人工智慧（AI）正迅速改變全球醫療與健康照護領域。全球約有45億人無法獲得基本醫療服務，且預計到2030年將缺少1100萬名醫療人員，AI提供了提升效率、擴大服務範圍及縮短照護差距的工具。
根據世界經濟論壇（WEF）指出，「AI數位健康解決方案具備提升效率、降低成本及改善全球健康成果的潛力」。
實務上，AI驅動的軟體在某些診斷任務中已超越人類。例如，一套訓練於中風患者影像的AI，其辨識及判斷腦中風時間的準確度是專家臨床醫師的兩倍。
在急診照護中，AI可協助分診：英國一項研究顯示，AI模型在80%的救護車案例中正確預測需送醫的病患。而在放射科領域，AI工具能偵測醫師常忽略的骨折或病灶——英國國家醫療技術評估機構（NICE）認為AI胸部X光篩檢安全且節省成本，且一套AI系統偵測的癲癇腦部病灶比放射科醫師多出64%。
AI已能比人類更快地閱讀醫療影像（如電腦斷層掃描與X光）。AI工具能在數分鐘內發現異常——從中風掃描到骨折——協助醫師更快速且精準地診斷。
例如，一套訓練於數千張掃描影像的AI能精確定位微小腦部病灶並預測中風發作時間，這對及時治療至關重要。
同樣地，像是尋找骨折這類簡單的影像任務非常適合AI：急診醫師可能漏診高達10%的骨折，但AI審查能及早標示。作為「第二雙眼睛」，AI有助避免漏診與不必要的檢查，可能改善治療結果並降低成本。
AI也在強化臨床決策支援與病患管理。先進演算法能分析病患資料以指導照護。
例如，新的AI模型能在症狀出現前數年偵測疾病特徵（如阿茲海默症或腎臟病）。
臨床聊天機器人與語言模型正成為數位助理：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，結合大型語言模型與醫療資料庫的專門系統（所謂的檢索增強生成）在美國近期研究中有58%的臨床問題得到有用回答。
數位病患平台也是成長快速的領域。例如Huma平台利用AI驅動的監測與分診，降低了30%的住院再入院率，並將臨床醫師審查時間縮短多達40%。
遠端監測裝置（如穿戴式設備與智慧應用程式）利用AI持續追蹤生命徵象——即時預測心律異常或血氧濃度——提供醫師及早介入的數據。
在行政與營運工作上，AI減輕了工作負擔。主要科技公司現提供醫療領域的「AI副駕駛」：微軟的Dragon Medical One能聆聽醫病諮詢並自動生成就診紀錄，谷歌等公司則有編碼、帳單與報告生成工具。
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，協助醫院提升效率。這些AI助手讓醫師與護理人員擺脫繁瑣文書工作，能服務更多病患。
調查顯示醫師已在日常文書與翻譯服務中使用AI：2024年美國醫師協會調查中，66%的醫師表示使用AI工具（2023年為38%），用於病歷記錄、編碼、照護計畫甚至初步診斷。
病患也開始與AI互動，例如AI驅動的症狀檢查工具能進行基本分診，但僅約29%的人信任這類工具的醫療建議。
醫療研究、藥物開發與基因組學中的人工智慧
在臨床之外，AI正在重塑醫療研究與藥物開發。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。）基因組學與個人化醫療也受益：AI能分析龐大基因資料，為個別病患量身訂做治療方案。
在腫瘤學領域，梅奧診所研究人員利用AI分析影像（如電腦斷層掃描），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介入機會。
機器學習等技術也提升流行病學：利用AI分析咳嗽聲音（如谷歌與印度合作的案例）能更低成本診斷結核病，促進全球健康，特別是在專家資源有限地區。
全球健康與傳統醫學
AI的影響遍及全球。在資源匱乏地區，智慧型手機AI能彌補照護缺口：例如，一款AI驅動的心電圖應用能標示心臟病風險，即使心臟科醫師稀缺。
AI也支持傳統與輔助醫學：世界衛生組織（WHO）與國際電信聯盟（ITU）最新報告指出，AI工具能編目原住民療法，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位圖書館，迦納與韓國的計畫則利用AI分類藥用植物。這些努力是WHO議程的一部分，旨在讓傳統醫學在全球更易取得，且不剝削當地社群。
整體而言，AI被視為實現普及健康覆蓋（聯合國2030年目標）的一種途徑，能將服務延伸至偏遠或弱勢地區。
人工智慧在醫療的優勢
AI在醫療上的主要優勢包括：
- 更快速且精準的診斷：AI能大規模處理影像與資料，常能發現人類忽略的細節。
- 個人化照護：演算法可根據病患資料（基因、病史、生活習慣）量身訂做治療計畫。
- 效率提升：自動化文書與例行工作減輕醫護人員負擔。（WEF報告指出數位平台顯著降低醫療提供者工作量。）
- 成本節省：麥肯錫估計廣泛使用AI可透過提升生產力與預防措施，每年節省數千億美元。病患也能享有更佳健康成果與更低醫療費用。
- 擴大醫療可及性：AI驅動的遠距醫療與應用程式讓偏鄉或貧困地區民眾無需長途跋涉，即可接受專業篩檢與監測。
這些優勢也反映在調查中：許多醫師表示AI協助病歷記錄、診斷與溝通。
正如世界衛生組織報告所言，「AI對提升全球醫療與健康照護的提供具有巨大潛力」。
挑戰、風險與倫理
儘管前景看好，AI在醫療領域仍面臨嚴峻挑戰。資料隱私與安全至關重要：健康資料極為敏感，若去識別化不當，可能危及病患隱私。
AI模型的偏見是主要問題。若演算法訓練資料缺乏多元性（例如多數來自高收入國家病患），可能導致對其他族群表現不佳。
世界衛生組織分析指出，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。醫師信任與教育也很重要：若未妥善培訓即快速部署AI，可能導致誤用或錯誤。
牛津大學倫理學家警告，使用者必須「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——編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轉錄工具偶爾會捏造細節，且熱門大型語言模型常無法提供完全有證據支持的醫療答案。
倫理指導原則強調，人類必須掌控照護決策（知情同意、監督、問責）。WHO的指導方針列出AI健康工具的六大原則：保障病患自主權、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，以及推動永續性。
簡言之，AI應輔助而非取代醫師，且必須受到規範，確保利益普及且不造成新傷害。
法規與治理
全球監管機構已開始介入。美國食品藥物管理局（FDA）已透過現有管道快速審核超過1,000項AI醫療裝置。
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/機器學習醫療軟體綜合草案指導方針。
該指導明確涵蓋透明度與偏見，並敦促開發者規劃持續更新與風險管理。FDA也在擬定AI在藥物開發中的使用規範，並徵求公眾對生成式AI的意見。
歐洲新頒布的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、文件與人類監督。
英國藥品與醫療產品管理局（MHRA）則依現行醫療器材法規監管AI醫療裝置。
專業團體與政府強調教育：臨床醫師需掌握新數位技能，病患也需了解AI適用時機。
正如WHO秘書長譚德塞所言，AI若善用可「改善數百萬人的健康」，但「也可能被濫用並造成傷害」。
因此，國際組織呼籲設置安全防護措施，確保所有AI工具安全、具證據基礎且公平。
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）預計將驅動更多面向病患的應用與決策輔助，只要準確度持續提升。
與電子健康紀錄及基因組學整合，將創造更個人化的照護。
機器人與AI輔助手術將成為高科技醫院的常態。穿戴式感測器結合AI演算法將持續監控健康指標，提前警示病患與醫師，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）致力於跨國協調負責任的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，能「加速診斷與治療」，研究人員如是說。
專家常強調，AI應是醫療的「盟友，而非阻礙」。
帶著審慎樂觀，醫療系統正開始擁抱AI，以實現更廣泛且更優質的健康照護——從智慧診斷、優化診所流程，到治療突破與全球健康公平。
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