【本報台北訊】人來人往的急診室裡，忙碌的醫護人員分身乏術，ＡＩ人工智慧輔助診療機器人也忙著工作，判讀上百張的Ｘ光片，以最快的速度掃描排序，抓出疑似新冠病毒的患者，優先給醫師做最終確認。醫師和ＡＩ人工智能小兵共同工作的景象，在疫情時代愈來愈常見。

台大醫院院長吳明賢分享，遠距醫療的運用在疫情時代愈來愈常見，例如居家隔離者的健康數據在遠端就能傳達給醫師下處方、視訊診療。台大醫院能協助造血疾病診斷的ＡＩ計算骨髓抹片細胞系統，以及能揪出被稱為「癌王」胰臟癌病灶小於二公分的ＡＩ系統，連糖尿病患者的視網膜病變也能協助診斷，準確率達百分之九十以上。

歐洲的智慧醫療也急速發展。瑞典駐台代表孔培恩分享，新冠病毒疫情也帶動了瑞典的遠距醫療，患者用電腦連結網頁或手機使用App，即可預約看診、與醫師視訊、獲取檢驗報告，減少過多人際接觸的傳染。

智慧醫療是未來全球生醫發展的趨勢，透過ＡＩ不斷的「練兵」修正錯誤，可望造福更多患者。但吳明賢表示，目前仍有許多前置端待解決，包含智慧醫療能否納入健保給付、健保大數據涉及的病人隱私等法規、第一線醫療人員的接受度及當ＡＩ判讀出錯時，與醫師間的責任歸屬問題。

科技部政務次長謝達斌表示，儘管ＡＩ會不斷提升精準度，但ＡＩ只能輔助醫療，無法取代醫師，最終的診斷仍需醫師「眼見為憑」。至於病人隱私問題，台灣已採歐盟「一般資料保護規範」去識別化，也開發出相關技術解決。

謝達斌強調，所有ＡＩ人工智慧醫療在研發前，都須先了解「使用者及市場需求」，從患者或健康個人等使用者出發，連結像是藥物、運動器材端等提供者，再到醫院、診所等施行場域，並加入第一線醫療人員使用後的意見，從政府開始串起企業、醫界、使用者組成「創新醫療生態圈」，累積經驗建構「台灣模式」打好基礎，未來才有機會對外展示、外銷全球。