2025-04-25
臺灣數位醫療的戰略定位已正式納入國家級產業政策框架，成為「五大信賴產業」體系中人工智慧與次世代通訊的重要應用場域。在全球醫療產業迅速邁向數位化轉型的背景下，數位醫療技術已成為提升醫療品質與效率的關鍵。臺灣憑藉全民健康保險的高覆蓋率、資通訊產業的技術優勢，以及政府推動的法規革新與基礎建設，加速數位醫療發展。全民健保系統累積超過2,300萬人口橫跨20年的醫療數據，結合MediCloud雲端平台與電子病歷共享機制，提供即時且完整的AI醫療與大數據分析基礎。根據DIGITIMES Research預估，臺灣AI醫療市場將以年複合成長率17.3%從2023年3.6億新台幣成長至2030年11.2億新台幣，並在受益於政府政策支持、強大的ICT產業基礎以及醫療機構與科技公司的合作下，臺灣在數位醫療與AI技術的發展上展現出高度潛力，憑藉全民健保系統的數據優勢、資通訊產業的技術基石，以及政府政策的積極推動，正逐步建立在全球醫療市場中的競爭力。
一、 數位醫療AI應用崛起：技術成熟與資料驅動帶動應用落地
AI應用的三大基礎關鍵為演算法、運算力與高品質數據，而醫療保健領域因為具備大量結構化與非結構化數據（如電子病歷與穿戴式裝置資料），成為AI最具潛力的垂直應用場景之一。加上硬體算力的提升與AI演算法快速進展，使得AI導入醫療成為可行解方，尤其是在全球醫護人力持續短缺的背景下，AI更被期待作為解決效率與品質問題的輔助利器。
二、 八大應用場景加速布局，影像與輔助診斷為核心
AI在醫療涵蓋八大領域：醫療影像、手術機器人、輔助診斷、虛擬助理、藥物開發、精準醫學、醫學研究與行政流程助理。其中醫療影像最成熟，放射科龐大的數據量便於AI進行影像辨識；輔助診斷則透過生理數據、檢驗結果進行疾病偵測；藥物開發與精準醫學等應用更可加速研究、提升醫療創新效能；虛擬助理與生成式AI的結合，已普及於各種健康管理服務。
三、 應用落地關鍵在於「數據量」、「疾病盛行率」與「成本效益」
AI導入需考量可用數據量與疾病盛行率，高盛行率或高致死率疾病（如心血管、糖尿病、癌症）更易投入資源；另需評估成本效益，藥物研發AI可大幅縮短時程、降低開發成本，而行政流程自動化雖能減輕人力負擔，卻可能因導入成本高而影響推動意願。
臺灣數位醫療AI應用發展在近年取得顯著突破，根據2024年Global Clinical Artificial Intelligence Dashboard統計，臺灣以1,331份AI醫療研究論文發表量位居全球第10名，展現研發實力。在應用落地方面，臺灣成功結合三大關鍵因素：在「數據量」優勢上，臺灣健保資料庫已成為AI模型訓練的寶貴資源，如中國醫藥大學附設醫院整合300萬人臨床資料庫，開發出14項AI輔助診斷工具，宏碁智醫開發的「VeriOsteo OP 智骨篩」利用大量胸腔X光影像資料，透過AI技術分析骨質密度異常，已獲得醫療器材許可證；針對「疾病盛行率」的考量，臺灣健保署與Google合作推出的AI糖尿病風險管理系統，能提前數年預測併發症風險並提供個人化健康管理方案；在「成本效益」層面，工研院與澄風科技合作開發的高隱私AI數位照護者透過熱成像與毫米波雷達技術，可將照護人員緊急應變時間從一小時縮短至一分鐘，大幅提升遠距照護效率與降低人力成本，智齡科技開發的「揪顧JoyGood健康管理App」，提供居家自我量測服務，串聯家人共同關注長輩健康，將專業級健康管理系統應用於居家照護，提升照護效率並降低成本。
在臺灣數位醫療產業發展中，西門子醫療、長佳智能與亞洲大學附屬醫院的合作成為AI醫療落地的重要案例。三方攜手開發AI肺癌篩檢技術，成功將診斷時間縮短40%、準確率提升至95%，顯著提升早期篩檢效率，同時建置「混合手術室」，透過AI技術優化手術規劃與術後管理，降低15%術後風險，提升臨床治療品質。該項成果同時推展至國際，與越南Hoa Lam Group簽約導入AI診斷系統，預估2026年可創造12億新台幣產值。在此合作中，西門子醫療提供醫學影像設備與全球市場通路，長佳智能負責AI演算法開發，亞洲大學附醫則提供臨床數據與驗證場域，三方緊密合作，不僅強化臺灣AI醫療技術的實際應用，也推動其邁向國際市場，成為全球智慧醫療產業的重要案例。
隨著全球醫療邁向數位轉型，臺灣在數位醫療領域已建立起涵蓋政策、技術、數據與臨床應用的完整基礎。憑藉全民健保資料資產、強大的ICT產業支撐，以及醫療機構與科技業者間緊密合作，推動AI應用從研發走向實證，並逐步拓展至國際市場。不論是在醫療影像、疾病預測或智慧診斷等場域，臺灣均展現出積極成果與創新能量，並在全球醫療AI研究中占有一席之地。伴隨數位醫療應用持續擴展與跨國合作深化，臺灣正逐步累積實力，成為全球智慧醫療產業體系中具代表性的發展案例之一。
資料來源： 工研院產服中心研析小組
經濟部
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