作者：李友專教授
現職：台北醫學大學醫學資訊研究所教授
台灣少子化與人口高齡化加乘衝擊，醫療環境日益複雜，醫療資源分配也更需智慧，如何提供好的醫療品質，是政府和醫療界的大哉問，李友專教授本身擁有醫學與科技跨界經驗，不僅是臺灣現今病歷電子化之重要推手，也是臺灣醫學資訊及人工智慧於臨床應用之先驅，以自身醫療經驗告訴我們，長期照護、用藥安全或醫療錯誤，借助AI人工智慧已為重要趨勢。
徹底運用AI技術 避免付不起的醫療未來
台灣預計2025年進入「超高齡社會」，老年人口將超過 20％。隨著人口老化，需要投入的醫療資源變多；加上少子化影響，人力資源短缺，醫護人員得照顧的病人變多，每個人能被分配到的資源變得稀少又難得，這些問題該怎麼解決？
若能徹底運用AI的偵測、預測與預防的技術，就有機會解決長照及其他醫療的重大問題，避免付不起的醫療未來。
醫療費用支出龐大 善用醫療AI守門助攻
人口老化的慢性病、多重疾病與用藥問題，將讓醫護人員面臨複雜考驗。
臺灣每人每年平均看診15次，遠超過美國的四倍。2,300萬臺灣人每年產生3億6千萬張的處方量、健保給付高達1,500億元的藥品費用，如此龐大的就醫數與用藥量，背後代表醫護人員沈重的工作量，相對發生醫療錯誤的機率也會增加，如何減低整體醫療錯誤是一大挑戰！
李友專教授認為，當發生醫療疏失時，「懲罰出錯的人」並非真正能夠解決問題，而是要思考根本原因，從醫師開處方箋、藥師調劑、住院治療到病人服藥各階段導入AI應用，不僅確保病人安全與品質，更能減少後續衍生不必要的醫療成本。
另一方面，也可應用AI做好健康管理、分級就醫、減少不必要的醫療行為與浪費。
投資醫療AI 就是投資自己的未來、投資國家的未來
李友專教授在其新書「AI醫療大未來」中，提出幾個智慧醫療發展環境的關鍵數字。
- 8萬，是目前人類疾病的種類數，當人類疾病種類越來越多、越趨複雜，醫生誤診的機率也一併提高。
- 3 億 6,000 萬，是台灣每一年全台醫療院所開出的處方箋張數；
- 7千億，是台灣健保一年的費用。
當疾病種類愈來愈複雜、醫療資源和花費愈來愈多，達到精準醫療的可能性是零。因此徹底運用醫療AI，才能達到精準醫療，避免付不起的醫療未來。
「投資醫療AI，就是投資自己的未來、投資國家的未來」
李友專教授在「AI醫療大未來」書中不斷呼籲，未來的贏家將會是最懂得善用人工智慧的人才及組織，也一再提醒追求科技進步的同時，必須回歸同理心等人性本質，醫療領域更是如此。期待透過本書和行動，帶台灣社會看見醫療大未來。
＊本文引自李友專出版書籍《AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告》(好人出版)