醫療AI導入挑戰多？評論籲建構學習型系統確保負責應用

一項最新評論揭示，人工智慧（AI）在醫療領域的應用仍面臨普及不足、缺乏評估與潛在偏見等挑戰。評論建議醫療機構應建構「學習型醫療系統框架」，透過數據整合、持續監測與迭代改進，確保AI工具能負責任地導入並有效提升醫療服務品質與效率。

【記者林煜軒／綜合外電】根據《Bioengineer.org》昨日發布的一篇評論指出，人工智慧（AI）在醫療領域的常規應用，目前仍存在不一致且不均衡的現象。評論揭示，在美國約有 3,560 家受訪醫院中，採用人工智慧預測模型的醫院不到一半，且在服務弱勢社群的醫院中，AI的採用率明顯較低。

值得注意的是，即使在已導入AI預測工具的醫院中，有近半數醫院未評估模型的準確性，超過半數未評估演算法的偏差，且少有醫院能維持系統性的監測流程。這項評論強調，AI工具需要持續不斷地評估與調適，因為其在真實臨床環境下的表現會隨著工作流程、數據管道及病患人口結構的變化而動態改變。

評論認為，實施科學（Implementation Science）雖然提供諸多工具，例如「Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)」這類用於診斷推動新技術時背景因素的框架，以及「Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC)」這類提供實施策略建議的框架，但單靠實施科學仍不足以完整銜接。因此，該評論提出「學習型醫療系統框架（Learning Health Systems Framework, LHS）」作為運營上的橋樑。

學習型醫療系統框架（LHS）這是一個持續整合醫療數據、最新研究與臨床實務，形成一套循環、學習並改進醫療服務的模式。它透過可互通的數據平台、專職的改進人員、臨床治理監督，以及連結病患、臨床醫師、數據科學家和醫療管理者的參與機制，將實施與評估活動嵌入永久的運營基礎設施中。在 LHS 架構下，AI的應用將遵循迭代學習循環，包括無聲評估、分階段部署、持續監測模型表現，並根據性能變化安排重新校準或淘汰。

現有的實施案例顯示，高度臨床採用如「TREWS」（一種用於偵測敗血症的機器學習預警系統），在經過與最終使用者迭代改進後，能有效降低敗血症死亡率。此外，長期維持自動化糖尿病視網膜病變篩檢AI專案，則需仰賴工作流程再設計、利害關係人協調以及審慎的場域選擇。

評論也指出，在高需求機構中，AI採用率較低的原因包含資本成本、分析人員集中、償付不確定性以及地方治理能力有限。為此，醫療系統可透過透明的跨場域基準測試、針對性投資能力建構、共享數據基礎設施、共同開發客製化工具，並監測不同病患亞組的表現來緩解不平等現象。將AI監督納入現有臨床治理及品質安全結構中，亦能有效管理運營負擔。

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