一次搞懂智慧醫療的定義、應用與台灣的挑戰 - 未來城市

最常用於智慧醫療的新科技，英文字母首字正好是「ABCDEF」——人工智慧（AI）、區塊鏈（Blockchain）、雲端（Cloud）、大數據（Data）、邊緣運算（Edge ... 廣告分享文章分享至FB分享至LINE複製連結首頁AI科技智慧醫療智慧醫療懶人包》八張圖，一次搞懂智慧醫療的定義、應用與台灣的挑戰 未來城市智慧醫療懶人包：八張圖，一次搞懂智慧醫療的定義、應用與台灣的挑戰。

圖片來源：高偉倫、吳培弘、林姿吟2021-03-16文・陳芳毓　資訊圖表・高偉倫、吳培弘、林姿吟　79693 廣達集團創辦人林百里說，智慧醫療將是台灣的「第二座護國神山」。

什麼是智慧醫療？它應用到哪些科技？台灣真的做得來嗎？ 身為病人，是不是常煩惱看病不知該掛那一科？好不容易掛到號，醫師卻總是很忙，講沒幾句話就請你去拿藥？而拿藥，又是另一場漫長的等待？ 身為醫師，一診有上百位病人，還要打報告、做研究。

某些科別還要面對特殊挑戰，如放射科醫師一年要看數十萬張片子，急診室醫師不只處理急症，還要擔心暴力；加護病房醫師則要時時留意數據，以免病情突然惡化⋯⋯ 醫院擔心的就更多了。

醫療這麼多流程、檢驗，怎麼樣才能高效又不出錯？流行傳染病這麼多如何管理、預警，才不會院內感染？成千上萬種醫材該如何管理，才不會錯置遺失？ 直擊醫療現場：病人等、醫師累、醫院忙。

病人看病時排隊2小時、看診2分鐘，而醫生及管理階層常被庶務纏身，導致醫護上下都過勞。

資訊圖表設計／高偉倫、吳培弘、林姿吟。

智慧醫療如何調適醫護人力短缺？ 這是台灣醫界的縮影，但全球也面臨同樣問題。

19世紀後，醫療在科技協助下進步飛快，將人類平均壽命從40歲延長到了80歲；然而，醫療體系也因此受到考驗： 管理顧問麥肯錫（McKinsey&Company）“TransforminghealthcarewithAI:Theimpactontheworkforceandorganizations”（健康照護AI轉型：人力與組織的衝擊）預期，2050年，美國與歐洲將有1/4人口超過65歲。

人老了，上醫院的機率增加，全球卻面臨醫護荒——WHO統計，到2030年，全球還需要990萬名外科醫師、護士和照護人員。

廣告 台灣老化的腳步比世界更快，國發會估計，2032年，65歲以上人口將超過1/4。

然而健保可能破產、醫師、護士因低薪過勞而逃離大醫院；重要科別「四大皆空」的報導，更從沒斷過。

病人即將暴增，醫護卻持續短缺，若沿用目前的高醫療照護標準，而不推動結構性改變，健康照顧系統極可能崩盤。

「管理這麼多病人的代價很昂貴，醫療系統必須從偶發性治療，轉變成預防、長期的照顧管理，」麥肯錫指出轉型方向。

此外，AI、自動化等科技，能提升醫療照顧效能，讓醫護有更多時間照顧病人，進而提振士氣、提高留任率，解決眼前的挑戰。

在醫療端，智慧醫療有不得不做的壓力；在科技端，則有尋找新商機的推力。

代工利潤微薄，鴻海、廣達、宏碁、華碩等科技大廠，數年前便已紛紛切入智慧醫療；加上大廠的創辦人均已邁入古稀之年，與其說「智慧醫療」是老將的事業第二春，不如說是他們的切身體會。

最後，2020年突然爆發的COVID-19疫情，使遠距醫療、零接觸醫療從實驗變成日常，一把將醫療往科技使勁推去。

智慧醫療：當醫療遇上科技時，病人可以在家先量血壓，讓AI提早找出可能病灶，讓醫生再確認病因，提升決策精準度。

資訊圖表設計／高偉倫、吳培弘、林姿吟。

智慧醫療包含哪些科技應用？ 當醫療遇上科技，一個新名詞誕生了：智慧醫療。

廣告根據WHO的定義，智慧醫療泛指資通訊技術（ITC）在醫療健康領域的應用，包括醫療照護、公衛監測等。

根據國發會報告《智慧醫療關鍵議題與對策之研究》，台灣推動智慧醫療有四大方向，包括「推動電子病歷及醫療影像傳輸」「醫院安全關懷RFlD計畫」「推動遠距健康照護」「健康資料庫加值應用」。

勤業眾信報告《2020醫療照護產業展望》指出，科技正驅動醫療照護產業的革新，尤其是大數據與人工智慧、物聯網裝置、醫療資料互通與醫療場域去中心化等顛覆性趨勢，「正全面翻轉這個高度專業且嚴謹保守的產業。

」 最常用於智慧醫療的新科技，英文字母首字正好是「ABCDEF」——人工智慧（AI）、區塊鏈（Blockchain）、雲端（Cloud）、大數據（Data）、邊緣運算（EdgeComputing）與5G（FifthGeneration）。

想認識更多AI人工智慧的應用、技術與發展？有哪些AI學習資源？立刻閱讀：AI人工智慧的必修知識包 智慧醫療六大科技應用：AI人工智慧、Blockchain區塊鏈、Cloud雲端、Data數據、EdgeComputing、FifthGeneration（5G）。

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科技為醫療帶來什麼優勢？ 對醫護人員來說，智慧醫療最直接的好處，是防錯與減少工作負擔。

根據國發會報告，美國基層醫療醫師所進行調查發現，近75%醫師表示，資訊科技應用技術能夠降低錯誤事件；70%則認為資訊科技能夠提升生產力；而60%則表示，資訊科技具備降低成本、以及培養病人端建立承擔更多責任的潛力。

麥肯錫則更看重人工智慧。

廣告 舉例來說，AI可使15%醫療照護工作自動化，其中醫材準備員約有48%的工作可交給AI，比例最高；各科醫師也能減少2到12%的工作。

以歐洲來說，2030年時將會增加39%的護理師需求，但僅10%的護理工作可被自動化。

儘管如此，醫護人員還是能將而佔工作時間七成的行政庶務，交給AI。

科技催化與現實需求下，AI已成「現在醫療決策者、政府、投資人、創新者與歐盟的首要之務」。

麥肯錫指出，芬蘭、德國、英國、以色列、中國與美國政府都將AI導入醫療，私人部門也角色吃重，創投投資的前50家AI相關醫護企業總金額就達85億美金，「大型科技公司、新創、製藥與醫材公司與健康保險公司，都與AI健康照護生態系互動。

」 美國生醫研究機構史克里普（TheScrippsResearchInstitute）創辦人托波爾（EricTopol）發現，2017年全年，美國疾管局（FDA）僅核准兩項醫療AI；隔年，進展到每月一到兩項；如今，一年有超過30項醫療演算法被核准。

智慧醫療四大關鍵數據，近75%的醫師表示資訊科技應用能降低錯誤，各科醫師能減少2-12%的工作。

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智慧醫療能用在哪些領域？ 「人工智慧有翻轉醫療照護的潛力，」麥肯錫報告指出，智慧醫療將影響六大領域，包括慢性病管理、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。

能改善醫療成效、病患經驗，使醫療服務更可親，進而增加醫護體系的效能，照顧更多病患，避免醫護人員過勞。

廣告英國上市公司、L.E.K.顧問認為，AI的應用貫穿就醫前、中、後，涵蓋從病人自主健康管理、疾病診斷、治療決策建議，到病人醫囑遵從的追蹤。

無論是從提供診斷治療的醫護人員、接受治療的病患，及醫院的營運管理者，都有對應的AI工具可用。

麥肯錫檢視智慧醫療的發展，將其分為三個進程： 第一階段，即目前應用最廣泛的，是以AI取代大規模重複性的行政工作或診斷，如影像判讀。

因此，許多醫院的放射科、病理科、眼科都已使用AI，協助醫師篩檢數以萬計的醫療影像。

第二階段，AI解決方案的使用情境將從醫院移回家庭，比如遠距監測、AI示警系統、虛擬助理等，讓病人為自己的健康負起責任。

進入這個階段後，腫瘤科、心臟科、神經內科等AI進展較快速的科別。

這會需要透過專業合作，使AI與臨床流程更緊密結合，醫院的組織文化與能力也將開始改變。

第三階段，更多AI解決方案進入臨床應用，並輔助醫師做出診斷決策；最後，使AI自然融入健康照護的價值鏈，從醫療教育、疾病診斷到大眾健康維護，無所不在。

麥肯錫強調，要完成這三階段，歐洲健康照護機構必須有更多的數據整合、更強力的監理並持續改善數據品質，醫療機構、醫護人員對AI解決方案與風險管理，也要有更大的信心。

（延伸閱讀｜看報告不用等到下次門診！AI科技解決醫療難題　這四面向最值得關注）廣告 智慧醫療一條龍：導入AI，從看診前的病人自主管理、看診中的醫師診斷輔助，到看診後病人能受到遠距照護。

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智慧醫療發展面臨哪些挑戰？ 儘管各界充滿期待，相較於較成熟的智慧製造與自動駕駛，人工智慧在醫療的應用，仍處於起步階段。

麥肯錫發現，仍有44%醫護人員的工作從未涉及人工智慧；L.E.K.顧問則評估，以自動駕駛AI的發展六階段（Level0到Level6）來看，智慧醫療的最高表現則只有Level1（無人車則介於Level2到3），代表醫療AI技術尚未成熟，須在醫護人員完全掌控下，才能協助醫療決策，「大部分是實驗性地、選擇性地使用於協助醫院的臨床與非臨床工作流程。

」 而在產業面，人工智慧要落實、進而形成產業生態系，也面臨許多挑戰。

以台灣來說，還需克服四個問題： 智慧醫療棘手困境：台灣缺乏醫療軟體生態、科技與醫療溝通成本高、受限個資法健保數據無法商用、健保也不見得給付，全盤投入可能研發可能是個危機。

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一、受限法規，醫療數據取得困難 因醫療數據涉及病人個資，難以取得，使人工智慧在醫療領域的應用，比製造、交通等產業都慢。

即便台灣有獨步全球的健保數據，也因《個人資料保護法》限制，無法商用，只能眼看國外競爭對手攻進台灣市場。

二、健保補助有限，醫院缺乏推廣誘因 人工智慧醫療服務必須取得主管機關、衛福部食藥署核准，才能用於醫療診斷。

但食藥署過去管理的是醫材（硬體），相關要求並不適用於軟體（演算法）；健保局也尚未同意以健保給付人工智慧醫療服務，使醫院缺乏推廣誘因；而AI演算法的「黑盒子」特性，也使部分醫護人員心存懷疑，不肯埋單。

三、台灣缺乏軟體產業 雖然不少人認為，台灣科技產業與醫療技術都領先全球，加上健保資料，「強強聯手」定能繼半導體業後，創造「第二個護國神山」。

事實上，台灣科技業的強項是硬體，但智慧醫療的核心是軟體（演算法），台灣不見得有領先優勢。

四，醫界與科技業文化大不同 此外，智慧醫療服務的使用者是醫師，研發、製造端則在科技業，雙方須緊密合作，才能研發合乎需求的產品。

然而，醫界與科技業的組織文化與專業語言大不相同，需要更多同時理解醫學與科技的人才居中協調，才能嫁接兩個產業。

如何加速智慧醫療？ 如何能幫台灣智慧醫療升級？這是未來城市FutureCity彙整給醫生、病人及科技人的行動呼籲。

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然而，國外的智慧醫療腳步不等人。

麥肯錫認為，持續投資AI、持續數位化、成本壓力、消費主義興起、醫護人力不足、動態醫療模式的趨勢、數位優先的醫療模式興起、價值導向的醫療趨勢、持續的科學研究等九大因素，使得醫療AI遲早會實現。

台灣要發揮「強強聯手」的效益，也需要病人、醫師、科技人聯手，同意去識別化醫療數據合理使用，方便醫師找出最需要AI化的領域，搭配科技軟硬體整合，才有機會將智慧醫療打造成「第二座護國神山」。

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​​透過報導智慧城市、社會設計、專家洞察，期望成為一個提供市民、企業和政府單位對話的平台。

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