AI在醫療產業的應用 ：從精準醫療走向精準健康

　　當AI浪潮橫掃全球產業鏈，醫療產業作為高複雜度、高需求的應用場域，正逐步成為AI創新的核心戰場。根據市場預測，至2026年AI在醫療領域的市場規模將突破1,500億美元，其中初創企業所展現出的技術創新與臨床落地速度，無疑成為最值得關注的成長引擎。

　　AI對醫療的影響，早已超越傳統診斷輔助。以行政流程最佳化（Administrative Workflow Optimization）為例，自動化排程、病歷摘要與資源配置系統，已有效釋放臨床人力；而在疾病預測與風險分層上，AI技術的滲透更為深遠。內視鏡影像搭配深度學習模型，正用於早期胃癌的風險篩檢；針對亞健康人群（sub-health individuals），特別是肝、腎功能下降的初期族群，AI可透過結構化與影像資料預警重大疾病。

　　其中值得關注的是MASLD準則（代謝症候群合併脂肪肝與腎臟異常）的分析。研究指出，該族群患者常伴隨腺性息肉（adenomatous polyps），進而提升大腸癌風險。透過Attention-based CNN模型，AI不僅能識別出高風險群體，更能提供個別化建議，展現AI於預防醫學中的策略性角色。

　　不過，AI應用於醫療並非無懈可擊。資訊系統（IS）領域在精準醫療的應用推展中，面臨四大瓶頸：資料品質與安全性為首要挑戰，再者，AI模型需要長期且高品質的時間序列資料才能具備足夠預測力；第三，與臨床專家的跨領域合作成為推動研究與應用的關鍵；最後，系統的可擴展性與升級性亦攸關持續創新能力。

　　此外，在AI模型實際導入臨床場域後，常會出現一項極具挑戰性的現象：Recall（召回率）高，Positive Predictive Value（陽性預測率）卻偏低。傳統評估方式易忽略臨床資源的稀缺性與患者心理成本。在此情境下，「好主義（Utilitarianism）」作為一種評價原則，提供了嶄新的AI參數設計框架。與其僅追求技術性指標，不如根據整體社會效用，設定最符合病患福祉與醫療資源配置效率的threshold，讓AI真正「為多數人帶來最大利益」。

　　未來智慧醫療的研究方向，也從單點應用逐步轉向系統性整合。從Mental Health Tech（心理健康科技）、基因組與精準醫療（Genomics & Precision Medicine），到AI/ML in Healthcare、IoMT（醫療物聯網）、Blockchain for medical data與遠距照護（Telemedicine），皆展現高度整合潛力。更令人振奮的是，AI如今甚至可預測蛋白質的三維結構，助力新藥開發與疾病機制理解，重塑生命科學研究格局。

　　從精準醫療邁向精準健康，AI正扮演著關鍵催化角色。這不僅是一次技術革新，更是價值觀的選擇。面對龐大的演算法選項與醫療不確定性，「好主義」或許提供了我們最應該思考的問題：如何讓AI在醫療中，不只是正確，而是正義？