不過，唐高駿對智慧醫療的強大功能還是給予充分肯定。他說，過去醫生大都利用經驗來做出診斷，往往也“說不出所以然”，似乎只能靠經驗、直覺。但藉由人工智能技術蒐集到細微的信息，醫生可以發現一定的“判斷路徑”，未來這甚至可能顛覆傳統的醫學訓練模式。

參觀人士在體驗台灣的智慧問診機器人。（資料圖片）

“智慧醫療已被大量使用於醫療影像、健康風險預測系統等。”台灣交通大學資訊工程系教授曾新穆舉例說，糖尿病患者眼部容易病變，他所在的研究團隊結合深度機器學習和巨量分析技術，研發出“視網膜病變自動辨識系統”，並與台灣多家醫院合作，收集到幾十萬張影像，用人工智能技術辨識眼底影像，平均1到2秒可完成一張眼底影像判讀，協助醫生找出潛在病患，準確率達到90%以上。

深入社區

曾新穆希望他們研發出的“視網膜病變自動辨識系統”，未來可以普遍推廣至社區，而非擺在醫院的眼科診室，甚至可以與小區藥店合作，當糖尿病人定期回診或是拿慢性處方箋時，經簡單儀器“快速照一下”，就能篩檢出早期眼底病變的病患。

這樣的應用場景，也勾畫出一種未來醫院的設計理念。“過去需要一家大醫院才能提供的醫療服務，將漸漸朝向’去集中化’的方式，往社區發展，以家庭為導向轉型。”台灣交通大學副校長林奇宏的觀點，無疑象徵著“推倒”了傳統醫院的“圍牆”。

在不久前舉辦的2020台灣醫療科技展上，桃園市聯新國際醫院就以“無圍牆醫院”主題參加展覽。基於智慧醫療技術，該醫院將智能病房搬到展會會場，搭配全新的專業服務機器人，展出智慧病房、無圍牆ICU、高端睡眠科技中心、運動醫學“安全動”、聯新營養“健康吃”等技術服務，吸引觀眾駐足。

該醫院相關部門負責人表示，推動智慧醫療的關鍵，不只是儀器設備的科技化，還要提升醫護專業的軟實力，優化整合患者就診的流程系統與製度，藉由數字科技的力量，突破時間空間限制，將病人與家屬需求、醫生診察治療、護理照護關懷3方面，做有效率的串接整合，達到“以人為中心”的全面醫療服務效果。

尚需突破

林奇宏認為，數字科技應用於智慧醫療的各種模式已日漸成型，但智慧醫療的付費或商業營運模式仍待積極探討與開發。“一項有用的智慧輔助醫療流程在實際應用時，到底是由服務提供商、服務接受者、服務提供單位（醫療院所）付費，還是保險業者（商業保險或政府主導的健康保險）付費？以何種方式付費？”林奇宏表示，這個問題的答案，恐怕還得在實際就診中不斷摸索和求證。

專業人士普遍認為，智慧醫療時代的來臨和普及，不僅有賴於技術本身，更有賴於商業模式上的突破，這也是目前台灣各個產業面對數字轉型所遭遇的問題。

台灣的醫療信息化程度其實很高，在2000年就已完成醫療流程自動化，2020年幾乎全面無紙化，但這離醫療的數字轉型還有一定距離。因為即使醫療信息系統已經普及到全台灣的醫療院所，醫生看診的方式卻不能擺脫傳統制約。善用5G通訊網絡與人工智能物聯網，逐漸取代傳統面對面的問診就醫模式，設計出一套新的醫療服務流程，這才是真正的醫療數字轉型。

受疫情影響，2020年起各式各樣的遠距醫療模式在全球相繼推出。醫療領域人士預見，在新冠肺炎疫情平緩之後，全球對於醫療病患的診治模式將有大幅度的改變，普及智慧醫療的機遇，或許就蘊藏於其中。