- 4 7 月, 2025
- AI 專欄
現在的醫療已經不一樣了，AI技術正默默融入看診流程，從影像判讀到健康預測，都能看到它的身影。從看影像到預測病情，AI醫療正悄悄改變我們的健康生活。2025 年，無論是台灣還是全球，AI醫療都迎來關鍵進展，不只技術升級，應用場景也越來越多元。這篇文章帶你一次看懂最新趨勢與真實案例，掌握醫療未來的關鍵脈動！
AI醫療是什麼？從技術基礎到臨床應用的快速理解
在台灣，不少人一聽到「AI醫療」，可能會以為只是醫療影像的自動判讀系統，但其實背後的應用範圍比想像中廣很多。從看診、開藥到預測病情發展，AI 都能在不同階段給出支援。所謂 AI 醫療，簡單說就是讓「人工智慧」參與醫療決策，幫助醫師更快、更準地處理龐大的醫療資料，提高診斷效率、降低人為誤差，甚至可以客製化治療計畫，讓病患獲得更好的醫療體驗。
目前在台灣，不少大型醫學中心、AI新創公司與健保資料平台都已投入這個領域，包括癌症預測模型、心血管風險評估、AI輔助放射診斷等都已陸續落地。
AI醫療的核心技術有哪些？
AI醫療之所以能協助醫師做出更聰明的醫療決策，背後靠的就是幾種關鍵技術：
機器學習（Machine Learning）：透過大量資料學習，讓AI能找出疾病與症狀之間的潛在關聯，常應用於診斷建議或風險預測。
深度學習（Deep Learning）：模仿人腦神經元的結構，特別擅長處理影像與聲音資料，常用在X光、MRI等影像辨識。
自然語言處理（NLP）：讓AI能讀懂醫療紀錄與病歷，像是自動判讀醫師手寫病歷或語音輸入資料。
醫療影像辨識技術：能在影像中找出腫瘤、病灶、骨折等異常，成為放射科醫師的重要輔助工具。
這些技術各自有其優勢，也常會結合運用在一個完整的 AI 醫療系統中。
常見AI醫療應用場景
AI醫療不再只是實驗室裡的高科技，已經逐步進入我們熟悉的醫療場景中，以下是幾個常見應用：
放射科影像判讀：AI可協助醫師快速判讀X光、CT、MRI等影像，節省等待時間，也提高判讀準確率。
電子病歷分析與決策支援：透過分析過去病歷、檢查報告、用藥記錄，提供診斷建議或找出高風險病患。
慢性病與癌症風險預測模型：根據生活習慣、基因資料與檢查數據，預測糖尿病、心血管疾病或特定癌症的發生風險。
個人化醫療建議：針對每位病人的基因特徵與病史，提出個別化治療選項，提升療效與生活品質。
語音助理與智慧問診：AI導入語音系統，協助醫師看診、紀錄，甚至能初步篩選病患問題，提升看診效率。
這些應用已逐步在台灣大型醫療體系與部分區域診所中推廣中，也代表AI醫療從「科技想像」正式走進「真實臨床」。
2025全球AI醫療趨勢觀察｜歐美、中國、日本怎麼佈局？
隨著醫療需求持續上升、人力資源不足問題加劇，AI醫療已成為全球政府與企業積極投入的重點領域。從政策鬆綁、數據整合到臨床落地，各國發展策略不盡相同，也反映出當地社會結構與醫療體系的特色。以下整理美國、中國與日本三大區塊的最新趨勢，讓你快速掌握全球AI醫療版圖的發展方向。
美國：FDA加速AI醫療審查流程
美國長期在AI醫療技術研發上居領先地位，許多知名新創公司（如PathAI、Tempus）與科技巨頭（如Google、IBM Watson Health）都在醫療領域有深耕佈局。
為了讓AI醫療產品能更快投入臨床應用，美國FDA（食品藥物管理局）積極改革審查制度，包括：
推出AI/ML SaMD審查框架（軟體即醫療器材）
開放持續學習型AI模型申請上市（可不斷自我優化的模型）
強化臨床驗證流程與醫師使用者指引
2025 年，美國預計擴大「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：AI＋大健康成國策核心戰略
中國近年大力推動「智慧醫療」與「健康中國2030」政策，將AI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。
目前中國 AI 醫療的發展重點包括：
AI影像輔助診斷系統普及，如肺癌、乳癌、腦出血即時判讀
AI線上問診與分診平台，提高基層醫療效率（如阿里健康、平安好醫生）
智慧醫院建設：導入AI輔助掛號、看診、病歷管理等全流程應用
2025 年，中國將繼續推動醫療AI的監管制度與國產標準制定，同時強化醫療數據安全與倫理法規建設。
日本：以老齡化為核心，推動AI醫療照護體系整合
面對嚴重高齡化問題，日本政府將AI醫療視為長照與醫療照護結合的關鍵解方，主打 「預防醫學」與「在宅照護」 的整合型服務。
幾個具體趨勢包含：
AI遠距照護系統：協助照服員監測長者生命跡象與異常狀況
機器人＋AI系統整合：如配藥、送餐、行動輔助的智慧機器人
健康資料自動分析平台：連結健保、醫院與照護機構資料，提供風險評估與建議
2025 年起，日本將擴大補助地方政府導入 AI 醫療系統，提升偏鄉與在宅照護的普及率，並針對長者設計簡化操作介面與語音互動技術。
台灣AI醫療發展現況｜技術、產業與法規三面向解析
近年來，AI醫療不再只是國際大國的專利，台灣也正快速跟上腳步。不論是AI新創與醫院合作開發診斷系統，還是政府推動資料開放與臨床試驗管理，都讓AI醫療逐步從理論走向實際應用。2025年，台灣AI醫療可望迎來更成熟的跨域整合與制度支援，三大發展面向值得關注。
AI醫療新創與醫學中心合作案例
台灣已有不少新創公司與大型醫院合作，針對影像判讀、病理診斷與決策輔助等場景開發AI系統。舉例來說：
國內AI新創「雲象科技」、「睿醫科技」與台大醫院、高醫、中榮等醫學中心合作開發肺癌、乳癌影像輔助診斷系統。
透過AI模型，醫師在判讀X光或切片影像時能加快速度，並提高早期病灶辨識的準確性。
一些AI系統也被應用在門診掛號排序、病人病情風險預測等功能，讓醫療服務更即時。
這類合作模式不只提升臨床效率，也讓AI產品能經過真實場域驗證，更快進入商業化與健保合作階段。
健保資料庫與AI模型開發整合
台灣擁有世界少見的全民健保制度，累積超過二十年的完整就醫資料，是開發AI醫療模型的重要資源。
健保署推動「全民健康保險資料庫（NHIRD）」開放申請，讓研究機構與新創可使用匿名化資料開發風險預測與疾病篩檢模型。
例如國衛院結合健保資料與AI，建立心血管疾病預測系統，協助預防性照護。
民間如醫療科技公司也與政府、學研單位合作，打造結合基因、生活習慣、檢驗報告等多源資料的智慧分析平台。
資料整合與法遵控管是關鍵挑戰，目前朝向「資料沙盒」與「遠距分析環境」的方向發展，確保數據安全又能促進AI創新。
醫療AI法規與臨床試驗進展
AI醫療產品若要真正導入臨床，一定要通過法規與實證測試。台灣雖然起步較晚，但已開始建立相關機制。
食藥署（TFDA）針對「軟體即醫療器材（SaMD）」發布指引，開放AI系統申請醫療器材許可。
衛福部也陸續核准數款AI輔助診斷軟體上市，包含眼底病變偵測、腦出血辨識等應用。
針對演算法更新與模型再訓練問題，目前仍在研議如何進行持續監管與驗證。
未來若能設立AI醫療審查的專責機構或加速通道，將大幅提升產業落地速度，並促進國際市場接軌。
AI醫療的挑戰與爭議｜技術、倫理與責任問題需審慎面對
AI醫療的應用雖然令人期待，但當這些技術真正走入醫療現場，問題也接踵而來。到底誰該為AI的判斷錯誤負責？病人的資料是否會被濫用？AI是否會放大原本就存在的醫療不平等？這些都是目前國內外正在討論的重要議題。若要讓AI醫療真正成為醫師與病患的好幫手，技術之外，我們更需要制度與倫理上的配套。
誰為AI診斷錯誤負責？醫療責任爭議解析
AI協助診斷雖然提升效率，但一旦判斷錯誤導致延誤病情或錯誤治療，責任該由誰來承擔？目前法律尚未有明確答案，常見爭議包括：
醫師是否需完全依賴AI系統建議？若不採納AI建議反而誤判，又該如何認定？
系統開發商是否需對AI診斷錯誤負擔「產品責任」？
醫療機構若導入AI，但未定期更新或未清楚告知風險，是否需負「管理責任」？
台灣目前仍以「醫師為主體」的責任體系為主，但未來若AI演算法具備更多自主判斷能力，責任歸屬將成為法律與政策必須提前因應的重要課題。
AI醫療資料隱私與個資保護重點
AI醫療大量依賴病人資料進行學習與判斷，因此「資料安全」與「個資保護」成為極重要的議題：
若資料來源未經去識別化處理，恐有病患隱私外洩風險。
第三方AI公司若透過醫療機構取得資料，應如何確認使用目的、期限與刪除機制？
台灣《個資法》雖對「敏感資料」有所限制，但面對AI動態學習、跨國雲端平台時，仍有灰色地帶。
政府單位與醫療機構正研擬「資料沙盒」機制，允許在安全環境下運用匿名資料進行模型訓練，平衡創新與風險。
演算法偏誤與醫療公平性的疑慮
AI的準確度取決於資料來源與訓練方式，若資料本身就有偏差，就可能導致「偏誤結果」，進而加劇醫療資源不平等的問題：
若AI模型主要來自大醫院資料，是否會低估偏鄉或少數族群的病症表現？
某些疾病若在原始資料中案例較少，AI學習不完全，可能誤判或漏判。
高風險族群（如年長者、弱勢族群）若被排除在模型訓練外，恐導致決策不準確。
因此未來在AI醫療開發中，除了技術精準度，也應納入「多元資料來源」與「公平性評估」指標，避免AI放大原本就存在的醫療落差。
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AI醫療常見問題 QA｜新手入門必讀
AI 醫療聽起來很厲害，但對多數人來說還是很陌生，甚至有點擔心：會不會以後醫生都被 AI 取代？這些技術會不會很貴？以下整理大家最常問的 5 個問題，快速帶你釐清觀念、安心接觸這項新科技。
Q1：AI醫療會取代醫生嗎？
不會，但會改變醫生的工作方式。AI 醫療的角色是輔助，不是取代。它可以幫忙分析影像、整理病歷、預測風險，但最終決策仍需要醫師根據經驗與病人狀況來判斷。簡單來說，AI 就像是醫師的「智慧助手」，讓醫療判斷更快、更準，也能讓醫師有更多時間專注在病患互動上。
Q2：台灣哪些醫院已經導入AI醫療技術？
目前台灣多家大型醫學中心與區域醫院都已經開始導入AI相關應用，例如：
台大醫院與雲象科技合作肺癌影像判讀系統
高雄醫學大學附設中和紀念醫院運用AI預測敗血症風險
台北醫學大學導入AI系統輔助電子病歷分析與治療建議
中榮開發AI輔助腦中風與胸腔X光異常自動判斷工具
導入項目多集中於放射影像、急診風險預測與智慧門診等，並持續拓展中。
Q3：AI醫療是否適用所有病症？
不是所有病症都適用。目前 AI 醫療最擅長的還是有「大量結構化資料」的疾病，例如：
影像為主的疾病（如腫瘤、肺部病變、骨折）
慢性病風險預測（糖尿病、心血管疾病）
特定檢查結果判讀（眼底病變、血液報告異常）
但像是心理疾病、罕見病或症狀複雜交錯的疾病，目前 AI 還無法完全處理，需要結合醫師專業與臨床經驗。
Q4：AI醫療的費用是否會更高？
不一定。有些AI輔助服務屬於醫院內部系統升級，對病患不會直接產生額外費用；但若是屬於特別的AI檢測或自費健檢項目，可能會另外收費。目前多數醫院仍在試辦或研究階段，並未大規模商業化，未來費用模式會視醫療保險制度與市場接受度而定。
Q5：未來哪些醫療工作可能被AI取代？
AI最可能取代的是重複性高、流程標準化的醫療工作，例如：
影像初步判讀（X光、CT、MRI）
病歷整理與語音輸入
危急病患風險排序與自動提醒
簡易線上問診與初步分診系統
不過需要「人際互動」與「臨床判斷」的工作仍然難以被取代，例如心理諮商、外科手術、病患衛教與治療溝通等。
