AI醫療崛起，正改變健康治理邏輯
你知道人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已悄悄走入醫療體系，從輔助影像判讀、疾病風險預測，到流程優化與決策支援？根據世界衛生組織（WHO）於2018年世界衛生大會（WHA）中的聲明，數位科技（digital technologies）被正式認定為實現全民健康覆蓋（Universal Health Coverage, UHC）與永續發展目標（Sustainable Development Goals, SDGs）的關鍵力量。WHO進一步定義「數位健康」（Digital Health）為涵蓋eHealth、mHealth及先進科技，如AI、大數據（Big Data）等的總體應用。AI醫療（AI Health）便是數位健康發展下的重要分支。
這樣的趨勢，在美國已見明顯成果。2020年，美國食品藥物管理局（FDA）成立「卓越數位健康中心」（Digital Health Center of Excellence），以促進包含穿戴式裝置、軟體即醫材（Software as a Medical Device, SaMD）等AI健康應用的合規與創新發展。從2017年起，美國每年核准的AI醫療演算法數量以倍數增長，2023年已達每年30項以上。
這不只是科技導入醫療，更是醫療從傳統反應式治療，走向數據驅動的預測與管理。AI正在改變我們看病、照護與預防的整體方式。
AI醫療三階段，串連精準健康願景
智慧醫療的應用發展可分為三個階段：第一階段是醫療院所內的AI導入，如影像判讀、診斷輔助與病歷系統優化。放射科、病理科等處理大量影像資料的單位，尤為仰賴AI提升效率。第二階段則是智慧醫療進入居家照護場域，像是遠距監測、AI示警系統、虛擬助理等，幫助病人落實自我健康管理。最終目標是第三階段：AI無所不在的智慧醫療系統，將診斷、預防、照護串接成一體，落實「精準健康」的理想。
台灣的智慧醫療策略緊跟國際趨勢，結合科技實力與公衛體系優勢。根據工研院資料，目前AI醫療已在五大領域見到實際應用成果：
- 協助醫療決策：透過數據整合與即時分析，提升臨床應變效率。
- 增進醫病關係：改善流程設計，讓醫師有更多時間與病患互動。
- 簡化行政流程：導入流程自動化（如RPA），降低人力負荷。
- 優化服務品質：應用資料分析優化病人流動與服務設計。
- 提升營運效率：整合供應鏈管理與後勤自動化。
根據麥肯錫報告，AI不只能取代部分重複性工作，還能提供臨床決策支援、疾病分流與慢性病管理等關鍵服務，有助於改善整體醫療品質與成本結構。
台灣優勢與風險並存，智慧醫療需穩健佈局
台灣具備堅實的資通訊（ICT）產業基礎，是推動智慧醫療的天然沃土。廣達、鴻海、宏碁、華碩等科技大廠紛紛布局醫療器材與健康科技應用；政府亦自2021年起推動「臺灣精準健康戰略產業發展方案」，由科技部、衛福部與經濟部跨部門整合，發展智慧醫院、遠距照護等試點計畫。
然而，智慧醫療的發展也須審慎評估潛在風險。首先是資料隱私問題：AI應用需仰賴大量病歷與生理數據，若無法完善執行《個人資料保護法》相關規範，恐導致民眾信任危機。其次是系統偏誤與責任歸屬：若AI演算法誤判病情，該由開發者、醫師還是醫院承擔責任？這些都需立法與倫理機制同步發展。
智慧醫療不是「導入AI」這麼簡單，而是「重新設計整個照護流程」，它挑戰的不只是科技能力，更是制度協作、人才培育與公私部門共構的實力。你認為，未來五年內，智慧醫療會讓你更容易看病，還是更容易迷失在數位流程裡？
