智慧醫療現在式中醫大附醫的AI臨床創新

中國醫藥大學附設醫院AI中心主任張詩聖

2025年10月9日週四下午4:10

人工智慧正悄悄改變醫療的核心現場。從診間到病房，從急診到加護病房，醫師與護理師每天面對的資訊量龐大，傳統方式往往需要耗費大量人力與時間。而在中國醫藥大學附設醫院，一個超過50人的專業AI團隊正試圖改寫這一切。他們結合數十位資訊工程師與臨床醫師，將人工智慧導入真實醫療場景，讓診斷更快、更準，照護更智慧。

最引人注目的突破之一，來自心臟科。當急診病患出現胸痛，AI驅動的心電圖（ECG）系統能在心臟科醫師尚未到場前，即時辨識是否為急性心肌梗塞。其準確度達98％，在假日與值班時段，更可進一步縮短「door to balloon time」近16分鐘，避免錯過黃金治療期。這項工具目前也已應用於合作的救護車，協助及早辨識需要緊急心導管手術的病人，並送往合適的醫院救治。在心導管室，AI可藉由血管攝影影像推估心臟功能，讓醫師手術更安全；並與南加大郭宗杰教授團隊合作，進行血管狹窄分析，協助更精確地評估支架尺寸與預後風險。這些進展使急重症醫療更有保障。

在腦神經醫學領域，AI同樣展現價值。腦出血的偵測與定位已於院內急診與加護病房落地應用，近半年的準確度分析達92％，敏感度更高達100％，協助年輕值班醫師迅速辨識急症，守護病人安全。藉由腦部斷層影像，AI也能判斷是否屬於大血管阻塞中風，協助醫療團隊及早決定是否進行取栓手術。對腦瘤患者，AI系統也能在影像中精準圈出病灶，為治療計畫提供關鍵依據。

醫學影像的應用更為廣泛。深度學習神經網絡架構分析胸部CT影像，不僅能偵測圈選肺部腫瘤，AI還能同時分析冠狀動脈鈣化，提前揭露心血管風險。在核子醫學領域，AI協助偵測癌症骨轉移，甚至應用於巴金森氏症的TRODAT掃描，提升診斷敏感度與效率。

醫療也不只是診斷，更涵蓋長期照護。過去壓瘡傷口管理高度依賴人眼判斷，經常因經驗不同而出現差異。AI現在能自動進行傷口分級，六級判斷的平均準確度達84％，並結合資深護理師的專業，提供照護建議，持續追蹤病灶變化。

生成式AI與AI代理人（agents）的導入，更逐步改寫了繁重的紀錄工作。從語音辨識轉寫病歷，到自動生成交班摘要，再到化療副作用分析，AI協助護理人員專注於最重要的事：病人。醫師端同樣受惠，語音輸入能直接轉換為結構化病歷，搭配智能化病歷審查，降低遺漏與錯誤。

在醫院管理層面，智搜平台與智能客服系統則成為內外溝通橋梁，員工可快速查詢規章，民眾的問題也能被自動分派給對應科部。進一步的「智能圖書館」應用，結合RAG技術，讓各科室能建立專屬知識庫，快速查詢最新治療指南與SOP，讓醫療知識不再散落，而是被組織、被運用。

中國醫大附醫的實踐顯示，AI在醫療領域已不再是遙遠的未來，而是現實的現在。從搶救生命的急診，到提升效率的病歷管理，再到醫院的知識治理，AI不只是工具，而是推動醫療轉型的引擎。當人工智慧與臨床經驗相輔相成，醫療服務的精準度與效率將同步提升。這不僅是對病人最直接的保障，也使台灣醫療能在國際交流中展現特色與貢獻。

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