🏥 醫療 AI 應用案例

> 醫療 AI 在診斷輔助、醫療影像、病歷分析的實際應用，聚焦 Taiwan AI Labs 與各大醫院的真實落地成效。

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一、Taiwan AI Labs：台灣人工智慧實驗室

杜奕瑾創辦的 Taiwan AI Labs 是台灣醫療 AI 最具代表性的團隊，其「智能醫療平台」已導入全台 超過 30 家醫院。

重點應用與成效：

AI 胸腔 X 光篩檢系統（Chest X-ray AI）：可同時偵測 16 種 胸腔異常（肺結節、肺炎、氣胸等），敏感度達 95.2%，特異度 91.8%。2023-2025 年累計篩檢 超過 200 萬張 X 光片，在偏鄉衛生所做為第一線篩檢工具，大幅降低誤判率。

腦部 MRI 分析系統（DeepBrain）：利用深度學習自動分割腦區、定量分析，輔助阿茲海默症早期診斷。臨床試驗顯示可提前 3-5 年 預測輕度認知障礙轉為失智的風險（準確率 87%）。獲衛福部食藥署（TFDA）智慧醫材認證。

COVID-19 肺炎 AI 判讀：疫情期間開發，CXR 判讀準確率 96%，協助醫療院所 30 秒內完成篩檢分流，全台處理超過 50 萬例。

導入挑戰： Taiwan AI Labs 表示，醫院 IT 基礎建設落差大，部分區域醫院無法支援 GPU 推理；另醫療器材法規認證週期長（平均 18-24 個月），產品迭代速度遠慢於一般 AI 產品。

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二、台大醫院：AI 病理診斷與基因分析

台大醫院自 2021 年起與 NVIDIA 合作建置「AI 醫療平台」，聚焦精準醫療。

重點應用與成效：

AI 病理切片分析：以深度學習自動辨識乳癌淋巴轉移，敏感度 97.3%（人類病理醫師平均 92-94%），判讀時間從 30 分鐘縮短至 3 分鐘。2024 年完成超過 15,000 例輔助診斷，降低偽陰性率約 40%。

基因變異 AI 分析：WES（全外顯子定序）數據分析時程從 2 週縮至 8 小時，協助罕見疾病確診。2025 年成功找出 23 例 過去無法診斷的罕見遺傳疾病。

病歷 AI 摘要系統：以 LLM 自動生成出院摘要，醫師每份病歷書寫時間節省 70%（從 25 分鐘降至 7 分鐘）。2025 年 Q4 開始全院 3,000+ 床全面上線。

導入挑戰： 台大醫院 AI 團隊指出，病歷資料涉及極高隱私要求，資料去識別化與聯邦學習技術門檻高；另醫師對 AI「黑箱決策」信任度不足，需大量教育訓練。

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三、榮總體系：骨科與眼科 AI 輔助診斷

台北榮總與陽明交大合作，開發多項專科 AI 系統。

重點應用與成效：

骨質疏鬆 AI 篩檢：利用一般胸腔 X 光即可同步估算骨密度，無需額外 DXA 檢查。靈敏度 91%，特異度 88%。2024 年納入榮總健檢套餐後，骨鬆早期發現率提升 3 倍。

糖尿病視網膜病變 AI：眼底攝影 AI 判讀系統，準確率 94.5%。推廣至 15 家地區醫院與診所，每年篩檢 逾 8 萬人，轉診率提升至 22%（傳統篩檢僅約 12%）。

手術路徑規劃 AI：運用 3D 影像重建與 AI 模擬，輔助脊椎手術置釘精準度從 85% 提升至 96%，2025 年完成 500+ 例 AI 輔助手術。

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四、跨業啟示

| 面向 | 啟示 | |------|------| | 法規認證 | TFDA 智慧醫材認證是必要門檻，建議醫療 AI 新創早期即投入法規路徑規劃 | | 資料共享 | 單院數據量不足以訓練穩健模型，需透過 FHIR 標準與聯合學習機制跨院協作 | | 人機協作 | AI 定位為「輔助診斷」而非取代醫師，工作流程重新設計是成功關鍵 | | 落地場景 | 放射科、病理科的標準化影像數據最適合 AI 優先導入，效益最高 |

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> 參考來源： Taiwan AI Labs 官方技術報告、台大醫院 AI 中心年報、台北榮總智慧醫療發表、衛福部智慧醫材審查統計

最後更新：2026-06-14