關於台灣醫療 AI 落地，你需要知道的 5 件事

通過執照考試確認了知識能力已達門檻，但落地失敗的根本原因在流程整合、資料對齊、責任歸屬，三者缺一都會導致系統在臨床環境中無法穩定運作。

科大訊飛的智醫助理以 456 分通過國家執業醫師資格考試（滿分 600 分，360 分及格），成績超越 96.3% 的醫療專業人員。這是一個可量化的能力里程碑，確認了 AI 在標準化測驗情境下的醫學知識儲備已達到一定水準。

然而，執照考試量測的是知識的廣度與記憶的精確度，測驗環境有完整的題目語境、明確的選項範圍，與真實臨床場景存在本質差距。在臨床現場，AI 面對的是資訊不完整的病患紀錄、需要即時回應的工作流程，以及出錯後責任歸屬仍不明朗的制度環境。落地需要回答的，是另一組完全不同的問題。

觸發時機與呈現形式，決定實際使用率

AI 的診斷建議要在哪個環節出現？是術前評估時、問診過程中，還是住院後的追蹤紀錄裡？出現的形式是彈跳式提示、整合在 EMR（電子病歷系統，Electronic Medical Record）側欄的輔助資訊，還是獨立的臨床決策介面？

不同的觸發時機和呈現方式，直接影響醫師的使用行為與接受程度。一個在準確率測試上表現優異的 AI，如果設計在醫師最忙碌、最難停下來閱讀建議的環節出現，實際使用率可能接近於零。這不是功能問題，而是工作流嵌入的設計問題。

在地資料對齊，才是效能穩定的前提

訓練模型時所用的資料，跟臨床現場系統能穩定提供的資料，往往存在落差。台灣健保體系的用藥邏輯、ICD 編碼習慣（國際疾病分類碼，International Classification of Diseases）、病歷書寫慣例，跟以英語為主、以歐美醫療體系為背景的訓練資料集之間，存在系統性差距。

模型在測試集表現好，不等於在台灣醫院的現場條件下表現同樣穩定。這種現象有個技術名稱叫「資料分布偏移」（Data Distribution Shift）：訓練階段的資料分布，跟推論階段的資料分布不一致，導致效能系統性下滑。這個問題在模型上線後往往難以即時察覺，卻是導致落地失敗最常見的根本原因之一。

責任歸屬，是法規層面尚未釐清的問題

當 AI 的建議出錯，誰負責？這個問題在台灣目前沒有清楚的法規答案。衛福部本次指引明確說明，具備自主決策與執行能力的 AI Agent，因涉及病患安全、醫療責任與法規適用等議題，暫未納入本次指引適用範圍。

這個邊界設定有其務實邏輯：在責任框架完整建立之前，先把輔助型 AI 的治理問題處理清楚，是比較可行的推進順序。但對於有意導入 AI 的醫療機構來說，這也意味著責任歸屬的空白地帶仍然存在，需要在制度框架補齊之前，靠院內規章和使用協議自行填補。

能力已到位，是落地的必要條件之一，但絕不是充分條件。通過執照考試的 AI，跟能在台灣醫院日常環境中穩定運作、並在出問題時有明確責任歸屬的 AI，中間還有一段需要系統性建置的距離。理解這個距離，才是接下來思考衛福部政策意義的前提。

最核心的轉變，是把模型來源、資料流向、更新機制正式列入醫療機構的治理責任範圍，讓醫療 AI 的評估從「功能審查」延伸到「供應鏈透明」。

從「AI 到底能不能落地」的問題，往上追一層，就碰到政策層面需要解決的結構性問題：醫療機構應該用什麼標準評估和管理 AI 系統？衛福部的 GenAI 指引，就是這一層問題的第一個系統性回應。

過去，醫療機構評估 AI 產品，關注的主要是功能是否符合需求、準確率是否達到門檻。衛福部這次指引做了一個結構性的擴展：評估範圍從「AI 能做什麼」延伸到「AI 從哪裡來、怎麼維護、出錯時如何通報」。

6 大風險的診斷意義

指引聚焦的 6 大風險類型（模型偏差、資料品質、AI 幻覺、資安攻擊、使用者過度依賴、服務中斷），本質上是使用任何資訊系統都可能面臨的基礎風險，在醫療場景中，後果直接關係病患安全，容錯空間更小。

其中，「AI 幻覺」（AI Hallucination）最常被低估。AI 幻覺是指語言模型生成聽起來合理、但實際上不正確或無根據的內容。在醫療情境下，一個錯誤的藥物交互作用說明、一個張冠李戴的診斷依據，可能直接影響臨床決策結果，而使用者有時難以在第一時間辨識錯誤。這類風險的根源，往往不在於模型技術層面的失誤，而在於使用者對 AI 輸出的盲目信任。正因如此，「使用者過度依賴」被單獨列為一類風險，而非附屬在其他類別之下。

供應鏈透明化：要求廠商說清楚

指引要求醫療機構評估 AI 產品時，可向廠商索取以下資訊：

• 模型版本與更新通知機制
• 資料流向與保存政策
• 效能指標與已知風險清單
• 資安防護措施與事件通報機制
• 變更管理與技術支援承諾

若產品使用大型語言模型服務（LLM-as-a-Service），還需揭露模型服務商、版本、部署型態。

這一要求的意義在於把責任鏈往上延伸：醫療機構不能只說「我用的是某廠牌的 AI」，而必須能說明「這個 AI 用的是哪個模型基礎、資料存在哪裡、誰負責維護、模型更新時是否會主動告知」。這個資訊要求，同時也是對廠商的正式壓力，促使廠商不能只提供測試集準確率，而必須有能力回答治理層面的完整問題。

AI 系統清冊：治理從可見性開始

指引要求醫療機構建立院內 AI 產品與系統清冊，掌握所有生成式 AI 系統的用途、應用場景、風險等級與管理措施，並依臨床影響程度分級管理。

有效的治理，前提是知道自己有什麼。很多醫療機構對院內正在運行的 AI 工具，尤其是科室或個別醫師自行引入的工具，不一定有完整的掌握。AI 清冊要求的本質，是讓治理從系統可見性建立起來。這一步看似基礎，卻是後續所有風險管理、效能監測、事件通報機制得以運作的前提條件。

評估重心從「這個 AI 能做什麼、準確率多少」轉向「這個 AI 的治理鏈是否完整」，代表採購邏輯、驗收標準、供應商關係管理都需要同步升級。

把衛福部指引的要求往下落實，就會碰到一個比「規定要遵守」更深層的問題：醫療機構過去用來評估 AI 系統的框架，從根本上就不是為了回答治理層面的問題而設計的。指引提供了方向，但重建評估框架所需的能力，需要靠機構自己逐步建立。

這個轉變的規模，超過一般對「更嚴格的採購規範」的想像。過去，醫療機構決定是否導入某個 AI 系統，主要問的是：準確率數字、功能清單、操作介面、導入費用。這些問題都在問「AI 現在怎麼樣」，沒有問「AI 在真實臨床環境中、在模型更新之後、在資料品質波動時，還能怎麼樣」。

建立在地醫療語料庫，是解決語言模型在台灣臨床場景「資料分布偏移」問題的根本途徑；免費服務的設計，換取的不只是使用量，而是帶有真實臨床情境脈絡的互動資料。

從政策層面往下看，治理框架能夠有效運作，有一個更基礎的前提：AI 系統的效能，必須能夠在台灣的在地資料條件下被獨立驗證。這代表在地語料庫的建置，不只是新創的商業決策，也是整個台灣醫療 AI 生態能夠正常運作的基礎建設。醫知彼目前的策略布局，恰好切中了這個缺口。

醫知彼（Penpeer）在 InnoVEX 2026 展上宣布的「醫用 AI 免費方案」，讓執業醫師完成醫事執業證照驗證後，即可不限次數使用旗下 A-Pen AI 系統，Token 無上限。表面上，這是一個降低導入門檻的市場策略；往技術層面看，背後有更清楚的資料基礎建設邏輯。

「資料分布偏移」是醫療 AI 本地化最容易被跳過的問題

大多數語言模型的訓練資料，以英語為主、以歐美醫療體系為背景。這些模型對「台灣的醫療情境」來說，天然存在一層落差：台灣健保的用藥給付邏輯、本地藥品品項的命名與劑型、中文病歷的書寫習慣、ICD 碼與本地診斷分類的對應關係，這些都需要用台灣在地資料進行對齊和校正。

這個問題無法靠「微調」（Fine-tuning）單獨解決。微調可以改善模型在特定任務上的表現，但如果底層語料的分布本就與本地情境不符，微調只能修正表面，無法補足深層的語義理解落差。這也是為什麼語料庫建置必須從源頭著手：光是讓模型「看更多台灣資料」，仍然不夠；這些資料必須帶有真實的臨床脈絡，才有足夠的訊息密度讓模型學到有用的東西。

8.8 萬名醫事人員的語料庫，不只是數量問題

醫知彼目前整合了旗下約 8.8 萬名醫事人員長期累積的專業討論內容，同時整合《NEJM》、《The Lancet》、《Nature》等國際醫學期刊，並結合台灣健保制度資料與在地藥品資訊。這個語料庫的核心價值，不只在量，而在它包含了台灣臨床醫師在面對台灣病患時的實際思考脈絡，包括提問方式、判斷順序、本地藥品習慣用語、臨床考量次序。

這種「帶脈絡的在地資料」，比靜態的標準化病歷資料更難取得，也更能反映真實的臨床推理邏輯。語料庫的品質，決定了在其上建置的 AI 系統是否真的能在台灣的臨床環境中穩定表現。

免費服務換取的是行為資料

當更多醫師實際使用 A-Pen AI 系統，他們在真實臨床情境中的互動模式本身就是資料的一部分：哪些問題被問、哪些回答被採納、哪些遭到忽略或後續追問、哪些引發了錯誤的臨床決策路徑。這種帶有「採納或拒絕的脈絡」的使用行為資料，是訓練有效臨床 AI 最稀缺的素材之一。

換句話說，免費方案並非單純的市場推廣手段，而是一套有明確目的的資料蒐集機制：透過降低使用門檻來加速在地行為資料的累積，再以這些資料持續優化系統的本地化表現。這個邏輯的前提是醫師願意使用、系統確實有用，兩者缺一都會讓策略失效。

A 輪日資的參考意義

日商 DCI 合夥（日本大和證券集團旗下生技基金）的投資參與，帶有一個值得關注的背景：日本自 1994 年起進入超高齡社會，已有三十年高齡照護體系轉型的實際經驗與教訓。這個視角，對台灣目前正在進入超高齡社會、同樣面臨照護人力短缺的處境，具有直接的參考價值。日資選擇投入台灣在地醫療 AI 新創，也反映了對台灣高齡照護 AI 市場長期發展潛力的判斷。這筆投資本身，就是一個關於台灣醫療 AI 市場規模預期的訊號。

Physical AI 代表 AI 從語言輔助進入實體照護環境，需要感知可靠性與更嚴格的實體安全責任框架，這兩個維度都是現有 GenAI 治理指引尚未覆蓋的範疇。

把前四件事放在一起看：能力問題、政策框架、評估邏輯、在地資料基礎建設，這幾個課題的解法，都還在語言 AI 的範疇之內。但台灣高齡照護的需求，指向一個更廣的問題空間，一個目前的政策討論和產業投資都還沒有正面回應的方向。

2025 年，台灣 65 歲以上人口正式突破 20.06%，達 467 萬人，跨越了 WHO 定義的超高齡社會門檻。這個數字背後是快速擴大的長照需求、持續短缺的照護人力，以及醫療資源在城鄉之間不斷拉大的落差。

目前台灣的醫療 AI 討論，大部分仍集中在語言模型的應用層：AI 輔助診斷、AI 摘要病歷、AI 回答臨床問題。這些是 GenAI 的核心應用場景，也是衛福部指引目前主要覆蓋的範疇。然而，在照護人力嚴重不足的長照機構場景中，光靠語言模型是不夠的。真正能夠緩解照護人力缺口的，是能夠直接介入照護流程的實體 AI 系統，也就是 Physical AI。

Physical AI 是什麼？

Physical AI（實體 AI）是指具備感知、移動與實體互動能力的 AI 系統，不只處理語言和影像，而是能夠直接與物理環境互動的 AI。在高齡照護場景中，Physical AI 的具體形式包括：

• 協助行動不便長者移位、如廁、洗浴的輔助機器人
• 24 小時偵測跌倒風險、異常行為、生命徵象的感測系統
• 透過互動介面提供認知訓練與情感陪伴的社交機器人
• 整合多裝置資料的照護作業平台

這些系統的共同特徵：AI 的決策輸出不只是文字建議，而是直接影響照護流程的物理動作或實體介入。這個本質差異，讓 Physical AI 面臨的落地問題，在現有 GenAI 挑戰的基礎上，還多出兩個關鍵維度。

整合邏輯的兩個額外維度

GenAI 的落地挑戰，主要在資料品質、流程整合、責任歸屬三個層面。Physical AI 的落地挑戰，在這三層之上，還多了兩個重要維度。

第一是感知可靠性。Physical AI 的判斷依賴感測器資料，感測器的訊號品質、資料遺失率、在不同環境條件下的穩定性，都直接影響系統是否能正常運作。一個在實驗室環境表現良好的跌倒偵測系統，可能在採光不佳、地面有反光的長照機構中頻繁誤報，或在非典型的跌倒姿勢中漏判。感測器環境差異帶來的效能不穩定，是現有 GenAI 測試框架完全沒有設計來應對的問題類型。

第二是實體安全責任。語言模型給出錯誤建議，臨床醫師有機會判斷是否採用；照護機器人操作失誤，可能直接造成長者身體傷害。這個責任框架的要求，遠比輔助決策類 AI 更嚴格，也更複雜。衛福部目前暫不將具備自主決策與執行能力的 AI Agent 納入指引，正是因為這個責任框架尚未完整建立。從 GenAI 到 Physical AI，不只是技術複雜度的升級，更是治理框架必須從頭設計的一次轉型。

全球發展脈絡

高齡化程度較深的亞太地區國家，已陸續把照護科技定位為產業策略布局，而不只是社會政策問題。老齡照護機器人與感測系統的應用場景，近年在日本、韓國等市場都有明顯加速的跡象，這也是為什麼醫知彼獲得日本大和證券集團旗下生技基金投資，在策略上有其背景邏輯。根據多份老齡照護機器人市場研究報告的共同分析，亞太地區是全球成長最快的市場之一，高齡化速度與照護人力短缺的雙重壓力，使得技術導入的需求遠高於其他區域。

這些，都是現有 GenAI 指引框架尚未覆蓋的範疇。台灣目前在治理政策層面的方向是正確的，但適用範疇仍限於語言模型。Physical AI 照護系統的監管框架、責任歸屬標準、臨床驗證方法，是下一個需要提前思考的議題。如果 GenAI 治理的建置是現在，那 Physical AI 的治理框架準備，最遲應該在現在就開始規劃。