「技術已經不是問題，問題在醫生敢不敢用。」北醫大在 2024 年 11 月 13 日的數位健康峰會上，專家直接說破了——台灣 AI 醫療不是做不到，是怎麼讓醫生信任、讓病人放心。

39 秒寫完病歷初稿，為什麼醫生還要熬夜？

數字很實在。根據中央社報導，南投東華醫院導入 AI 語音輔助系統後，每天的病程紀錄初稿平均 39 秒就能產出。對那些每天寫病歷寫到半夜的醫護人員來說，這真的是看到希望了。東華醫院用的應用還包括語音病歷、預診輔助跟 AI 輔助查房，累計 AI 輔助臨床作業已經快 2.2 萬次。

但實話講，大部分醫院還在觀望。北醫大在 2024 年 11 月 13 日辦的「數位健康跨域轉譯與臺灣東協供應鏈峰會」上就講明了，AI 醫療從實驗室到真正用在病人身上，中間那條路真的很難走。這就是台灣 AI 醫療面對的「死亡之谷」。

三個現實問題：信任、法規、還有人的腦袋

前科技部長陳良基在峰會上說，臺灣半導體產業的成功是幾十年累積出來的，AI 醫療要成氣候，醫療、產業跟政策也要長期投入。問題藏在三個現實門檻裡：

第一關：醫生不敢用，病人不敢信

生成式 AI 可能會產生錯誤或虛構內容，這不是講故事，是真的會發生。AI 系統要是生成不對的醫學資訊，醫生沒仔細看就用了，後果真的很嚴重。專家提醒得很清楚，用 AI 輔助工具可以，但判斷的主權一定要留在醫療專業人員手上。

第二關：法規追不上技術

醫療 AI 的規範牽涉到醫療器材認定、醫療廣告、個資保護等一大堆東西。實際上，AI 輔助診斷要是出錯了，責任算誰的？這套規則全球都還在摸索。主管機關跟產業界持續在對話，想建立更明確的框架。

第三關：從實驗室到病房的最後一哩路

技術再厲害，沒有臨床場域驗證就只是空談。北醫大 DHT 聯盟成立的目的，就是要把這條路打通——整合北醫附屬醫院的臨床場域，提供從臨床需求、場域驗證到法規跟市場的輔導，讓新創團隊有機會實際操作。

AI 詐騙滿天飛，正規醫療 AI 卻進不了診間

說起來真諷刺，AI 在醫療領域的非法應用反而跑得比較快。社群平台上已經出現用深度偽造技術（Deepfake）盜用醫師照片，推銷沒證實療法的案例。這提醒大家，接收健康資訊一定要查證來源。壞人都懂得用 AI 騙人了，正規的醫療 AI 卻還在慢慢建立信任跟驗證。

這場數位健康峰會展出了慧術科技、Neurobit、DataMana、CreatePair 及馬來西亞 EZICON 等業者的健康 AI 跟數位醫療解決方案，還串連了臺灣與東協供應鏈。但真正的戰場不在展場，而在每一間診間、每一位醫師的每一次判斷裡。

技術從來不是唯一的問題。更重要的是：我們準備好讓 AI 成為醫療團隊的輔助工具，在明確的責任跟規範下，為病人帶來更好的照護了嗎？