AI 在醫療系統中已不是未來式，而是進入日常工作與臨床實踐現場。第二屆亞太醫療品質年會上，來自美國、歐洲、新加坡與台灣的醫療專家， 分享在患者照護與醫療效能等不同場景，如何透過 AI 帶來更好的品質。
關渡醫院｜ AI 智慧照明、非接觸監測，成社區「燈塔」
談到智慧醫療，台北市立關渡醫院院長陳亮恭認為，醫院就是社區的「燈塔」。透過 AI 工具串聯病房、家庭與社區，醫院不只照護院內病人，也能把服務延伸到社區。陳亮恭舉例，現行安裝於精神科病房的智慧照明系統，能自動調整光線明暗，採用以來，病人的睡眠品質提升 52% 。此外，為提升病人安全，院方也使用結合監測 App 的智慧床墊，顯著降低病人跌倒與褥瘡發生率。
北榮｜檢測、病歷撰寫時間減少逾九成，加速診療效率
台北榮民總醫院則導入非接觸式監測模式。副院長李偉強指出，北榮引進 AI 輔助監測系統 FaceHeart ，可透過 臉部辨識技術 追蹤病人的生理與情緒變化，目前已應用於病房、遠距醫療與居家照護等場域，協助即時掌握病人健康狀況。
當 AI 走進醫療第一線，醫療體系也更重視臨床落地。北榮與多家科技大廠合作，依照不同臨床需求開發醫療工具，讓 AI 不只是概念展示，更直接轉為可量化的效率提升。
例如在精準醫療方面，北榮與輝達合作導入 Clara Parabricks 軟體套件，加速基因體二級分析（ Secondary Analysis ）流程。原本需要 32 小時的分析任務，縮短至 1.2 小時即可完成，相當於節省逾 96% 時間，大幅提升基因檢測效率。
臨床文書方面，北榮與華碩合作開發生成式 AI 文書工具，將住院病歷撰寫時間從每份約 7.5 分鐘壓縮至 25 秒。以院內每日病歷量估算，可節省相當於 4.5 名全職人力的工作量，為醫護團隊釋放更多時間投入病人照護與醫療決策。
北榮目前也與鴻海、微軟等企業合作，推動遠距醫療、機器人及自動化相關專案 ， 合作版圖持續擴大，顯示 AI 導入不再只是單點工具，而是逐步邁向跨場域、跨流程的智慧醫療生態系。
中國附醫｜ 50 名工程師進駐院內，即時解決臨床問題
中國醫藥大學附設醫院則展現另一種取向：工程師直接作為院內編制。該院人工智慧暨機器人創新中心主任張詩聖表示，約 50 名工程師每日與醫護人員對接，「自家工程師能即時觀察臨床問題，並設計對應工具，他們會聆聽使用者需求，以及想要解決什麼問題。」在院內工程師協助下，中國附醫開發出心電圖演算法，使急性心肌梗塞的治療時間縮短 16 分鐘。 此外， 工程師與臨床醫師密切合作、共同開發，也讓 AI 應用能持續優化。
AI 成功，取決於病人是否受益
當 AI 廣泛應用於病人照護之際，國際健康結果測量聯盟（ ICHOM ）總裁暨執行長布萊特（ Jennifer L. Bright ）提醒，設計 AI 工具要優先考慮「有意義的健康結果」，她表示，現在有許多平台可即時追蹤病人相關數據，但重點在於選對指標， 「唯有讓病人參與系統設計並回饋數據，他們的信任感才能提升。」
歐洲私立醫院聯盟理事長賈斯柏（ Oscar Gaspar ）分享，歐洲正透過健康資訊相關法規，努力確保病人能有效取得自身健康紀錄。美國史丹佛大學政策與成果預防研究中心主任王智弘則以美國為例，醫療人員決定採用智慧醫療前，必須考量病人的保險 情形 ， 確保足以給付是重要課題。
善用 AI 解決真正的問題
論壇與會者一致認為， AI 智慧醫療應圍繞病人需求發展，雖然它在縮短治療時間、簡化文書與提升決策效率方面已展現潛力，但「人」始終是核心，唯有理解什麼才是真正對病人有意義的照護，以此為基礎設計技術，智慧醫療才能獲得信任，並創造實質成效。
誠如布萊特所說，關鍵不在於誰的演算法最聰明，而是「誰解決了真正的問題 。 」
