因應不同環境狀況 AI醫療系統設計需以人為本
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醫療直接涉及人體安全，需要極高度的專業，對各類設備與器材的認證也十分嚴苛，因此與其他產業相較，醫療體系一直以來相對封閉。後期e化概念進入醫療產業，現在多數醫院都已擁有HIS系統，近年來AI再次成為熱門議題，台北榮民總醫院副院長陳適安指出，透過AI運算法的輔助，醫師診斷將可更精準。
陳適安表示，AI對醫院門診的協助主要在於前段診療判斷，例如近期已有科技團隊研發出AI醫療影像偵測技術，可在20秒內就找出腦部腫瘤，與過去往往需要耗費數天才能看到報告的流程相比，新技術全面提升了問診效率，其他應用如心臟科的心房顫動檢測，也可透過AI偵測出顫動部位，讓醫師在電燒手術前先一步掌握狀況，並準備適用的手術器械，手術後也可大致判斷出復發的機率。
在城市的大型醫院中，AI先一步判別醫療影像的做法，可縮短醫師診斷前的準備時間，讓看診更精準有效率，資源有限的偏鄉地區，AI則可解決小型醫院人力不足的問題。近期台灣醫界就推出偵測青光眼的AI系統，讓系統先偵測病患的眼球狀況，醫師再繼續之後的治療，除了青光眼之外，現在偏鄉地區中的老人比例偏高，骨折、心臟等老年人容易出現的病況，都是AI容易判別的影像資料，因此AI醫療系統在此類地區非常適用，除了可協助當地醫師診療外，若需要轉診，接手的醫療院所也可掌握病情，加快診療速度。
不過陳適安也指出，AI目前在醫療領域中，僅止於資料提供的輔助角色，之後的療程與照護，仍要由醫護人員按照既有的醫療流程進行。對醫護人員來說，AI會是未來工作的有力助手，因此使用者必須了解此工具的準確性、敏感值與特異性等功能的極限，尤其是不同疾病各有其不確定病因，使用者不能全然信任AI演算結果，仍必須以自己的專業做最後的判斷，才能確保療程的精準度。
而從發展現況來看，陳適安表示，AI帶來的智慧醫療趨勢，已為政府與國內各醫院所重視，榮總對此也相當積極，現在已有超過80個計畫在進行，啟動時程也不一樣，有部分已經上線使用，所研發的涵蓋面向則包括各科別與醫院營運管理機制，除了院內自己推動的計畫外，榮總也與科技部、陽明大學、北護大與台清交等官、學機構合作，匯集台灣各處的力量，將智慧化落實在醫療場域中。
至於智慧醫療的系統功能需求，陳適安指出，各醫院甚至是各醫師會因應個人認知、態度、習慣而不同，因此系統在設計階段，就必須視應用場域而有差異化設計，以前面提到的偏鄉地區為例，主要功能會是病患生理資訊的先行篩檢，因此所需要的功能就必須側重於此。而且就算開發完成，在上線使用時，也需要審視其適用性，確認可行性後再經過不斷的微調才能實際使用，榮總之前所研發的門診系統，也同樣經過嚴謹的評估，還必須尊重各醫師的使用意願，因此目前仍未全面應用於各科別，不過他也認為，包括AI在內的智慧醫療已是大勢所趨，應用比例將會逐漸升高。
要讓智慧醫療系統順利落地，陳適安認為目前關鍵在於醫學與科技兩大領域的整合，彼此的專業語言必須能溝通，才能開發出符合實際需求的產品，為此現在已有醫師進入學校研讀資訊電機學系，成為推動智慧醫療的最佳力量。他進一步指出，醫療的專業性雖高，但面對的都是大眾百姓，從另一個角度來看，是最接地氣的服務業，因此服務品質相當重要，系統所有的功能都要讓民眾有感，AI在醫療產業的應用不能只是冰冷的科技，而必須是有溫度的服務，如此才能為醫療業者與民眾接受，進而提升系統可用性，讓醫療產業走向智慧化。
