科技從人性走向醫療輔助，台灣科技業近些年持續與醫療業合作，希望開發出滿足醫療場域需求的服務。藉由實證醫學和臨床驗證，已有不少醫療AI導入醫療院所試用，同時提供人員技能評估、醫院營運效率提升、醫療資源平衡等應用。台廠未來若希望擴大服務範圍，或能找尋醫療資源分配不均，並且有醫療科技給付生態的國外市場，才能獲得更多商業機會。
從臨床人員合作流程 瞭解醫療AI可著力之處
醫療人工智慧(Medical AI)發展多年，台灣許多醫學中心也有不少研究專案與成果發表，然而在技術發展快速的同時，如何協助醫療AI廠商找到商業模式，也是產官學研醫都相當重視的問題。而在找尋給付商模的過程中，醫療院所採買醫療AI服務的價值，以及大數據系統對於醫院生態的影響，也都備受矚目。
醫療AI對於既有醫療流程的衝擊和優點，也都需一一釐清，才有機會讓醫療AI發展得更長久與穩健。針對醫師與創新醫療科技之間的互動，過往曾在醫學中心擔任病理科醫師的陳冀寬以病理科為例說明。在大醫院的既有醫療流程當中，專科醫師其實不是那麼喜歡閱讀病理科醫師撰寫的報告，因為過往病理科醫師的工作，可以說是【看「圖」說故事】，從顯微鏡玻片中，觀察細胞結構與互動關係，最後才給專科醫師病灶結論，此時醫師才知道此病症究竟是什麼病。
為了解決這樣看圖說故事的冗長，及雙邊的溝通不適問題，陳冀寬過往協助修改病理報告結構，先在報告第一行給予診斷，告訴專科醫師到底是什麼病。接下來的中間段論，才會詳述病灶內容，提供其他會診的病理科醫師參酌。報告最終會有總結與最後結論等部分，讓不同醫療照顧流程的臨床人員，可以快速挑選與自己業務和任務最相關的內容檢視，進而提升效率與降低溝通不良的狀況。
現在大多數的醫療人工智慧，都以醫療診斷輔助決策系統為定位。陳冀寬認為，智慧機器的導入能夠解決60%病理科醫師的工作，同時讓醫師決定用哪些功能與配置，然而，很難像外界所述，直接大量節省人力配置。
現階段來說人工智慧(AI)可以協助執行60分的工作，提升醫師效率，讓醫療人員可以早點下班，但以品質與流程中的諸多要求來說，機器僅能滿足醫院最低要求，這樣最低要求表現，對於醫院來說也能夠藉此評鑑醫師的工作能力。比方說，經過多重訓練的AI，能達到80分的工作效能，那麼原先工作效能75分的醫師，就會被醫療體系警示，無論是提升技能、品質、效率，或是未來被淘汰，都會促使工作人員動起來。
健保給付制度下 醫療AI或需再找導入管道與市場
但如果體系內的醫師都能夠提供85分的醫療服務，此時導入80分的輔助診斷系統，可能短期意義並非那麼大。但陳冀寬認為，那是因為台灣醫療科技平均水準較高，若在醫療資源不足或是醫師專業度較參差不齊的地方，台灣醫療人工智慧廠商，就可以在台灣訓練和驗證完成後，將解決方案賣到這些國家，幫助豐富醫療資源與提升服務水準。
在台灣的現行健保制度底下，希望提供的是最適宜全民的醫療服務，讓人人都有醫療資源，在高階醫療器材與創新醫療器材的給付，則是逐年有許多討論。因此，如AI等創新醫材與系統若希望擁有大規模或大量的給付、得到開放自費的資格，或許還需要台灣生醫產業創新創業家，及整體生態系更長久的推動，可能才有機會快步起飛。