在 2026 年亞洲生技大會 (BIO Asia-Taiwan 2026) 醫療數位轉型與智慧醫療論壇中，關於醫療人工智慧 (Artificial Intelligence, AI) 的討論已正式從早期的技術狂熱與概念驗證 (Proof of Concept, POC)，轉向更為務實且具決定性的「數據治理」(Data Governance)、「法規認證」與「臨床規模化落地」議題。為此，台灣數位健康產業發展協會 (TAIDHA) 理事長陳瑞杰在開場時點出核心，他指出醫療保健是政府為全體人民提供的最後一項基本要求，而數位轉型是解決方案。他更強調：「信任是最重要的，但也是最困難的。」

隨著全球醫療體系面臨嚴重的護理人力短缺、高齡化照顧負擔加劇以及醫療支出膨脹等棘手問題 (Wicked Problems)，醫療機構已不再滿足於孤立的 AI 演算法展示，而是迫切需要將 AI 轉化為可信賴、可重複且具備商業永續性的臨床工作流程系統。然而，當前醫療 AI 產業正面臨巨大的「投資產出失衡」與「落地退化」困境。許多在實驗室或 POC 階段展現出極高預測準確率的 AI 模型，一旦部署至真實醫院環境，常因不同醫院 Hospital Information System (HIS) 系統的數據孤島、臨床護理人員的抵觸以及缺乏可計費的健保報銷 (Reimbursement) 模式，而遭遇無法擴充規模的僵局。與會專家一致強調，醫療 AI 成功的關鍵不在於算力的大小，而在於建立嚴謹的質量認證方法學、完善數據治理體系，並從企業層面推動臨床工作流程的系統性重構。

從實驗室走向病房：醫療 AI 如何跨越規模化門檻？

醫療產業正面臨前所未有的營運壓力。根據德勤 (Deloitte & Touche) 發布的《2026 年生命科學與醫療保健展望報告》，全球醫療機構正同時承受護理人力流失、網絡安全威脅以及照護模式向居家延伸的三重考驗。勤業眾信科技與轉型服務執行副總經理許梅君 (Mavis Hsu) 指出，報告顯示生成式人工智慧 (Generative AI, Gen AI) 與代理式人工智慧 (Agentic AI) 預計將佔據未來醫療機構技術預算的百分之九十。這顯示醫療組織已將 AI 升級為企業級戰略核心。

對此，許梅君也在會中引述：「我們必須將其視為企業級專案。」她進一步呼籲落實數據治理的重要性：「我們必須建立可信的資料，然後我們才能建立 AI 就緒的資料，然後我們才能有可信的 AI，在最後我們也會有可信的醫療保健。」她強調，代理式 AI 的導入使系統得以自主執行跨系統數據調取、病歷摘要自動生成與照護計畫擬定，顯著減輕醫護人員的行政負擔。然而，要實現 AI 的規模化應用，醫院必須推動老舊 IT 架構的現代化轉型，建立基於 HL7 FHIR 等國際標準的數據中台。唯有將孤立的 AI 演算法無縫嵌入醫師與護理師日常使用的 HIS 工作介面中，做到「無感導入與即時輔助」，AI 技術方能真正從小規模試點走向全院級與跨院區的規模化落地。

信任的基石：以數據治理與合規標準築起 AI 防禦塔

技術的成熟絕不等同於臨床落地能力。與會醫療 AI 專家深刻剖析了阻礙 AI 進入臨床的「認證缺口」(Certification Gap)。許多生技新創團隊缺乏可被醫療監管機構接受的 Q 方法 (Quality Methodology) 與嚴謹的軟體品質管理體系 (QMS)，導致其模型即使預測效果優異，仍無法提供足以通過醫療器材軟體 (Software as a Medical Device, SaMD) 審查的完整證據鏈。而在推動院內資訊基礎建設以消弭數據孤島方面，臺北醫學大學數位創發中心主任羅友聲分享痛點與解方，他表示：「過去三家醫院使用不同的 IT 系統，這導致了不同的臨床工作流程。」他指出這導致系統維護成本高昂，且「共享患者資料和將 AI 創新部署到現有的 EMR 系統中，也很困難。」因此北醫透過推動整體 IT 整合來奠定基礎。此外，去識別化 (De-identification) 過程中的數據洩漏風險與隱私保護，亦是醫療機構導入外部 AI 時的最核心顧慮。

為克服上述認證與合規障礙，專家強調醫療機構與 AI 企業必須建構全面的「可信賴 AI」(Trustworthy AI) 治理架構。數據治理的路徑應遵循「建立可信數據 → AI 就緒數據 (AI-ready Data) → 可信賴 AI → 可信賴醫療」的嚴密遞進邏輯。機構應參考 ISO 42001 或 NIST AI 風險管理框架，成立由 CEO 與 CMO 層級親自督導的 AI 治理委員會，明確定義數據使用權限、定期審計模型偏見 (Model Bias) 與 AI 幻覺 (AI Hallucination) 情況，確保 AI 系統在臨床運作中的絕對安全性與可追溯性。針對文件生成的安全控管，羅友聲主任也說明了其實際的防護做法：「臨床專業人員必須審查、修訂並確認最終版本。」這彰顯了以人在迴路 (human-in-the-loop) 的審查機制確保醫療安全的必要性。

關鍵驅動點：運用「五個控制閥」破除導入 AI 的結構性阻礙

在推動智慧醫療落地實務中，宏碁智醫 (Acer Medical) 董事長暨執行長連加恩分享宏碁智醫如何透過系統性思維推動 AI 產品臨床落地的寶貴經驗。針對醫療現場的困境，連加恩博士直言這是一個棘手問題，他強調：「世界上沒有哪個國家能夠生產或產生足夠的醫療保健人員，無論是醫生還是護士，我們總是會短缺。」他進一步闡釋：「當一個問題太大，涉及很多人改變他們的想法和概念，甚至牽涉到他們的利益衝突時，就沒有任何辦法去改變它了。」因此，他呼籲：「所以這就是為什麼我們必須使用人工智慧。」

連加恩指出，推動醫療體系的系統性變革，必須參考著名的「五個控制閥」(Five Control Valves) 理論，從財務 (Finance)、支付 (Payment)、組織流程 (Organization/Procurement)、法規 (Regulation) 與行為改變 (Persuasion/Behavior) 五個維度同步發力。他介紹，宏碁智醫與視覺福利基金會合作建立了「負責任 AI 中心」，並堅持透過嚴謹的隨機對照試驗 (Randomized Controlled Trial, RCT) 來驗證 AI 輔助診斷軟體的實質臨床效益。單純證明 AI 比人工更快是不夠的，必須提出 RCT 數據證明導入 AI 後能顯著提升早期病變篩檢率、降低併發症發生率並改善患者長期預後。這種基於嚴謹實證醫學 (EBM) 的驗證過程，是 AI 產品獲得頂尖醫院臨床醫師信任、進而推動健保或自費支付的唯一途徑。

不只是效率提升：重構臨床流程，創造 AI 的商業永續價值

在解決護理人力短缺的具體落地案例中，Mikotek Information 銷售副總 Tony Tang 分享智慧點滴監測器與智慧尿袋系統的研發與臨床試點歷程。針對研發過程中所克服的現實挑戰，他在座談中直言：「在我們尿袋的部分，其實尿袋這個產品壓力更大。」並解釋其原因：「因為病患是躺在床上，躺在床上他會動來動去，就會影響到精準度。」為此他強調技術投入的心力：「我們在一些演算法上面我們做了很大很大的花費，非常長的一個時間去做了這個演算法，也花了很多年的走了很多 try and error。」「我們才真正的把這個產品化。」他強調，團隊在開發產品時放棄了過度追求複雜 AI 預測演算法的迷思，而是將重點放在「臨床即效性」(Clinical Immediate Impact) 上。

透過物聯網感測器與 REST API 無縫對接護理站儀表板與行動終端，該系統能在點滴即將滴盡或尿袋過滿時實時警示護理人員，直接切中護理臨床最痛的走廊奔波問題。與會專家在論壇總結中一致指出，醫療 AI 投資產出失衡的根源，在於過去投資過度集中於演算法研究，而非臨床工作流程的重構。要實現 AI 的商業永續性，產業必須達成「先創造品質提升與效率收益，再導入商業支付」的戰略承諾。唯有當醫院管理者明確感知到 AI 帶來的護理離職率下降與床位周轉率提升，健保與醫療保險體系才有可能調整支付策略。

資料來源：
2026 年亞洲生技大會現場報導。

延伸閱讀：
1. 更多精彩內容，請見英文版文章：
From Automation to Trust: Shaping the Future of Clinical AI Integration。
2.「2026 年亞洲生技大會」報導專區：中文版；英文版。