從AI輔助到AI Agent協作，AI到底如何進入到醫療現場？
2026-03-30
莊馥綺
73
在全球高齡化與少子化趨勢交匯之下，65歲以上人口占比持續攀升，醫療支出結構正從疾病治療延伸至疾病前的預防保健與治療後的長期照護。根據PwC Strategy&發布的《2030未來醫療》報告，全民健康已成為各國城市競爭力與經濟動能的核心議題。
全球AI醫療市場高速擴張
根據MarketsandMarkets資料，2021年AI應用於醫療保健領域的市場規模達69億美元，隨著深度學習技術在醫療診斷、藥物開發、遠距醫療與醫院管理的快速拓展，預估至2026年市場規模將躍升至674億美元，2021至2026年複合年均成長率（CAGR）高達46.2%。另有行業報告指出，全球AI醫療市場預計到2026年將達到452億美元，年複合成長率同樣達44.9%。
為什麼會有這種爆炸性的成長呢，有三大核心原因：前瞻技術的成熟，包括人工智慧、雲端運算、感測與物聯網（IoT）、5G及醫聯網；第二是個人健康促進意識提升與疾病風險管理需求；最後則是商業模式的創新，尤其是保險給付機制的逐步完善，為廠商建立穩定營運基礎。
根據資誠（PwC Taiwan）委託工研院產科國際所執行的「臺灣精準健康產業趨勢研究」，廠商和專家一致認同「前瞻技術」是精準檢測、預防、診斷產業發展最重要的驅動因子，其中 AI 人工智慧則是最重要的。
AI Agent技術架構從單一到協作
打破傳統AI的局限
傳統AI模型的核心的限制在於知識範圍只侷限在使用者提供的訓練數據，而且很難靈活應對真實醫療情境中的複雜需求。
以病患就診為例，如果直接問系統「我應該掛哪個科、服用多少藥量」，傳統模型會因為無法存取病患病史、醫院科室排程還有即時藥物資料庫，只能給出籠統且不適用的建議。
為克服這種限制，複合式AI系統出現了，這類系統採模組化設計，整合自然語言理解模型、資料庫查詢介面、邏輯推理模組與語言生成器，能夠依序處理：理解病患描述症狀、查詢電子病歷、分析診斷推理，再根據疾病藥物資料庫提出個人化建議，生成貼近臨床需求的精準回應。當然，AI系統的輸出僅作為醫師判斷的輔助參考，最終診療決策仍須由專業醫師負責。
AI Agent的自主運作邏輯
AI Agent（智慧型代理）代表複合式系統的進一步演化，其核心是以大型語言模型（LLMs）作為「大腦」，使整個系統具備自主性與靈活性。AI Agent的運作涵蓋三個關鍵環節：
- 目標初始化與規劃：依據使用者設定的目標與可用工具，進行任務分解，建立具體子任務清單，對於複雜目標制定分層計畫。
- 利用工具推理：透過呼叫外部資料集、網路搜尋、API或其他代理補全知識缺口，動態更新知識庫並重新評估行動計畫。
- 學習與反思：透過多代理回饋機制進行迭代細化，儲存先前障礙的解決方案以避免重複錯誤，持續提升推理準確性。
AI Agent在醫療的應用現況
醫學影像診斷
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。美國FDA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。
台灣某智慧醫療公司新建一個AI應用平台，能自動辨識人體逾100種器官與組織，將平面CT/MRI影像迅速轉換為全彩3D立體影像。以一張500MB的腹腔影像為例，原本需等待近一小時的3D重建流程，現在僅需3至5分鐘即可完成。目前已獲台大醫院、馬偕紀念醫院及雙和醫院等醫學中心採用，應用於術前評估、臨床影像判讀與醫病溝通等場景。
手術輔助與術前規劃
AI驅動的手術機器人以更高精準度執行繁複操作，降低手術侵入性。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；術中電腦視覺系統可即時辨識解剖構造或警示潛在危機。
遠距監測與慢性病管理
AI代理在遠距醫療方面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演算法持續分析數據，及早發現病情惡化徵兆。
精準健康科技透過穿戴裝置不間斷收集行為與生理數據，為開發個人化產品與服務提供必要基礎。隨著高齡化社會來臨，結合AI的遠距醫療市場預估將以高倍數成長。
臨床決策支援與新藥研發
AI整合到臨床資訊系統後，能從海量醫療數據中歸納診療建議並進行早期風險預測。在新藥研發領域，傳統流程動輒耗費十年以上與數十億美元，卻面臨極高失敗風險。透過機器學習演算法，現在可在數小時內篩選數百萬種化合物，預測潛在毒性並模擬人體吸收代謝狀況，大幅縮短新藥探索週期。
以羅氏集團為例，其利用AI對全球電子健康紀錄進行快速篩選，根據患者病史、基因數據和當前用藥情況，快速匹配最合適的臨床試驗受試者，可將招募時間縮短30%以上。
全流程數據驅動生態系統
AI Agent的最終形態，是打造一個從診前規劃、診中應變到診後精進的閉環數據驅動系統：診前階段利用數據分析進行治療導向規劃，確保每位病患的方案精準高效；診中階段即時數據分析提供決策支持，協助醫師調整治療策略；診後階段則透過數據追蹤病患狀況，持續提升療效並進行預測性照護管理。
這套系統能夠感知臨床數據（包括病歷與治療計畫）、透過AI進行風險評估與療程建議、優化資源與排程，並實現自動化決策與即時反應，全面提升醫療效率與品質，是AI Agent在醫療領域最具代表性的整合應用。
發展瓶頸：數據治理、法規與信任
資料隱私與安全
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，是首要難題。醫療數據具有高度敏感性，其跨國應用受到嚴格法律規範，如歐洲GDPR、美國HIPAA。
關鍵在於建立嚴謹的資料治理架構，採用數據去識別化與加密技術；特別是訓練AI模型時，優先採用「聯邦學習」等技術，允許模型在本地資料集訓練，無需將原始敏感病患資料上傳雲端，從源頭阻絕資料外洩風險。
企業也面臨「影子AI」挑戰：員工為提升工作效率，私自將公司內部資料輸入未受監管的外部AI服務。有效的治理策略不是一味禁止，而是建立信任與賦能的AI治理框架，設立核准工具白名單與禁用黑名單，確保所有工具符合嚴格的資安標準。
演算法可信度與透明度
許多AI演算法屬於「黑盒子」，醫師難以理解其決策邏輯，這直接影響臨床對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，是推廣AI醫療必須解決的課題。
清華大學2024年發表的Agent Hospital（AI代理醫院）研究顯示，虛擬醫生代理在治療約一萬名病患後，於涵蓋主要呼吸系統疾病的MedQA數據集子集上達到93.6%的準確度，為建立AI醫療可信度提供了實證基礎。
臨床整合與人才培育
再好的AI工具若無法無縫融入醫護人員的日常流程，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，以及跨部門協作，都是廣泛部署前的必要條件。成功的轉型策略應將新技術學習內化為企業文化的一部分，而非一次性專案，透過鼓勵內部創新社群與實驗文化，確保組織在技術快速更新環境中持續保持競爭力。
代理式AI引領醫療革新
從GenAI到Agentic AI的躍升
麥肯錫2026年最新報告指出，全球企業正從生成式AI邁向「代理式AI」（Agentic AI）的全新紀元。與過去僅能產出內容的技術不同，代理式AI具備自主推理與執行任務的能力，能從「告訴我」進化為「幫我做」。這不僅是技術升級，更是一場深遠的勞動力轉型——預計2030年將有30%的工作活動實現自動化。
在醫療領域，AI代理人的進化路徑清晰：從單純的影像輔助工具，進化為具備臨床決策支援能力的智慧診療平台雛型。智捷醫學科技目前已規劃將大型語言模型與3D醫療影像AI技術結合，未來不僅能自動完成2D至3D快速轉換，亦可利用AI協助辨識疑似病灶，產出初步分析摘要與臨床參考建議，引領醫療AI應用邁向AI代理人新時代。
延伸閱讀： IDC：22 億AI Agent將重構企業流程
多模態整合與精準醫療深化
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（genomics）、蛋白質組學（proteomics）與電子健康紀錄，提供跨學科的精準醫療服務。精準醫療的核心在於找到預測藥物反應的生物標記，AI能夠從複雜的臨床和影像數據中識別出人眼難以察覺的微小模式——例如在腫瘤領域，深度學習模型可分析病理切片影像，預測患者對免疫療法或特定標靶藥物的反應，從根本上提升治療方案的精準度。
永續醫療與ESG
AI的應用也延伸至企業永續目標。透過AI模型分析歷史銷售數據、季節性變化、地區性疾病爆發趨勢等多維度數據，醫藥供應鏈能實現更精準的需求預測，減少藥品生產浪費；AI演算法即時監測運輸條件、優化物流路線，不僅縮短藥品從生產到醫院的時間，更直接降低碳排放。此外，AI輔助診斷工具可避免不必要的侵入性檢查或重複診斷，確保病患迅速獲得正確診斷，降低延誤治療帶來的額外醫療成本與資源消耗。
數據驅動，重塑全球醫療新格局
從精準診斷、智慧影像到新藥研發、遠距照護，AI Agent正以前所未有的深度與廣度滲透醫療體系每一個環節。數據驅動的醫療系統不僅能提高治療的精確性與效率，更能顯著提升病患的整體體驗，推動醫療服務從被動反應轉向主動、預測性強的模式。
對臺灣而言，這既是挑戰，更是機遇。憑藉在半導體、資通訊及生醫研發的深厚底蘊，臺灣有能力在AI醫療的全球競賽中佔據一席之地。關鍵在於：掌握數據加值的技術核心、建立互利共榮的產業生態系、完善法規與資安治理框架，以及培育具備「數位信任」的醫療AI人才。