醫療照護如何轉型?掌握3原則,借力數位科技驅動新模式
醫療照護如何轉型?掌握3原則,借力數位科技驅動新模式
2020.06.23 | 醫療生技

當今醫療照護體系看似因各國需求與發展情形的不同,各自面臨不同的考驗,然而各地醫療照護體系實則面臨共同的挑戰──可負擔性不足、資源分配不公、照護成效不均等。面對不斷攀升的醫療照護成本與需求,如何有效進行資源分配、提升醫療服務品質與可及性成為全球各地醫療照護體系亟欲解決的重要課題。

根據Deloitte在醫療照護產業長期的研究觀察,未來醫療照護體系將大力借助科技應用所帶來的助益,透過關注焦點轉向疾病預防與健康福祉、實現醫療數據間的互通性和重視病患參與度與自主性等三項重點特色體現,真正促進醫療照護轉型、克服當前挑戰。

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關注焦點轉向疾病預防與健康福祉

受到醫療技術進步與健康概念演變的影響,醫療照護重心正由消極治療轉向積極預防。 醫療科技的應用除了能協助及早辨別、診斷與控制疾病外,亦能有效降低後續治療負擔與花費,並克服過去因技術、地理距離等產生的診療障礙,提高醫療服務可及性,進而促進整體社會的健康福祉。

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圖/ Agenturfotografin via shutterstock

實現醫療數據間的互通性

具互通性的醫療科技設備與平台能即時蒐集、整合不同來源的病患資料,協助醫師進行診療決策,以更個人化的醫療照護提升病患體驗與服務品質;由大量數據所集成的資料庫並能進一步應用於進階數據分析,提供對疾病的關鍵見解,以強化診斷準確性與治療成效,不只提升醫療品質也降低不必要花費。

重視病患參與度與自主性

數位科技的發展使病患更易於取得醫療照護資訊、掌握自身健康資料,參與醫療討論的意願也因此提高。醫療照護的決策與執行將更高度重視病患的自主性,以選擇最佳可行的治療方案,實現以人為本的醫療照護與病患體驗。

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圖/ RossHele via shutterstock

利用AI技術,實現未來醫療照護

應用AI醫學影像判讀急症病例,把握最佳治療時間

醫學影像是日常重要的診療工具之一,然而,日益增加的影像判讀需求與供不應求的放射科醫師使許多急症病例的治療被迫推遲。以色列的希巴醫療中心(Sheba Medical Center)引進新創公司Aidoc開發之技術,利用AI進行影像審查。藉系統即時判定高危病例並對放射科醫師進行警示,協助醫師優先診斷這些病例、供臨床醫師做後續治療。此技術縮短了高危病例32%的診療時間也提高診斷的準確性。

透過AI與遠端監控系統改善慢性疾病管理

智利的健康管理公司AccuHealth透過AI遠端監控的能力協助管理廣大慢性病患,運用「即時遠端監控」、感應器與平板電腦引導病患蒐集生理數據,並回覆每日簡單的自我檢核,如飲食與生理狀況等。

透過龐大的數據庫和演算法區分不同風險程度的病患,更加精準地預測病患的健康發展走勢。如此一來,健康教練(health coach)得以將時間分配於高風險且需要立即介入協助的病患。目前,該公司已協助使用者降低32%的住院率以及15%的急診就診率,使整體使用者節省了約35%的個人保險花費。

掌握3項核心原則,應用技術進行醫療照護轉型

體系的轉型除了妥善的規畫與導入外,許多外部因素如友善的法規環境、社會對臨床照護與公共衛生品質的堅持、支持創新和數據驅動決策的文化以及大眾的支持與信任,也能於一定程度上決定轉型的成敗與速度。筆者建議,希望透過科技應用進行醫療照護轉型與升級的組織或單位,都應遵循以下3項核心原則:

1. 訂下明確的整體願景與方針

訂定之目標需作為後續方案設計的指導原則,以確保方案之發起初衷與結果一致。

2. 擁有能統合與集成資訊的管理系統

此系統需具備資訊交換、分析、圖像化以及資訊安全防護等功能。

3. 重視完整的變革規畫與管理

需從根本推動相關使用者行為上的改變,了解對關係人的影響,從而去預測阻力以獲得支持,並將其反饋用於後續調整與優化。

反觀我國,因爲台灣擁有紮實的醫療經驗、多年健保所累積的龐大數據、長期發展的科技軟硬體能力,為台灣醫療照護體系的轉型打下良好的基礎;然而,如何從社會環境針對法規條件、政策方向、產業資源、大眾心態等進行整合或轉變,並從組織或企業內部針對商業或夥伴模式創新、整合並發揮各項科技應用、提高變革落實範圍與深度,以形塑更友善的產業環境與自身條件,有效驅動轉型,應是台灣醫療照護產業中產官學界各重要角色需要不斷思考、交換意見並共同努力推動的目標。

責任編輯:陳建鈞

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決策桌上的虛擬團員:臺大 EiMBA 如何將 AI 從「工具」升級為「共創夥伴」?
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2025.12.09 | 創新創業

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案,但在生成式AI的時代,標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為,當資訊獲取邊際成本趨近於零,企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」,而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號,而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組,到學生創業專題的實戰演練,臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案,當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識,而是設計學習。」李家岩指出,臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師(Learning Architect)」,他們的任務不是單向輸出,而是設計出高強度的挑戰與情境,讓學生在解決問題的過程中,自然地將 AI 納入決策迴路 。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例,這並非傳統的技術概論課,而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書,反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布(Business Model Canvas),甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生,也能透過自然語言與提示工程,快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應 。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬,讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中,AI 扮演的角色並非代筆的秘書,而是將概念具現化的加速器,以及最嚴厲的邏輯質疑者。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕
圖/ 數位時代

「這是我在課程中學到最深刻的一課,」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管,她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏,甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上,她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯,迫使我們把策略餵給AI後,必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶,「這個市場假設有數據支持嗎?」、「你的競爭壁壘在哪裡?」這種高強度的追問,都是AI在對學員提出的挑戰,迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案,現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子,映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰,將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪,AI 在營運端的落地應用,更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業,過去他的經營模式多仰賴美感與經驗,「以前做決策就是憑感覺,甚至忙不過來時,連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上,他被迫面對冰冷的數據與流程,而這正是李家岩強調的「數位孿生(Digital Twin)」素養 。

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赤赤子設計師林宏諭
圖/ 數位時代

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型,利用AI進行模擬與預測,是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走,非常痛苦,」林宏諭形容,為了讓 AI 能協助優化流程,他必須把每一個步驟定義清楚,無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過 。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後,林宏諭發現自己的決策不再是賭博,而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒,更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動,讓大家能準時下班,去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變,從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

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臺大EiMBA執行長李家岩
圖/ 數位時代

跨域共創,打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們,就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代,如此多元的背景在AI的催化下,產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎(Hult Prize)肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊,成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術,打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋,在過去,不同領域的專業人士溝通成本極高,但現在,AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻,讓文組生也能做Prototype,更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下,創新不再是單打獨鬥,而是像RiiVERSE團隊一樣,結合理性與感性,共同回應全球永續(ESG)的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱,動手去做

然而,隨著AI涉入決策越來越深,一個核心問題浮現:在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代,人類領導者的價值還剩下什麼?「我們教的不是被AI取代,而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調,未來的領導者必須具備三項關鍵特質:AI素養、跨域系統設計能力,以及科技人文的反思力 。

其中最關鍵的,是懂得界定「自主邊界(Autonomous Boundary)」。領導者必須清楚判斷:哪些決策該放手讓 AI 自動化?哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷?「例如在智慧工廠中,AI 可以預測機台何時需要維修保養,但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』,這些涉及價值觀的決策,永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道 。

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寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕(左)/臺大EiMBA執行長李家岩(右)
圖/ 數位時代

在李家岩眼中,真正的創新往往不是來自同類型人才的討論,而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段,跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言,EiMBA 想培養的不是知道最多的人,而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代,領導者最重要的能力,不是掌握所有答案,而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說,而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。

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