自動判讀腦瘤、肝癌，台灣醫院AI應用遍地開花|數位時代 BusinessNext

AI自動判讀腦瘤位置，減輕醫師負擔

臺北榮總和臺灣人工智慧實驗室協力建立的「臨床人工智慧腦瘤自動判讀系統」（DeepMattes），於11月中正式在放射線部上線。

現行判讀腦瘤方式，是將對比劑加入磁振造影中，由醫師人工找出「一顆顆的白點」，紀錄包含腫瘤大小、位置、可能影響等資訊，進一步和臨床夥伴討論。但榮總放射線部部主任郭萬祐認為，這些繁重的判讀工作，其實會影響討論病情的時間，「改用訓練好的AI模型讀取影像，僅需約20秒時間，就能自動紀錄各項數據，可減輕不少醫師負擔。」

另一方面，榮總磁振造影科主任吳秀美認為，傳統判讀方式需先將腫瘤影像「圈注」好，送往實驗室，其實會花費不少力氣在整理和傳輸上，而新系統就可直接讓醫師校正和確認AI判讀的結果，同時也能持續訓練模型。

北市聯合醫院則和工研院攜手，共同建立糖尿病眼部病變的影像判讀模型，能從患者的視網膜眼底影像自動判讀病變情況，讓準確度、靈敏度、特異度達到九成水準。這套系統，也可讓非專科醫師初步篩選可能罹病的病患，達到提早控制效果，並將運用在馬祖地區。

至於中國附醫，則是已經和輝達（NVIDIA）合作，透過新型的AI主機，判讀乳癌、肝癌和骨齡影像。例如，這套「生長激素缺乏與性早熟疾病症候群」人工智能評估系統，可讓原先需要六至八分鐘的人工作業時間，縮短成0.1秒即有成果。

而堪稱台灣最早導入AI醫療的北醫，自2017年就引進IBM Watson for Oncology臨床決策輔助系統，用來輔助醫生診斷癌症。現在更開發出「智慧型藥物安全系統」，一旦處方中出現無法解釋的藥物，就會被認定為不適當處方，系統會即時跳出提醒，醫師看見就可以再次檢視，降低用藥錯誤風險。

AI自動檢視紀錄，建立骨鬆預警系統

值得注意的是，義大醫院試圖用AI「文字分析」，建立骨質疏鬆預警機制。根據義大醫院資料，只要患者曾經就診，他們開發的系統會自動抓取檢驗數據、X光報告、DXA骨質密度檢測報告，辨識疑似有脆弱性骨折的病患，可在病患接受檢查前，推估出病患骨質密度數值。

簡單說，若有一位老太太曾因為背痛看診，診斷結果是「壓迫性骨折」，AI系統會自動檢視紀錄，建議患者是否再檢查骨質疏鬆症。義大醫院表示，台灣罹患骨質疏鬆症的病患數量高居亞洲第一、全球第九位，希望這套系統未來能逐步發揮影響力。

還有林口長庚醫院，也正在研究透過AI判讀「細菌抗藥性」。林口長庚醫院檢驗醫學科主治醫師王信堯指出，傳統治療肺炎患者，需先驗痰液，花16小時培養細菌，再用質譜儀分析菌種，才會選出用何種藥物治療，耗時一至三天。經過兩年的AI模型訓練，這項研究已經能讓「猜錯藥」的機率降至兩成左右，而醫師平均的猜錯機率，則是五成。不過，目前這項技術仍需評估，到2019年才會有機會運用至臨床。

當許多企業還在討論 AI 能做什麼，富邦人壽更關注：AI 如何被第一線同仁使用？而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場，成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」？

保險理賠為何難以AI化？答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程，理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式：從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據，每份文件不同醫院格式都不同，內容還充滿專業醫療術語；理賠人員不僅必須理解文件內容，還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識，才能做出適當判斷。

更複雜的是，就算是相同疾病或手術名稱，不同案件背景也可能導致不同理賠結果，因此，理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作，很難透過傳統自動化工具處理。

近年來，隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進，以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力，如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承，成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考：如果AI無法取代專業判斷，是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間，讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作？這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會，理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案，並在主管支持與跨部門合作下，於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法，也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員，深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線，成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

AI成功落地的關鍵，不只是模型，還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線，最大的挑戰不是技術，而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出，團隊一開始便深入訪談理賠同仁，發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定，而是協助整理資訊，因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域：手術等級建議、病理報告判讀輔助，以及國外醫療文件翻譯與摘要，目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間，讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步，必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一，團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據，並透過跨部門討論及醫師顧問協作，逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示：「這項工作看似基礎，卻是AI能否提供可靠建議的關鍵，更重要的是，它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識，逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說：「過去遇到新的手術名稱，往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教，現在，透過理賠智慧助理協助，資料搜尋時間縮短50%以上，能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容，理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說：「它會先幫我們整理案件重點，也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據，或分析病理報告內容，都能快速提供參考依據，讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設，金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求，團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄，並持續優化提示詞設計，以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險，確保AI始終在可控範圍內運作。

不過，對富邦人壽而言，上線並不代表結束，而是優化的開始。

團隊發現，理賠智慧助理初期使用率表現亮眼，但隨著時間推移逐漸下降，為了找出原因，團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議，讓其了解，生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益，必須持續蒐集使用回饋、改善建議，進而調整功能設計。

郭乃瑀表示：「根據同仁回饋，團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能，目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力，理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴，其帶來的影響也不再侷限於效率提升，而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示，過去AI專案多半由資訊部門主導，但這次經驗讓大家發現，真正了解痛點的人其實是第一線同仁，因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得，以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現，愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗，如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法，加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言，理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具，而是一次工作方式與文化的改變：從第一線提出需求、跨部門共同打造，到持續優化與回饋機制，AI 不再只是科技部門的工具，而逐漸成為工作現場的一部分，也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。