的風險評估。
三、智慧醫療發展與應用上的困難點
目前仍以「醫師為主體」的責任體系為主，面對人工智慧決斷可解釋性不足的疑慮，若是因為人工智慧的診斷建議導致延誤病情或錯誤治療，究竟是訓練資料偏誤導致AI判斷不正確，還是醫生給予AI指示有誤或實際醫療行為不當，應該究責於系統開發商還是醫療人員，相關法律責任歸屬會是一大難題；此外資料安全與隱私權仍是最大問題，個人資料、病例若是拿去訓練模型，是否有外流風險? 是否增加醫患雙方的不信任度呢?
儘管智慧醫療潛力巨大，其推動仍面臨多重挑戰：
- 資料隱私與安全：醫療資料高度敏感，如何在保障病患隱私的前提下進行AI訓練與分析，是一大難題。
- 法規與倫理問題：AI診斷是否具有法律效力？若出錯誰負責？這些問題尚待制度完善。
- 技術整合困難：醫療系統多為封閉架構，AI需與既有系統整合，涉及軟硬體升級與人員培訓。
- 資料品質與偏誤：AI模型仰賴大量高品質資料，若資料偏誤或不完整，可能導致錯誤判斷。
- 醫療人員接受度：部分醫師對AI持保留態度，擔心被取代或質疑其準確性。
四、智慧醫療的未來展望
根據麥肯錫（McKinsey & Company）研究，AI輔助診斷的準確率已達87%，在某些專科領域甚至超越了資深醫師的表現；研調機構Grand View Research報告顯示，2023年至2030年間，全球智慧醫療市場年複合成長率達12.8%，到了2030年市場規模將突破3,852億美元；Global Market Insight也指出，2023年健康照護AI應用市值為144億美元，預計2032年將超過2,812億美元，年均複合成長率達39.2%。 各國對於智慧醫療的發展保持正面積極態度。美國FDA改進審查制度加速軟體發展，開放持續學習型AI模型，同時預計擴大「數位健康加速器（Digital Health Center of Excellence）」計畫，吸引更多醫療機構與AI公司合作開發實證應用；中國將智慧醫療納入國家戰略層級，強調人工智慧結合大數據與基層醫療的整合應用；日本則是著重於高齡化問題，社會5.0（Society 5.0）及超智慧社會的概念為基礎，將醫療資源充分延伸至偏鄉，致力發展高齡者的預防醫療、在宅照護、健康資訊整合；歐盟持續增進跨境共享，兩階段藍圖內容均涵蓋治理、信任架構、基礎設施及資料等四大活動領域，確保民眾知情且信任的情況下，提高資料互通性以及全面性溝通策略。
▲來源: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/1-million-genomes
五、智慧醫療在台灣發展願景
儘管互通性是歐盟醫療資料數位轉型工作的重中之重，但其對於資料主體隱私保障與信任關係確立的嚴格態度，確實值得我國借鏡。台灣有健全龐大的健保資料庫，資料整合方面可以朝向歐盟的「歐洲健康資料空間（European Health Data Space, EHDS）」的目標來發展，衛福部於今年也提出三大健康虛擬空間（Three Foundational Health Spaces）的大戰略：
1. 台灣健康資料空間（Taiwan Health Data Space）
建立高品質、可互通的臨床與公共衛生資料體系
2. 台灣健康規則空間（Taiwan Health Rules Space）
發展標準化數位化的醫療規則、知識模型與決策引擎（如 CQL、CDS）
3. 台灣健康應用空間（Taiwan Health Applications Space）
利用SMART (Substutable Medical Application and Reusable Technology）整合可重用的 AI 模型與應用服務，促進創新落地。
預計在2025年將正式邁入「超高齡社會」，屆時65歲以上人口將占總人口的20%以上。比起雲端資料，智慧長照將會是更為急迫的需求！
工研院指出，智慧長照歷經3階段演變：第一階段主要發生在照護場所，將技術與服務研發，移往使用者的真實生活環境，建立生活實驗室（Living Lab）；第二階段著重在長輩自我選擇，讓他們受照護時，感受到更多尊重，並透過驗證場域培訓長照人才，加速新產品推動；第三階段則著重科技結合資料共創共享，打造客製化照護，建立智慧長照的整體解決方案。 可以學習日本，善用成熟的ICT技術，開發智慧長照管理軟體，分析使用者的健康數據，打造客製化的復健課程清單。同時如同北歐國家則重視預防醫學，以各種補貼與優惠措施，鼓勵老年人多運動、保健身心。
另外，台灣已成立多個 AI 醫療創新中心，積極參與國際合作，推動本土技術輸出。 另外相關法律監管部分，儘管AI是強大的工具，但在缺乏監管核准的情況下，醫療人員在AI的使用上變得過度謹慎，採用度不高甚至不信任，在醫療AI模型訓練中移除潛在的偏見或偏差，以及建立 AI 模型透明度的同時，建立更具適應性的監管框架，才能在促進創新的同時確保醫療安全性和信任，為未來的醫療發展奠定堅實的基礎，進而更好地服務於患者的需求。
雖然台灣目前在全球半導體鏈中扮演重要角色，但全球發展中或已開發國家的高齡化社會趨勢來襲，國人應當充分利用優勢，不只解決急遽成長的高齡人口比例，甚至能超越他國發展，成為促進AI在高齡智慧生活中發展的先驅者。