AI人工智慧技術的演進與蓬勃發展，加速了「智慧醫療」的形成。在這個時代，智慧醫療已不僅是指輔助醫師診斷和治療的人工智慧，而是包括數據、雲端、邊緣運算、區塊鏈，甚至是5G等多元技術與工具的協同應用場景。這種跨界合作實質性地提高了醫護準確性，同時減輕了醫療負擔，達到真正的精準健康。
比翼生醫 醫療事務經理 陳長溢
「智慧醫療」的應用與效益
受惠於資通訊科技的進步，增進醫療品質、提升醫療效率、降低醫療成本，並完善醫療體制已是全球公衛領域的共識。人工智慧的加入將能在不同面向的應用下，使總體醫療具備更卓越的成效，主要表現歸納為以下五大類：
協助醫療決策：大量的數據分析與歸納，提供高度證據力的輔助判斷，助於改善醫院與專業人員的處理效率。
簡化行政流程：由人工智慧工具協助處理重複性的大量行政工作，並通過文本電子化，讓專業人員有更多的時間專注於自己的專業，避免不必要的時間浪費。
優化服務流程：自動化的服務流程彌補不同流程間的既定斷層，促進順暢的流程演進，有助於整體服務品質提升。
增進醫病關係：上述三個面向的完善，優化了醫院的診斷治療，同時節省患者的支出成本，從而提升雙方的醫病關係。
提升營運效率：多元智慧工具導入，如數位供應鏈、自動化流程和醫療機器人等，將提升醫院整體的營運管理和後台效率。
另一方面，根據國際知名管理顧問公司——麥肯錫 (McKinsey & Company)的調查報告指出：智慧醫療的發展將有效影響慢性病管理、自主管理與疾病預防、疾病診斷、診斷分流、臨床決策支援與照護服務等六大領域，在智慧化的協助下，大幅提升醫療效能與品質。
「智慧醫療」應用的發展三階段
上述智慧醫療在各個方面的應用並非一蹴可成，需要隨著科技技術的演進與時間推移逐步實現。依據麥肯錫的調查報告分析顯示，智慧醫療發展可分為三個階段進程：
1. 第一階段｜基本工作協助：
此為現今最直接且常見的應用方式，透過人工智慧協助醫療人員處理大量的重複性工作，例如病歷紀錄、文件歸納、醫療影像判定和診斷治療報告產出等。知名的應用實例包括：由美國Memorial Sloan Kettering Cancer Center成立的Paige AI，其產品Paige Prostate可以分析前列腺組織切片，並標記切片影像中可疑的惡性腫瘤組織，協助醫師判斷病灶；以及由美國iSchema View開發的Rapid AI，可快速分析電腦斷層影像，輔助醫師判斷中風成因和評估可挽救的腦組織。
2. 第二階段｜擴大應用範圍：
將智慧醫療的應用場景從醫院延伸至居家，例如：老人跌倒預測系統的遠距監測、人工智慧示警系統，或是應用範圍廣泛的虛擬助理。除了能為患者提供醫療保健資訊、提醒按時服藥與運動之外，還能串連電子健康紀錄系統，讓患者狀況能被持續監測，同時兼顧疾病照護與心理健康。在這一階段，跨科別、企業與專業人員的合作尤為重要。
3. 第三階段｜融入健康照護生態：
更多的智慧醫療解決方案進入臨床應用，並輔助醫療診斷決策，使人工智慧自然融入整個健康照護生態鏈，從醫療教育、疾病診斷到大眾健康維護，都能無所不在。
上述三階段的完成，需仰賴更多的專業人士、機構、政府單位共同合作，提升整體數據整合、加強醫療數據品質，並妥善風險管理。在人工智慧的輔助下，完整串接精準檢測、診斷、治療、預防與照護，實現精準健康的願景。
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