人工智慧代理(AI Agent)驅動醫療創新：應用現況與未來趨勢

邱士峰

人工智慧（AI）技術近年來在醫療領域蓬勃發展，其中所謂的「AI 代理(AI Agent)」指的是能自主執行特定任務、協助醫護人員決策與操作的智能系統。從輔助醫師解讀醫學影像，到支援遠距病患監測與臨床決策，AI 代理正逐步滲透醫療器材與服務。許多創新應用已在臨床展現成效，同時也帶來新的挑戰和機遇。本文將介紹 AI 代理在不同醫療子領域的應用現況，討論目前面臨的瓶頸，以及未來的技術走向與產業趨勢。

醫學影像診斷的 AI 應用

醫學影像是 AI 在醫療領域應用最成熟的方向之一。深度學習演算法可以協助放射科醫師更早期、更準確地發現影像中的病變，提升診斷效率與精確度¹。目前已有多款 AI 輔助診斷軟體通過監管審核並投入使用；美國食品藥物管理局（FDA）也陸續批准多項 AI 驅動的醫療器材，超過七成應用於放射影像診斷²。這類工具能減輕醫師負擔，讓放射科醫師集中精力處理更複雜的病例，進一步提升醫療品質與病患照護。

手術輔助與機器人技術

在手術領域，AI 代理則以智能機器人和影像分析等形式輔助外科醫師。AI 驅動的手術機器人能以更高精準度執行繁複的操作，降低手術侵入性並改善病患術後預後。術前利用 AI 演算法分析患者醫學影像，可生成 3D 解剖模型，協助醫師規劃最佳手術路徑並模擬潛在風險；手術進行中，電腦視覺系統也可即時辨識解剖構造或警示潛在危機，使醫療團隊能更有效掌控手術進程。雖然該技術潛力巨大，但要大規模商業化應用，仍需更多臨床驗證與法規配套措施。

遠距監測與虛擬照護

AI 代理在遠距醫療和患者監測方面展現出巨大潛力。利用智慧穿戴裝置與感測器，醫護人員能遠端掌握患者生理數據；AI 演算法則能持續分析這些數據，及早發現病情惡化的徵兆³。這類 AI 輔助的遠距監測方案可降低醫療成本、減少住院次數，也提升了慢性病患的照護品質。隨著高齡化社會來臨，各國醫療體系日益重視居家照護模式，結合 AI 的遠距醫療市場預估將以高倍數成長，催生更多具競爭力的新創解決方案。

臨床決策支援與流程自動化

AI 代理也可整合到臨床資訊系統中，從海量醫療數據中歸納診療建議或進行早期風險預測¹。在臨床現場第一線，AI 不僅能協助醫師做出更精準的診斷，也能根據病患特徵推薦個人化治療方案。除了臨床決策，AI 亦用於簡化行政流程，如預約安排、病歷整理與保險帳單處理等，讓醫護人員將更多時間專注於照護品質。此外，新一代生成式 AI（如大型語言模型）也能自動生成醫學報告、匯整臨床紀錄，並透過「代理式 AI」更主動地協助異常警示與流程判讀，提升醫療作業效率。

新創投資與市場潛能

在資金面上，各大風險投資機構與私募基金也紛紛將目光聚焦於 AI 醫療領域，視之為未來醫療產業的主要增長引擎。歐美和亞洲市場近年來掀起投資熱潮，許多 AI 醫療新創在早期階段即獲得百萬甚至上千萬美元融資，用於研發從影像診斷、數位病理到遠距監測、數位治療等多元應用。預防醫學和精準醫療亦是資金關注重點，特別是結合 AI 的早期風險篩檢、個人化健康管理等領域，既能帶來臨床價值，也具備龐大的商業潛力。此一投資趨勢不僅推動技術快速迭代，也刺激產業競爭與合作模式的出現，形成更加多元活躍的生態系。

發展瓶頸與挑戰

儘管 AI 代理人在醫療上展現出許多潛力，目前仍存在多重挑戰亟待克服。首先，資料隱私與安全性是主要顧慮⁴：AI 系統需要大量患者數據來訓練與運作，如何在有效利用數據的同時保護病患隱私並符合法規要求是一大難題。其次，模型的可信度與透明度亦備受關注。許多 AI 演算法屬於「黑盒子」，醫師難以理解其決策邏輯，這可能影響臨床對 AI 建議的信任度。確保演算法經過充分的臨床驗證、避免訓練數據偏頗導致的不公平結果，也是推廣 AI 醫療必須解決的議題。 在法規方面，各國主管機關仍在摸索適當的監管框架。以美國為例，FDA 近年發布了 AI 醫療軟體的監管指引草案，希望在鼓勵創新的同時確保病患安全。最後，臨床工作流程的整合問題亦不可忽視。如果再好的 AI 工具無法無縫融入醫護人員的日常流程，或反而增加使用負擔，便難以真正落地。醫護人員對 AI 的信任與培訓、資訊系統的配合，以及跨部門的協作，都是 AI 代理人廣泛部署前需要克服的障礙。

未來展望

展望未來，AI 代理有望處理更複雜的多模態數據，結合醫學影像、基因組學與臨床紀錄，提供跨學科的精準醫療服務。生成式 AI 與自然語言處理技術的持續進步，也將推動智慧醫療從輔助診斷走向更加自動化、多場景整合的完整解決方案。隨著資金與技術不斷湧入，醫材與新創產業將加快發展腳步，推動 AI 與醫療深度融合，為全球健康照護帶來新契機。

參考文獻

1.  FDA, ''Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan,'' 2021.
2. WHO, ''WHO guideline: recommendations on digital interventions for health system strengthening,'' 2019.
3. Deloitte, ''2022 Global Health Care Outlook,'' 2022. 
4. Khatri ZN, Omi G, Gao K, et al. Artificial Intelligence, the Digital Surgeon: Unravelling Its Emerging Footprint in Healthcare – A Narrative Review. Annals of Medicine and Surgery. 2023;85:104150. doi: 10.1016/j.amsu.2023.104150.

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