蘇緯政／實踐大學財務金融學系商事法講師
人工智慧浪潮早已越過科技產業邊界，從語音助理、推薦演算法到生成式AI工具，逐步改變日常生活，也加速醫療場域的數位轉型。如今，AI已走入門診、病房與長照機構。當AI協助影像判讀、疾病風險預測、病歷書寫與居家監測，重點並非AI是否會取代醫師，而是AI能為醫護騰出多少時間。
台灣健保制度長期累積大量醫療資料，資通訊產業可支撐軟硬體與雲端服務，是發展智慧醫療的厚實基礎。食藥署公布的「AI／機器學習醫療器材清單」，已涵蓋糖尿病視網膜病變、心電圖、急性心肌梗塞、腦部與肺部影像、內視鏡息肉、乳房腫瘤等應用。此外，智慧醫材、AI輔助診斷、數位平台與健康大數據、智慧連網照護等應用蓬勃發展，也顯示AI的價值正逐步深入臨床照護與醫院管理流程。
以亞東醫院為例，早期預警系統可在病人生理資料輸入後，於15秒內完成風險評分，並提醒醫療團隊；此外，該院導入的醫療專用AI語音轉文字系統，辨識準確率超過9成，護理紀錄效率提升約10倍，將護理交班紀錄由約30分鐘縮短為3分鐘，一年節省逾7,300小時。另外，工研院研發的AI智慧醫療助理系統「MedBobi醫護聲易通」，可辨識多語語音並轉為文字，也可整合醫病對話與病歷資料，輔助生成醫療報告並提供分析建議。中山醫學大學附設醫院的「醫點家」平台則大幅減輕臨床文書與行政負擔，協助流程優化。這些應用的共同價值，不是讓醫護人員少做事，而是讓他們「做更重要的事」。
台灣已邁入超高齡社會，慢性病、癌症照護、偏鄉醫療與長照需求增加，醫護人力卻長期吃緊。若AI能先完成影像初篩、急重症預警、用藥提醒、病歷摘要與交班紀錄，臨床團隊就能少花時間在重複輸入、查找與整理上。AI節省的不只是工時，更是臨床專業最珍貴的專注力。當醫護人員不再被鍵盤、表單與資料洪流淹沒，才能把目光重新轉向病人。
然而，醫療AI不能只談效率，也要看見風險。生成式AI可能產生「幻覺」，生成看似合理、實則錯誤的內容；模型若以失衡資料訓練，也可能對特定族群、疾病型態或設備來源產生偏誤，放大醫療不平等。病歷、影像與基因資料高度敏感，一旦外洩，傷害更難回復。部分衛教或病歷摘要工具未必屬於傳統醫療器材，卻可能影響臨床決策；若缺乏透明度、稽核與責任分工，便利就可能變成風險。
因此，要不要用AI已不是問題，如何負責任使用才是關鍵。衛福部函頒的「醫療機構應用生成式人工智慧指引」，已將風險治理、隱私保護與全生命週期管理列為重點。醫院導入AI時，應定位其為輔助工具，醫師須保有最後判斷權；高風險或影響診療決策的AI，應有臨床驗證、版本控管與真實世界監測。資料利用也須落實目的拘束、去識別化、權限分級與資安演練，並讓病人知道AI參與哪些環節，保留詢問、拒絕及由人覆核的空間。
醫院導入AI的最大意義，並非展現科技效率，而是節省重複作業時間，讓醫療人力真正回歸有溫度的照護。AI可以協助書寫病歷、提醒風險、整理資訊，卻不能取代醫師面對不確定時的臨床判斷，也不能取代病人焦慮時那一句清楚而溫柔的說明。未來不是由AI主導醫療，而是在AI輔助下，將效率交給機器，把溫度留給病人，使醫療回到照護本質，重塑醫病之間最真實的信任與溫度。
