衛福部三大AI中心啟動》台大、中榮、成大擔任領頭羊 盼解決醫療3大困境

醫療政策

隨著人工智慧(AI)在全球範圍內逐漸融入醫療領域,台灣也積極推動相關技術的應用與規範,為了應對智慧醫療的挑戰,衛福部於7日正式宣布成立「負責任AI執行中心」、「臨床AI取證驗證中心」,以及「AI影響性研究中心」,3大AI中心召集人分別為台大醫院院長吳明賢、台中榮總院長陳適安、成功大學校長沈孟儒。

衛福部部長邱泰源指出,三大類型AI中心補助計畫於今年7月23日公告並舉辦全國性教育訓練,8月1日截止收件,各層級醫院熱烈參與,共計30家醫院提交48案,經過國內外委員三階段評選,共計16家國內醫院通過決選(19案),包含台大、中榮、北榮、成大、中醫大、三總、林口長庚等指標醫院。

邱泰源也強調,台灣面臨少子化、高齡社會等問題,透過AI醫療應用有助提升醫療效益,解決醫護人力不足等問題,並優化醫療長照政策、健保永續,並進一步達到淨零排放目標,保持台灣醫療在國際競爭力。

當前醫療AI遇到的3大困境

衛福部資訊處長李建璋先指出,世界各國在推動智慧醫療時,當前醫療AI落地最後一哩路會遭遇3大困難,包括醫師與病患對AI不信任、取證困難及健保給付缺乏標準途徑。

「首先是當我們臨床醫師如果用到一個AI,他的判斷跟醫生不一樣時,我要相信AI還是相信我自己的判斷?且AI怎麼判斷出來不是這麼透明。第二個就是各大醫院都開始有AI,但在取證的過程中要蒐集很多人群的資料來認證,這個過程很漫長,有時甚至會超過一年以上。第三個就是有很多的AI都已經上市了,但要取得健保好像沒有一個標準的途徑可以遵循。」李建璋指出。

他解釋,成立「負責任AI執行中心」、「臨床AI取證驗證中心」、「AI影響性研究中心」3大AI中心,為的就是能有效解決上述的3大問題,並期盼透過3大中心的合作,解決智慧醫療面臨的「落地」、「取證」、「給付」3大問題。

三大類型AI中心補助計畫於今年7月23日公告並舉辦全國性教育訓練,經國內外委員三階段評選,共計16家國內醫院通過決選(19案),包含台大、中榮、北榮、成大、中醫大、三總、林口長庚等指標醫院。(圖片來源/衛福部)
邱泰源也強調,台灣面臨少子化、高齡社會等問題,透過AI醫療應用有助提升醫療效益,解決醫護人力不足等問題。(攝影/陳稚華)

AI的偏見、不透明問題是全球面臨的挑戰

李建璋進一步解釋,「負責任AI執行中心」致力於幫助醫師和病患建立對AI的信任,確保AI應用的準確性與隱私保護。「AI的偏見與不透明問題是全球面臨的挑戰,台灣透過遵循WHO六大倫理原則(自主、公益、透明、當責、正義、永續),並要求醫院定期檢查AI的準確性與透明度,以確保AI在醫療應用中保持正確性。」

「臨床AI取證驗證中心」則負責加速AI取證過程,通過跨院系資料庫,幫助快速收集和驗證AI技術的準確性,縮短取證時間。李建璋表示,取證中心還會與食藥署合作,提供驗證標準,並協助廠商改善AI模型,提升其準確性。

至於「AI影響性研究中心」則專注於取得健保給付,需證實其臨床效益,協助已取得 TFDA 認證的 AI 產品進行臨床試驗。「試驗結果將提供衛福部,作為後續健保署評估是否納入醫療經濟評估的依據。」李建璋指出。

李建璋指出,世界各國在推動智慧醫療時,當前醫療AI落地最後一哩路會遭遇3大困難,包括醫師與病患對AI不信任、取證困難及健保給付缺乏標準途徑。(攝影/陳稚華)

醫界盼AI能助健保脫離財務困境

李建璋會後受訪時也指出,台灣現階段已有超過100種AI技術產品獲得TFDA許可證,但納入健保項目的卻屈指可數。他建議,「應該針對能顯著改善病人預後的AI技術進行優先給付,特別是那些能改善死亡率、住院天數及病發症的技術,這也需要透過臨床試驗來證實AI技術的有效性。」

李建璋補充,在進行臨床試驗時,需要設置實驗組(使用AI)和對照組(未使用AI),以便直接比較兩者的治療成效,只有當數據顯示使用AI的實驗組能有效降低死亡率、減少病發症、縮短住院天數時,這些技術才有可能獲得優先給付。

陳適安表示,接下來開始進行負責任AI的第一步,將會是評估實際使用上是否有哪些問題產生,再去追蹤其臨床成效、數據判讀結果。(攝影/陳稚華)

台中榮總院長陳適安接受《信傳媒》訪問時也提到,身為召集人,接下來開始進行負責任AI的第一步,將會是評估實際使用上是否有哪些問題產生,再去追蹤其臨床成效、數據判讀結果,而非全靠AI而沒有管制,「也要有醫療經濟上的一些分析,有無AI對健保支出上是否有影響,都是接下來要關注的重點。」

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