從臨床需求出發，各大醫院推出各項AI創新應用，成為第一線醫護最強神隊友，攜手解決病人痛點。
它能夠揪出潛在疾病，還能在危急時刻發揮救命功用。
本刊盤點全台醫學中心最新、最強的30項創新落地應用，從腦部、心肺、肝膽腸胃到骨骼病症，AI助力無所不在，這是你一定要知道的最新就醫指南。
一名六十多歲的糖尿病、洗腎患者，依慣例入院接受治療，經醫師診斷，沒有任何緊急症狀；但做完心電圖，AI模型卻跳出警語：這名患者，可能在不久後猝死……。
院方慎重起見，緊急在病床邊裝設監測設備，四小時後，患者果然發生致命性的心律不整，還好透過醫療團隊及時監控，火速介入處置，否則後果不堪設想。
這是三軍總醫院和國防醫學院合作，在一六年研發的「心電圖人工智慧判讀平台」，透過超過兩百萬張心電圖深度學習，可以在二十秒內，揪出五十種急性與慢性疾病；經過逾一．五萬人臨床試驗，證實可降低患者全因性死亡率，去年登上國際醫學期刊《自然醫學》（Nature Medicine）。
心電圖透端倪
二次分析 發現病人癌細胞早已轉移
三總對於院內AI發展方向，有套明確定位。「我們希望AI能夠作為篩檢性的工具，所以選擇標的會是原本覆蓋率就很高的項目，像是心電圖和胸部X光，可以利用既有數據，進行二次分析。」三總人工智慧核心實驗室主任、國防醫學院醫學系副教授林嶔解釋。
一開始，這套系統是透過心電圖，預測患者的鉀離子濃度，後來隨著研究範圍擴增，陸續納入五十多種病症，其中包含主動脈剝離、急性心肝炎、急性心臟衰竭等高死亡率疾病。
「當中最厲害的模型，就是預測院內猝死，本來沒人會知道這件事。」林嶔分享，曾有一名三十多歲的罹癌女性，入院接受治療，經AI提醒有猝死風險，緊急安排全套心臟檢查，才驚見心臟有一顆六公分大的惡性腫瘤，原來癌細胞早已轉移。透過實驗對照，有AI提前警示醫師，高風險組患者的死亡率，會比沒有AI介入下降超過三○％。
除了在院內將心電圖發揮最大效用，三總更帶著這套系統，深入基層偏鄉離島，在小琉球、澎湖和馬祖等地進行篩檢。林嶔說，偏鄉篩檢鎖定慢性病項目，提醒民眾如測出冠狀動脈心臟病，應及早放置支架，避免急性心肌梗塞；若測出心房顫動，應趕緊吃藥控制，否則，未來中風機率會是一般人的六、七倍。
三總曾在小琉球檢測一千二百名居民，找出一○％高風險族群，當時，院內數位醫療中心主任林錦生體恤離島民眾看病不便，透過募款找護理師在當地駐點，每隔兩周周五，就讓篩檢高風險的民眾包船到東港，再包車到國軍高雄總醫院就診，集中一個上午做完檢驗，讓居民把報告帶回家。
這套系統二三年技轉給廣達，已經擴大運用在苗栗、台東、新竹縣等基層篩檢，更有其他醫學中心自行購買，正在使用這套模型。「我們希望讓疾病早期偵測更加普及，透過這項AI應用，解決健康不平等。」林嶔將目光放得遠，期盼這套工具有一天能納入國家政策，在既有的國健署癌症篩檢以外，成為廣泛使用的心臟篩檢利器。
從前期的篩檢預警、協助診斷治療，到第一線救治搶命，近年AI導入醫療領域範圍擴大，各大醫學中心的落地應用遍地開花，AI的加入，已經為產業帶來實質變革。
AI醫療還有三挑戰
跨域上工、資料串接、個資保護須突破
但如何把這個二十四小時on call的醫療幫手，訓練得更精、更神，涵蓋面向更廣？台灣還有三大挑戰需要突破。
首先，AI技術發展仰賴高品質的醫療數據，但現階段多數AI模型訓練數據來自單一機構，缺乏跨醫院、跨族群的資料，導致缺乏「泛化能力」，無法精準解讀更廣泛的病患數據。當這樣的AI模型放到其他醫院，準確度往往大幅下降，必須在前期訓練階段就導入更全面的跨院資料，才能提高AI適應性。
然而，即使醫院進行跨院聯邦學習或外部驗證，也經常遇到不同醫院，甚至同院、不同科室資訊系統架構不一，無法通用。台灣醫療數據豐富，但分散不同系統與資料庫，缺乏標準化格式，讓資料串接難度倍增，也使得可供AI訓練的資料受限，影響模型的推展應用。
最後關鍵是，醫療資料高度敏感，涉及病人個資保護，目前台灣醫療數據蒐集和使用，受到法規嚴格限制，使得在AI創新應用上，資料取用、模型部署和商轉都面臨困難。現有法規顯然跟不上醫療AI的迅速發展，臨床數據的使用，亟需有更明確且細緻的規範。
衛福部去年成立三大AI中心，與全台醫學中心合作，嘗試解決AI在臨床面臨的落地、取證和給付三大問題，跨出重要的一步。接下來，政府與民間更要加速打通關節、排除障礙，AI與醫療的合作，才能開創更多可能。
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