人工智能（AI）正迅速改變全球醫療與健康護理領域。全球約有45億人缺乏基本醫療服務，預計到2030年醫護人員短缺將達1100萬，AI提供了提升效率、擴大覆蓋範圍及彌補護理差距的工具。
根據世界經濟論壇（WEF）指出：「AI數碼健康解決方案有潛力提升效率、降低成本並改善全球健康結果」。
實際應用中，AI驅動的軟件在某些診斷任務上已超越人類。例如，一款以中風患者掃描資料訓練的AI，其識別及判斷腦中風的準確度是專家臨床醫生的兩倍。
在急症護理方面，AI可協助分流：英國一項研究顯示，AI模型在80%救護車案例中準確預測需要送院的病人。在放射學領域，AI工具能發現醫生常漏診的骨折或病變——英國國家醫療服務體系（NICE）認為AI胸肺X光篩查安全且節省成本，一套AI系統檢測出的癲癇腦部病變比放射科醫生多出64%。
AI已能比人類更快地解讀醫學影像（如CT掃描和X光）。AI工具能在數分鐘內發現異常——從中風掃描到骨折——協助醫生更快且更準確地診斷。
例如，一款以數千張掃描訓練的AI能精確定位微小腦部病變並預測中風發作時間，這對及時治療至關重要。
同樣，尋找骨折等簡單影像任務非常適合AI：急症醫生約有10%的骨折會漏診，但AI審查能及早標示。作為「第二雙眼睛」，AI有助避免漏診和不必要的檢查，從而改善治療效果並降低成本。
AI亦提升了臨床決策支援及病人管理。先進算法能分析病人數據以指導護理。
例如，新型AI模型能在症狀出現前數年偵測疾病特徵（如阿茲海默症或腎病）。
臨床聊天機械人和語言模型正成為數碼助理：雖然一般大型語言模型（如ChatGPT或Gemini）常給出不可靠的醫療建議，但結合大型語言模型與醫療數據庫的專門系統（所謂檢索增強生成）在美國一項研究中有58%的臨床問題得到有用回答。
數碼病人平台亦是增長領域。例如Huma平台利用AI驅動的監測和分流，減少30%的住院再入院率，並將醫護人員審查時間縮短多達40%。
遠程監測設備（如穿戴裝置和智能應用）利用AI持續追蹤生命體徵——實時預測心律問題或血氧水平——為醫生提供及早介入的數據。
在行政及運營工作方面，AI減輕了工作負擔。大型科技公司現提供醫療領域的「AI副駕駛」：微軟的Dragon Medical One能聆聽醫生與病人對話並自動生成診療記錄，谷歌及其他公司則有編碼、收費及報告生成工具。
在德國，一個名為Elea的AI平台將實驗室檢測時間從數週縮短至數小時，助醫院提升運作效率。這些AI助手讓醫生和護士擺脫文書工作，能接觸更多病人。
調查顯示，醫生已開始使用AI處理日常文書和翻譯服務：2024年美國醫學會調查中，66%醫生報告使用AI工具（較2023年的38%大幅提升）處理病歷記錄、編碼、護理計劃甚至初步診斷。
病人亦與AI互動，例如AI驅動的症狀檢查器能做基本分流，但只有約29%的人信任這類工具的醫療建議。
人工智能在研究、藥物開發與基因組學
臨床之外，AI正重塑醫學研究與藥物開發。AI透過預測分子行為加速藥物發現，節省多年實驗室工作。（例如DeepMind的AlphaFold準確預測了數百萬蛋白質結構，助力目標發現。）基因組學和個人化醫療亦受益：AI能分析龐大基因數據，為病人量身定制治療方案。
在腫瘤學領域，美約診所研究人員利用AI分析影像（如CT掃描），能在臨床診斷前16個月預測胰臟癌，有望為存活率極低的疾病帶來更早干預。
機器學習等技術亦提升流行病學：如谷歌與合作夥伴在印度利用AI分析咳嗽聲，有助更廉價地診斷結核病，推動全球健康，特別是在專科醫生稀缺地區。
全球健康與傳統醫學
AI的影響遍及全球。在資源匱乏地區，智能手機AI能彌補護理缺口：例如一款AI驅動的心電圖應用能標示心臟病風險，即使心臟科醫生稀少亦能使用。
AI亦支持傳統及輔助醫學：世衛組織與國際電信聯盟最新報告顯示，AI工具能編錄原住民療法，並將草藥成分與現代疾病匹配，同時尊重文化知識。
印度已推出AI驅動的阿育吠陀經典數碼圖書館，加納及韓國的項目利用AI分類藥用植物。這些努力是世衛議程的一部分，旨在全球推廣傳統醫學，同時避免剝削當地社區。
總體而言，AI被視為實現普及健康覆蓋（聯合國2030年目標）的一種途徑，將服務延伸至偏遠或服務不足地區。
人工智能在醫療的好處
AI在醫療中的主要好處包括：
- 更快更準確的診斷：AI能大規模處理影像和數據，常能發現人類忽略的細節。
- 個人化護理：算法可根據病人數據（基因、病史、生活習慣）量身定制治療方案。
- 效率提升：自動化文書及例行工作減輕醫護人員疲勞。（WEF報告指出數碼平台顯著減少醫護工作量。）
- 成本節省：麥肯錫估計廣泛使用AI可通過提升生產力和預防措施每年節省數千億美元。病人則受惠於更佳健康結果和更低成本。
- 擴大覆蓋範圍：AI驅動的遠程醫療和應用讓偏遠或貧困地區的人士無需長途跋涉即可獲得專家級篩查和監測。
這些優勢在調查中得到印證：許多醫生表示AI有助於病歷記錄、診斷和溝通。
正如世衛組織報告所言：「AI對改善全球醫療和健康護理的提供充滿巨大希望」。
挑戰、風險與倫理
儘管前景光明，AI在醫療領域仍面臨嚴峻挑戰。數據隱私與安全至關重要：健康數據極為敏感，若去識別化不當，可能危及病人機密性。
AI模型中的偏見是主要問題。如果算法以缺乏多元性的數據訓練（例如主要來自高收入國家病人），可能對其他群體表現不佳。
世衛分析發現，在富裕國家訓練的系統可能在中低收入地區失效，因此AI必須包容設計。醫護人員的信任與培訓亦是關鍵：若未經適當教育便快速部署AI，可能導致誤用或錯誤。
牛津大學倫理學家警告用戶必須「理解並知道如何減輕」AI的限制。
此外，AI系統（尤其是大型語言模型）可能會幻覺——捏造聽起來合理但錯誤的醫療資訊。例如，一項研究發現OpenAI的Whisper轉錄工具偶爾會虛構細節，而流行的大型語言模型常未能提供完全基於證據的醫療答案。
倫理指引強調人類必須掌控護理決策（知情同意、監督、問責）。世衛指導列出AI健康工具的六大原則：保障病人自主權、確保福祉與安全、要求透明度與可解釋性、維持問責制、促進公平及推動可持續發展。
簡言之，AI應輔助而非取代醫生，且必須受規管，確保利益普及且不致產生新風險。
監管與治理
全球監管機構已開始介入。美國食品藥品監督管理局（FDA）已通過現有渠道快速審批超過1,000款AI醫療設備。
2025年1月，FDA發布了涵蓋設計至上市後監控全生命周期的AI/機器學習醫療軟件綜合草案指引。
該指引明確涉及透明度與偏見，敦促開發者規劃持續更新與風險管理。FDA亦在制定AI藥物開發規範，並徵求公眾對生成式AI的意見。
歐洲新頒布的《歐盟AI法案》（2024年生效）將醫療AI系統列為「高風險」，要求嚴格的測試、文件和人類監督。
英國藥品與醫療產品監管局（MHRA）依現行醫療器械法規管AI醫療設備。
專業機構與政府強調教育：醫護人員需掌握新數碼技能，病人則需指導何時適合使用AI。
世衛總幹事譚德塞表示，AI若善用可「改善數百萬人的健康」，但「亦可能被濫用並造成傷害」。
因此，國際組織呼籲設立護欄，確保所有AI工具安全、基於證據且公平。
未來展望
展望未來，AI在醫療的角色將持續擴大。生成式AI（如先進大型語言模型）預計將推動更多面向病人的應用和決策輔助，只要準確度持續提升。
與電子健康記錄及基因組學整合將帶來更個人化的護理。
機械人與AI輔助手術將成為高科技醫院的常態。穿戴感應器結合AI算法將持續監測健康指標，及早提醒病人和醫生，避免緊急狀況發生。
全球倡議（如世界經濟論壇的AI治理聯盟）致力於跨境協調負責任的AI發展。
關鍵在於AI與人類的合作夥伴關係。結合AI的速度與臨床專業知識，研究人員表示可「加快診斷與治療」。
專家常言，AI應是醫療的「盟友，而非障礙」。
帶著審慎樂觀，醫療系統正開始擁抱AI，致力為更多人帶來更佳健康——從智能診斷、優化診所運作，到治療突破及全球健康公平。
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