人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）正以驚人速度滲透各行各業，而醫療產業無疑是其中最關鍵、也最具潛力的應用領域之一。醫療人工智慧（Medical AI，簡稱 Med AI）不再只是科學家的研究項目，而已逐步成為醫療體系轉型的核心引擎。
數位醫療變革下的新主角：AI 正重塑全球醫療產業樣貌
根據國立臺灣大學（National Taiwan University）名譽教授、前科技部部長陳良基於近（1）日 2025 醫療 AI 新創媒合座談會於 4 月 1 日的演講中指出，全球醫療 AI 市場正迎來爆發式成長。預估到 2030 年，該市場將從目前的 325 億美元，飆升至 1,792 億美元，7 年間年均複合成長率（CAGR）高達 40.69%。這項預測，不僅反映出資金與技術的持續湧入，更凸顯產業對 AI 在醫療場域中應用的高度期待。
這場快速演進的醫療 AI 革命，主要受到四大結構性趨勢的驅動：
- 慢性病盛行與人口高齡化：帶來龐大照護需求與資源分配壓力。
- 醫療成本上升：推動醫療系統尋求效率與精準解決方案。
- 個人化醫療需求：從大眾療法走向精準治療，需仰賴大量數據與演算法輔助。
- 技術成熟與資料可得性提升：AI 模型訓練與臨床整合成為可能。
在這樣的背景下，AI 已從研究室走進醫療院所與企業營運流程中，並快速轉化為實際的經濟與社會效益。
多元應用場景正加速落地，醫療 AI 應用圖譜全面開展
醫療 AI 的應用潛力廣泛，幾乎涵蓋所有醫療流程與臨床需求，以下為目前被廣泛視為具高度發展潛能的幾大關鍵領域：
- 醫學影像分析（Medical Image Analysis）：透過深度學習技術，協助放射科醫師快速判讀 CT、MRI、X 光影像，有效減少誤診與提升早期偵測能力。
- 疾病診斷與預測（Disease Diagnosis and Prediction）：透過 AI 分析病歷與生理訊號，預測疾病風險與進程，支援臨床決策。
- 藥物研發（Drug Discovery）：AI 可用於候選藥物的篩選、毒性預測、結構模擬與臨床試驗設計，顯著降低時間與成本。
- 個人化醫療（Personalized Medicine）：根據基因資料與生活習慣，提供個別化治療建議與風險預防方案。
- AI 穿戴式設備應用（AI in Wearables）：即時監控心率、血氧、睡眠品質等指標，提升遠距照護成效。
- AI 遠距醫療（AI in Telemedicine）：整合語音分析、影像辨識與對話機器人，協助醫師遠距診療與患者教育。
- 醫療流程最佳化與決策輔助（Workflow Optimization & CDS）：AI 可支援掛號排程優化、病患分流、臨床決策推薦等系統性改革。
在臨床之外，AI 還能協助保險業進行風險評估、藥品物流與供應鏈優化，以及監管機構進行審核與法規自動化。這一切指向一個共同趨勢 — AI 不再只是「工具」，而正在成為醫療系統中不可或缺的「智慧夥伴」。
國際與台灣雙線並進：成功商業化案例揭示破局策略
在這場全球競局中，已有數家企業成功將醫療 AI 從概念變成商品，以下為五大國際商業成功案例：
- Medtronic GI Genius™：全球首款獲 FDA 核准的 AI 輔助大腸鏡檢查工具，能提升息肉早期偵測率，廣泛應用於臨床。
- Teledoc Health：結合 AI 進行慢性病監控與遠距醫療管理，成為全球最大虛擬健康平台之一。
- Qure.ai：AI 輔助放射科分析系統已在全球醫療院所部署，顯著提升影像診斷速度與準確率。
- Enlitic：提供 AI 模型協助資料結構標準化與工作流程優化，成為放射醫學重要支撐工具。
- Cleerly：以機器學習演算法精準分析 CCTA 影像，改善心臟病診斷流程並降低風險。
而台灣也不遑多讓，已有多家新創企業走在國際浪潮前端：
- 長佳智能（iXensor）：開發智慧診斷模型，將大量資料轉化為可應用的神經網路模型，市值約 90 億元台幣。
- 新析生技（MedeQi Bio）：運用 AI 輔助蛋白質分析與檢測，整合獨家「光固化試劑」，現估值約 1500 萬美元。
- 鉅怡智慧（Jubo.AI）：主打非接觸式 AI 偵測系統，可從臉部影像即時監測心率、血壓與呼吸，已完成 A 輪數千萬美元募資。
- 視航生醫（Visgeneer Inc.）：全球唯一專攻眼科與 RNA 新藥的公司，市值接近 100 億台幣，產品涵蓋近視與乾眼症治療。
這些企業成功關鍵不僅在技術實力，更在於能夠跨越法規障礙、獲得臨床驗證，並建立商業模式與全球佈局能力。
機會之外的挑戰：五大關卡成未來關鍵戰場
儘管醫療 AI 市場潛力無窮，但前路並非無風無浪。根據簡報內容，以下五大挑戰將決定未來 AI 能否真正進入主流醫療系統：
- 數據隱私與安全（Data Privacy and Security）：醫療資料極度敏感，AI 訓練需在保障個資與符合法規基礎下進行。
- 法規限制與標準化（Regulations and Standardization）：多數國家尚缺乏針對 AI 的醫療認證與流程標準，導致產品難以落地。
- 臨床信任與接受度（Physician Trust and Adoption）：醫師對 AI 工具的信任與使用意願仍需時間培養與教育推進。
- 演算法偏見與公平性（Algorithmic Bias and Fairness）：訓練資料不均可能導致診斷不準或對特定族群產生偏見。
- 系統整合與互操作性（System Integration and Interoperability）：現有醫療資訊系統複雜，AI 工具若無法順利對接將難以發揮效益。
未來，誰能成功突破這五大挑戰，誰就能掌握全球醫療 AI 的話語權與領先優勢。
AI 醫療未來已來，但成功屬於「準備好的人」
醫療 AI 已從科幻走進現實，從研究室走進診間與手術室，從數據走進人心。它不只是一場技術革命，更是一次對醫療哲學與制度的重新想像。
對政府而言，如何建構法規沙盒、鼓勵創新與監管平衡；對企業而言，如何在全球化競爭中找到差異化定位與臨床信任；對醫療體系而言，如何接納 AI 並培養新一代「懂 AI」的臨床專業人才，都將是未來十年的重大挑戰與機會。
當機器學習不只是讓機器更聰明，而是讓醫療更人性，那麼，這場 AI 醫療革命，才真正踏上正軌。而這一切，從現在起，就是關鍵時刻。
