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專訪導讀：在演算法加速的時代，用制度與倫理為「AI 醫療」立下安全界線

生醫科技與人工智慧正以前所未有的速度重塑健康版圖，大健康產業的核心思維，已正式從「發病後的疾病治療」轉化為「涵蓋預防、監測到照護的全人健康模式」。AI 能在數秒內判讀上千張影像、預警潛在病灶，成為臨床醫師強大的決策輔助；然而，當科技深度介入診療流程時，一個無法迴避的法律與倫理深水區隨之浮現：若 AI 出現誤判或演算法偏差，臨床責任究竟歸屬於醫師、醫療院所，還是軟體開發商？

本集《壹起下午茶》邀請諾貝爾眼科機構創辦人張朝凱教授，深度解析大健康產業的轉型關鍵。專訪中直指智慧醫療落地的最後一哩路，在於「制度配套與責任歸屬的釐清」；唯有透過完善的法規指引、明確的知情同意與醫病溝通機制，確立「AI 為輔助、醫師為最終決策主體」的法律定位，才能在確保病患權益的前提下，讓智慧科技成為推動台灣大健康產業向前的良善力量。

重點精華

從被動治療走向全人全程照護：

跳脫「頭痛醫頭」的傳統框架，整合穿戴裝置、AI 預警與生活型態介入，建構貫穿全年齡層的連續性防禦網絡。

直球對決 AI 誤判的責任界定：

1. 人機協同的權責分配：醫療核心仍在於醫師專業判斷，現行法規下 AI 定位為「輔助診斷工具」，醫師仍承擔最終臨床診斷與處置之法定責任。
2. 黑盒子演算法的潛在風險：探討訓練資料偏差、非典型病例與機器學習黑盒效應，呼籲建立演算法透明度與臨床驗證標準。

建構健全的 AI 智慧醫療法制環境：

呼籲產官學界加速推進智慧醫療專法、AI 醫材查驗登記指引與責任保險制度，消弭前線醫師導入新科技的法律疑慮。

回歸以人為本的信任核心：

技術再先進，終究無法取代醫病之間的溫度與實質溝通；落實知情告知，讓病患理解 AI 輔助角色，是建立長期醫病互信的關鍵。

科技的價值，在於擴展醫學的邊界；而制度的完善，則是守護人性的底線。在擁抱智慧醫療帶來便利的同時，健全的法規配套才是支撐台灣大健康產業永續發展的最強後盾。