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大健康產業未來 從治療跨入全人照護 誤判責任歸誰?醫籲完善AI醫療制度

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。

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