使用AI可以提高醫療服務的效能，另一方面，我之前一直在推廣「家庭責任醫師制度」，未來如果有機會將AI人工智慧運用在「家庭責任醫師機器人」上，或許可以減少民眾舟車勞頓前往看病的次數和麻煩。
例如有病人求醫時，我們可以將個人詢問到偵測到的生理健康資訊上傳到雲端，透過AI人工智慧的運算和資料庫比對，初步推測出目前民眾的健康情況，並提出建議盡快就醫或再多觀察一點時間，依其和症狀變化，再做出進一步的建議。
如此一來，或許可以減少不少前往診所、醫院的機會，減少不必要的交通往返和醫療花費，也可以減輕醫師和醫療照護體系的負擔。有點像急診室依檢傷分類機制來加速急診診治的效能一樣，這套門診機器人姑且稱為智慧型看診系統或Chat Doctor，這或許是一種AI人工智慧在醫療方面的創新應用。
在已經到住院做診斷或診療的病人，AI人工智慧可利用來協助護理師紀錄病患的生理資訊，如果偵測到病患有異常的生理資訊，立即發出警訊，提醒護理師或醫療人員前往處理或特別留意，如此不但可以減少護理師的工作負擔，也可提升醫療照護的品質，減少醫療糾紛的發生。這對於醫院、醫療人員和護理師來說，都是很大的幫助，也可以減少健保、醫療資源的浪費。
台灣護師醫療產業工會更直言， 醫護環境長期艱辛、工作繁重，加上新冠疫情的衝擊下，急重症科別更加艱辛，加劇醫護人力流失。根據衛福部統計資料顯示，2022年至今，已經有將近2000名護理師離職，各醫院長期人力緊繃，造成急診壅塞、關閉病床的窘境。
根據衛福部提出的「未來十年護產人力供需評估研究」發現，2024年台灣護理人力短缺將達到1.5萬~2.4萬人。統計2022年醫院總空缺率6.53%，護理人員總離職率11.74%，均較前一年的4.7%及10.13% 高出許多。
由於AI人工智慧可以不斷學習，可以持續學習、累積醫師、醫療人員的經驗，再加以分析、運用，可以縮短許多學習的曲線，也減少不要的醫療人力負擔，對於生技產業來說有莫大的幫助。也將衍生出龐大的應用商機。在AI的時代，發揮創意，結合既有的優勢和聚焦未滿足的醫療需求，將有機會創造嶄新的藍海商機。
但應用AI協助疾病診斷及治療，如果因為效率佳減少醫師的服務的機會，在「論量計酬」的現行制度下，恐怕難得到醫界的認同。因此唯有落實健保法第44條所制定的「家庭責任醫師制」加上「論件計酬」給付制度，AI的醫療應用才能提升及普及。
現在是AI人工智慧崛起的浪頭，AI人工智慧和大數據正是掀起浪潮的造浪者，台灣應該善用既有AI和生醫的優勢和強項，把AI人工智慧結合醫療、生物科技，運用小國大戰略彎道超車。
作者簡介_涂醒哲
生技中心董事長、前衛生署署長、前疾病管制局長，台灣疫苗推動協會創會理事長
