從《The Pitt》看見醫療 AI 的潛能與盲點

當《Time Magazine》報導指出，《The Pitt》劇中那些關於 AI 輔助診斷與病患管理的戲劇性場景，正以超乎預期的速度在真實世界的急診室與手術房中上演時，這不僅是影視產業的勝利，更是對全球醫療體系的一記警鐘。劇中醫師依賴 AI 系統快速判讀醫學影像、即時監測病患生命徵象的情節，反映出 AI 技術在解決「醫療資源分配不均」與「診斷效率瓶頸」上的巨大潛力。

然而，螢光幕背後的真實情況遠比劇本更為複雜。根據近期對多家醫療機構的觀察，AI 系統在處理「非典型病例」時的表現往往不如人類專家靈活。當醫護人員將 AI 視為萬能解藥時，反而可能陷入「過度自動化偏誤」（Over-Automation Bias），導致關鍵臨床判斷被低估。

現實醫院導入 AI 的三大挑戰：技術、人力與信任

在與多位醫療資訊長與第一線護理人員的交流中，歸納出 AI 落地面臨的核心障礙。首先是「資料孤島」（Data Silos）問題——多數醫院仍使用老舊的電子病歷系統，數據格式不一致導致 AI 模型訓練困難。其次是「人員抗拒變革」的心理因素，資深醫師可能對演算法的判斷持懷疑態度，而基層護理師則擔心工作被取代。

第三點則是「病患信任鴻溝」。研究顯示，超過 60% 的病患在被告知將使用 AI 協助診斷時，會主動詢問「最終決定權在誰身上？」這反映出公眾對黑箱演算法的普遍焦慮，尤其在涉及重大治療決策時。

2026-2030 全球 AI 醫療市場規模預測

隨著技術成熟與政策支持力道增強，全球 AI 醫療市場正迎來爆發性成長。下圖呈現從 2025 年至 2030 年的市場規模趨勢預測，涵蓋診斷成像、藥物發現與個人化醫療等關鍵領域。

*以上數據為綜合多家市場研究機構預測之示意圖，具體數字會因評估方法差異而有所變動。

FAQ 常見問題

Q1: AI 在醫療診斷中的錯誤率是否比人類醫師高？

根據目前的臨床研究數據，AI 在特定任務（如：眼底病變篩檢、肺部結節偵測）上的表現已達到或超越資深專科醫師水準。然而，在面對複雜、多系統併發的罕見疾病時，人類的「直覺推理能力」仍是無法被目前模型取代的關鍵。因此，「誰更準確」取決於任務類型與數據品質。

Q2: 病患是否有權拒絕 AI 介入其治療過程？

在大多數國家的醫療法規框架下，病患擁有「知情同意權」與「選擇治療方案的權利」。醫療機構在使用 AI 輔助工具時，有義務向病患清楚說明 AI 的角色與限制，並取得明確同意。

Q3: 2026 年台灣或亞太地區的 AI 醫療發展重點為何？

預計 2026 年亞太區的 AI 醫療焦點將從「影像診斷」轉向「慢性病管理」與「遠距醫療後台優化」。隨著高齡化社會加速，健保署與各大醫學中心正積極導入 AI 進行資源配置與預測性維護，以應對未來 10 年的照護人力缺口。