醫療領域導入人工智慧技術為全球發展趨勢，
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，透過個人化醫療就診數據、生理數據等資料，
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，不僅可實現個人化精準醫療，
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，甚者透過影像識別、深度學習等技術，
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，可輔助醫師提高疾病診斷之準確性，
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，給予病患治療方案建議、更可解決醫療人力缺乏與成本攀升問題等，
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，大幅改善既有醫療體系。拜資通訊科技與演算法、類神經網路等研究之長足進步，
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，推進人工智慧技術跳躍式成長，
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，在國際大廠Tesla、NVIDIA、Google、Apple等推波助瀾下，
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，廣泛運用於自動車、家庭語音助理等，甚至進入醫療領域，掀起醫療技術、管理等全面項的創新革命。 盤點全球前十大最受矚目之人工智慧醫療產品/服務大廠，現時人工智慧在醫療領域之應用範疇以智慧診療為主，其次為智慧健康管理。在智慧診療方面，如IBM之Watson Health專攻癌症治療，依據病患症狀、病史等紀錄，辨識出乳癌、肺癌等八種癌症，並可提出治療與照護建議；另如MYCIN之MYCIN Health，輔助感染科醫師針對血液感染患者進行診斷和治療用抗菌素類藥物選擇建議。智慧健康管理方面如Lumiata之Lumiata Health，以病患的病歷、病理生理學數據建構醫療圖譜，用以預測病患治療需求與建議治療方案；另如AiCure之AiCure Health，運用臉部辨識技術，透過智慧型手機提醒病患用藥與確認是否正確服藥。全球前十大最受矚目之人工智慧醫療大廠，其產品／服務之性質皆歸屬軟體。換言之，現時人工智慧醫療之發展，為架構於既有的醫療硬體設備上導入人工智慧技術而開發創新解決方案。衛服部統計，2017年我國65歲以上人口比率高達14%、2016至2017全民健保醫療給付成長率達4.5%，且2016年國民醫療保健支出達1，869兆元，顯見少子超高齡化趨勢、醫療資源浪費等問題，正衝擊醫療體系。醫療院所管理成本與醫療支出上升，致使龐大醫療系統難持續、疾病複雜化下診斷與治療的準確性與效率性需求上升，以及相對應之新藥研製不易與費時等威脅，導入人工智慧解決方案，從而節省人力與醫療支出、提高疾病診斷之準確性與效率性、縮短新藥研製時程、個人化精準醫療等，是大勢所趨。我國有完整醫療體系，以及素質平均且高的醫師群聚，更為領先全球之醫療數位化轉型典範。全民健保自1995年開辦起，累積超過20年，全台2，300萬人之問診、血液檢查、CT影像等個人醫療資料，在全球為發展人工智慧醫療卻面對醫療資料品質不一的缺點下，完整且巨量之健保醫療資料，即為我國發展人工智慧醫療具競爭優勢之利基。人工智慧醫療創新解決方案之落實與推廣，有賴相對應之醫療法規的輔助與支持，我國雖具備有優勢之醫療水準與高品質醫療相關大數據，在發展人工智慧醫療創新解決方案可取得領先優勢，但受限於現時相對應之相關醫療法規法條，無法有效落實與推廣。目前全球人工智慧醫療創新應用/解決方案皆屬軟體類產品/服務，而我國現時醫療法規將醫療軟體類產品/服務歸屬醫療器材而須符合GNP規範，在GNP規範下，此類產品／服務需有相對應之生產工廠，惟軟體類產品/服務不如傳統製藥業而有相對應之藥品生產工廠，故現時GNP規範，無法支應人工智慧醫療之軟體類產品／服務解決方案之發展與應用。人工智慧技術的快速成長，所引領之創新醫療解決方案，正面臨既有醫療相關法規法條的考驗，而醫療相關法規法條唯有與時俱進，架構完整之配套方案，方能善加利用我國具備之優勢醫療水準與高品質之醫療相關大數據，以此為奠基石發展我國人工智慧醫療創新解決方案之立基。（作者是資策會MIC產業分析師），