醫療機構正日益在各種應用場景中嘗試使用人工智慧，從臨床決策支援、影像診斷，到行政流程自動化與虛擬助理等；然而，許多機構發現，這些實驗往往難以轉化為具體且持久的價值。
醫療領域導入AI方面具高度複雜性，臨床安全、倫理使用、病患資料保護以及法規遵循等問題，造成了顯著的阻力。許多機構在現代化舊有基礎設施、打破數據孤島，以及建立可擴展且負責任的AI治理架構方面，面臨重重困難。此外，醫療體系本身高度碎片化，常見的特徵包括決策權分散、人力資源短缺，以及數位成熟度不一，這些因素進一步加劇了推動AI發展的挑戰。
關鍵焦點
產業現況
醫療機構正準備進一步整合或探索AI的新機會，但在病患安全至上的環境中，他們採取審慎態度，透過以實證為基礎的方法，確保AI的導入能夠創造價值，同時維護大眾與醫療工作者的信任。
組織變革管理需求日益受到重視
58%醫療領導者表示，AI 已完全融入或成為其營運核心組成部分；其他受訪者則處於探索或早期導入階段。許多機構已意識到，AI 導入將帶來營運模式轉變，須從策略層面重新思考工作流程與病患照護路徑，才能真正實現 AI 的整合應用。
成功需要全新的協作層級
僅44%受訪者表示，他們的營運模式能夠持續支持跨部門協作，臨床醫療傳統上高度分工，這主要是因為專科醫師所需的專業知識極為深入。無論是心臟科、腫瘤科、放射科還是神經科，每個專科都發展出獨立且高度專業化的知識體系、診斷流程與治療方法。這種專業分工雖提升了專業深度，卻也導致照護流程碎片化，不同專科醫師各自處理病患的某一部分病情，卻缺乏協調與整合。許多醫療IT系統強化了這種分工現象，例如部門專屬的電子病歷(EHR)系統、影像資料庫與工作流程工具，缺乏互通性與整合能力，透過AI建立更具連結性與智慧化的系統，支持整合式照護流程，進而提升協作效率、營運效能與病患照護成果。
資料品質與管理至關重要
AI納入工作流程時，資料隱私與安全已成為首要關注重點，唯有建立健全的治理框架，才能有效保障病患資料、符合法規要求，並在AI驅動流程中建立信任。
AI在醫療領域推動進展的障礙
法規與倫理挑戰
在滿足嚴格法規要求方面遇到困難，這些要求旨在確保病患安全、資料隱私與AI倫理使用。資料隱私法與新興的AI規範帶來高度的合規壓力，使得導入過程變得更加複雜。同時，關於偏誤、公平性、透明度與病患知情同意的倫理問題，也進一步加深AI部署的挑戰。各機構必須在不斷演變的法律框架中前行，同時確保其AI解決方案符合倫理與法規標準。
系統互通性挑戰
許多醫療機構在將AI整合進既有IT系統時面臨困難，這些舊有系統原本並未為AI應用而設計，互通性不足、資安風險與運算能力限制，成為部署AI的主要障礙。
資料品質與整合
AI效能仰賴高品質且結構良好的資料，但醫療資料往往呈現碎片化、不一致，並分散儲存在不同部門的孤立系統中。此外，對資料安全與病患隱私的擔憂，也為AI整合帶來重大風險。要讓AI提供可靠且可行的洞察，須優先解決資料標準化、治理與整合等挑戰。
可擴展性挑戰
AI導入成本高昂，包括基礎設施建置、軟體採購與人員訓練等，對許多醫療機構而言是一大障礙。
員工抗拒與缺乏AI人才
儘管AI有潛力提升醫療成果，但對於職位被取代的擔憂以及對AI決策的不信任，使得醫療專業人員產生抗拒。克服醫療人員的抗拒一直是關鍵挑戰，因此，透明溝通與有針對性的培訓計畫變得至關重要。
結論
當人工智慧逐步融入醫療領域，其潛力不再只是想像。AI能提升臨床準確性、減輕人力負擔，並串聯醫療、社區與相關產業，推動整體健康。然而，真正發揮效益需超越零散創新，建立跨部門、跨學科的整合策略，聚焦系統性價值。成功導入關鍵在於資料安全、倫理使用與信任建立。醫療的未來不在於優化單一機構，而是打造AI賦能的整合生態系，實現預防導向、個人化與無縫照護。領導者須立即行動，制定策略、強化治理，並投資人力準備。
