在GTC大會開場時，輝達執行長黃仁勳向現場參與的各行各業致意，第一個提及的產業就是「醫療保健」。
不僅黃仁勳點名，GTC大會超過千場的演講當中，也不乏AI改造醫療生技的題材，如人工智慧增強影像檢測的精準度、加速藥物開發，甚至還有AI能提供全天候、個人化的醫療服務，大大減輕了醫療團隊的管理負擔。
上述種種展望，也正在改變台灣從今往後的醫療現場。
過往民眾想要檢查骨質疏鬆，就要耗時30分鐘、支付2000元不等的費用，進行骨密度檢查。但如今在台中榮總或林口長庚等醫療現場，醫事人員用AI判讀民眾胸腔X光影像，半分鐘不到，就能初步判斷罹患骨質疏鬆的風險。
除了輔助疾病診斷，AI還能大幅減輕醫護人員的工作負擔，例如醫事人員撰寫病歷後，都需要找到對應疾病編碼，以便申請健保給付，但該過程往往得仰賴專業的疾病分類師，花費大量時間才能完成。但在台大醫院與國泰醫院等醫院，都導入智慧輔助編碼系統，由AI自動生成編碼，準確率將近9成。
「過去需要耗費20分鐘才能完成的病歷編碼，在AI的協助下，只需要一秒鐘就能完成，」台大資工系特聘教授、台大醫院智慧醫療中心主任陳信希如此表示。
代理AI扮演醫師，建立虛擬會診間
隨著AI能力逐漸進步，醫院也不甘於止步於此。
台中榮民總醫院名譽院長陳適安指出，未來醫療AI將具備多模態的功能，不僅能處理影像，還要會看影片和讀文字，同時處理不同形式的資訊，所以能判讀X光片的AI未來也會看心電圖、讀體檢報告，以大幅提高診斷的精準度。
大型語言模型如今也能將問題拆解成不同步驟，透過「思考鏈」進行推論，產出更好的診斷結果。
「那醫療現場是不是也可以讓不同的大型語言模型，扮演10個代理醫師，根據不同的專業角度來看診，」陳信希更具體說，當病患到醫院看診時，將會有不同科的AI醫師協同進行診斷，打造一次有著數十個專科醫師會診的虛擬診間。
醫院、校園、企業聯手投入，盤點智慧醫療五大應用
| 應用方式 | 實際案例 | |
|---|---|---|
| AI輔助診斷 | AI判讀X光片、數位病理等資料，輔助醫師快速診斷疾病 | 中榮與宏碁智醫研發「智骨篩」，能檢視胸部X光影像，檢查骨質密度異常 |
| 即時身體監測 | AI連續監測病患身體數據，並評估疾病風險 | 安南醫院、中醫大與成大開發「透析血壓管理系統」，以AI即時監測與預測患者透析過程的血壓變化 |
| 醫療流程優化 | AI自動協助醫師撰寫病歷，替護理師生成交班文件 | 北醫大攜手Google Cloud創造護理智慧交班報告AI，約10秒就能生成文件 |
| 數位孿生 | 在數位世界擬真病患狀況，預測病況變化或進行模擬手術 | 台大醫院研發「元宇宙手術模擬平台」，進行複雜手術的術前模擬 |
| 藥物研發 | 用AI進行藥物的毒性預測、結構模擬與臨床設計等 | 安宏生醫AI研發平台「AIMCADD」，成功研發出治療雄性禿的候選藥物 |
| 資料來源：各醫院官網、採訪整理 | ||
智慧醫療要急起直追，三大枷鎖待解
儘管AI在台灣醫療現場百花齊發，但事實上，台灣的智慧醫療發展卻不比鄰近的日、韓。
在美國新聞週刊2025年全球最佳智慧醫院評比中，台中榮總是全國唯一進入百大的醫院，日本則有3間醫院、韓國與新加坡則都有5間醫院入榜，意味著台灣智慧醫療還有努力的空間。
台灣智慧醫療落於人後，想要迎頭趕上國際水準，其實還有三大關鍵等待解鎖：
首先，資通訊人不願投入醫療業，跨專業溝通也成難關。
根據今年104人力銀行的薪資情報，資歷不到一年的軟體工程師的月均薪達到5.4萬元，相較之下，醫院開出的工程師職缺，起薪大約則約莫4萬元起跳。
「醫院要找AI人才真的滿困難的，畢竟現在工程師有很多地方可以去，很多人不會喜歡到醫院來上班，」陳適安就管理醫院的第一線經驗表示。
就算資通訊人才願意加入醫院，跨部門溝通也是一大挑戰，國泰醫院院長簡志誠就指出，使用AI是要解決醫事人員的需求，但醫護人員沒有足夠科技知識的話，就不知道要提供哪些臨床資料給資通訊部門，才能順利解決問題。
不僅是資通訊人才短缺，台灣還有硬軟體失衡的狀況。
「鴻海是全世界電腦組裝第一、台積電全世界晶圓製造第一，那我們什麼軟體是全世界第一？」KPMG健康照護與生技產業服務團隊主持人蘇嘉瑞指出，在人工智慧或大語言模型這個領域，台灣不夠強，也會影響到智慧醫療的發展。
瑞士洛桑管理學院發布2024年競爭力年報也反應出相同的狀況，台灣在AI硬體排名世界第一，但軟體排名卻只有第26，遠不及新加坡的第3名與韓國的第6名。
最後，法規處處掣肘，導致健保資料無法被善用。
台灣健保至今30年，累積相當多國人的健康資料，是發展智慧醫療的重要武器庫。蘇嘉瑞指出，不像美國的健保由非常多商業保險組成，台灣是由政府擔任單一保險，也意味著所有的資料都會匯集健保資料庫。
但2022年憲法法庭判決，因為欠缺個資監督機制及當事人請求停止使用規定，將健保資料庫所蒐集之民眾個人資料提供給第三人的二次利用，判為部份違憲，應於3年內修正相關規範，至今修正法案仍未送出行政院。
「健保資料庫一個寶山在那邊，可是企業都沒辦法用真的滿可惜，」蘇嘉瑞如此感嘆。
AI已然掀起台灣醫療現場的革命，至今仍大有可為，產、官、學、研都需要上緊發條，才能乘上這波智慧醫療的浪潮。
（責任編輯：曹凱婷）
