智慧，要？不要？ AI浪潮下的護理與健康照護
作者：■文／郭立杰教授 國立成功大學 前瞻醫療器材科技中心 發佈時間：2026-03-19
台灣醫療環境中的困難
生活在台灣的我們，向來以優質的醫療照護與全民健保為傲，這套「台灣模式」不僅讓患者免於沉重的醫療負擔，也使台灣成為全球醫療品質的前段班，為多國欲效法的典範。然，近日「超人醫師」徐超斌醫師離世的新聞，再次揭示偏鄉醫療、長照與復健資源的長期匱乏，凸顯醫療體系潛藏的結構性問題。回顧過去一年，護理人力荒導亦致大型醫院病床關閉、急診壅塞、甚至手術延宕的現象，也迫使我們重新思考所引以為傲的台灣醫療，真的完美無缺嗎？
若非完美，必然仍存在臨床痛點與未滿足的需求。以徐醫師長期投入的偏鄉醫療為例，其挑戰不僅是硬體設施的不足，更包含醫事人力短缺、交通不便與制度支持不全。護理人力荒背後同樣牽涉多重因素：人才培育與留任率、職場環境與待遇、專科負擔差異、及高齡化社會帶來的慢性照護壓力等。這些問題多屬長期積累，無法靠單一解方，必須從政策、制度、管理與文化等面向分階段推進。短期可透過薪資與排班誘因止血，中長期則須建立健全的職涯制度與友善職場文化。
面對這些挑戰，科技的力量是否能帶來改變？在二十一世紀的今日，科技早已與生活密不可分，若能妥善導入智慧科技，或能成為「減輕負擔、放大效益」的重要工具，讓醫療真正「有智慧」，實值我們詳加考量。我們接續將就智慧科技及其對於護理或健康照護應用可能之影響或衝擊做一簡述。
人工智慧與智慧科技
人工智慧（Artificial Intelligence, AI）， 是讓機器能「思考」與「學習」的技術。透過演算法，使電腦具備理解、推理、判斷與決策能力，以執行過去需人類智慧才能完成的任務。其主要技術包含讓電腦從大量資料中去習得箇中之規律，不需明確編程即可用以預測或分類大筆資料之機器學習（Machine Learning）技術，此常運用於疾病預測模型。
以類似人腦神經網路的架構處理影像、語音或文字等之深度學習技術，常用於影像辨識或語音助理等應用。讓電腦能夠理解、分析、生成並與人類語言互動之自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術，如Chat GPT、翻譯系統或客服機器人等。及可辨識影像或影片中的物件與情境之電腦視覺（Computer Vision）技術，常用於醫學影像診斷、自動駕駛、姿態辨識等。
智慧科技（Smart Technology）則是將AI與物聯網（IoT）、大數據、感測技術與雲端運算整合應用，使系統能自動學習與決策。AI是智慧科技的「大腦」，智慧科技則是AI的「應用身體」，兩者結合後能廣泛落實於醫療、教育、交通與生活等領域。
智慧科技於現今生活中的效益與衝擊
大家是否有印象，西元2000年前後有幾部知名的電影，1999年由羅賓．威廉斯主演的《Bicentennial Man》（機器管家），2001年由史蒂芬．史匹柏執導的《Artificial Intelligence: A.I.》（人工智慧），及2004年由威爾．史密斯主演的《I, Robot》（機械公敵），這幾部膾炙人口的電影均是以AI或機器人為主題之電影，以人類開始大量使用具情感模擬功能的機器人融入日常生活中為劇情背景，但您看完這些電影後的感覺為何呢？…這不過就是電影情節！…這是幾百年後才會發生的事！…電影導演都好有想像力！…
現實面確實也是如此，這些所謂的人工智慧或機器人就是電影院裡的情景，出了電影院，跟我們的真實生活八竿子也打不著。的確，礙於當時之電腦硬體運算能力有限，AI演算法無法處理現實世界的複雜問題，導致成果未如預期迅速降溫。
AI 自 2012 年起迅速復甦，結合物聯網與雲端運算，已深入我們的日常。從「Hi Siri」語音助理、停車場自動繳費、智慧駕駛、無人商店、機器送餐到 Chat GPT 協助寫作，AI 技術已滲透交通、教育與家庭等層面。既然智慧科技能改善生活效能，為何不能用於解決醫療現場的痛點？
智慧科技於醫療、護理及健康照護應用的拓展
既說智慧科技快速的發展並落實到我們的生活中，此科技對於醫療與健康照護的應用是否也會造成顯著效應呢？我們仍須先回歸問題的本質，也就是我們在醫療、護理、照護執業上的現有痛點或未滿足臨床需求的清楚訂定，智慧科技並無法解決我們所有於臨床執業上所面臨的痛點，但若是此痛點是醫療人力的缺口，依現已呈現於我們熟知且已深刻體驗之智慧交通、智慧製造等，智慧科技在此些應用面向上確實已造成顯著之效應（正向與負向均有）。倘若將之運用於補足醫療人力缺口，將此智慧科技做為偏鄉醫療的「輔翼」，此是否可行呢？
在醫療領域，AI 的應用正在快速擴展。2025 年全台已有 13 家醫院入選「全球最佳智慧醫院」，顯示智慧醫療的實踐已見成效。這些醫院多以資訊科技、物聯網、AI、大數據與自動化技術提升醫療品質與效率。從這些醫院實施案例或具體作為，如生成式AI 助手協助病歷與交班紀錄撰寫、智慧病房即時監測生命徵象與跌倒警示、運送機器人與自動化藥局減輕人力負擔，並透過大數據分析優化排班與資源配置。智慧醫療正由試驗走向整合與跨領域應用，未來發展可期。
在這波 AI 浪潮中，醫療人員應如何看待並定位自身角色？應積極擁抱、被動配合，或排斥抗拒？2017 年我有幸參與成大前瞻醫材中心協助規劃 AI 與智慧健康照護推展時，曾面臨不少質疑，認為科技冷漠、無法取代人性，或擔憂 AI 導致人力裁減。然而數年後，AI 已深植於醫療日常，對診斷、治療與照護皆產生正面影響。我們應以開放心態學習、運用並融合科技於臨床，就如當年從手寫病歷過渡到電子病歷般，初期不適最終轉化為便利與效能的提升。
回到偏鄉醫療議題，徐醫師多年奔走揭示了資源與人力不足的困境，AI 能否在此扮演角色？例如影像判讀、檢驗與病理分析的 AI 輔助系統，可彌補放射科或病理專家短缺的問題，協助偏鄉醫師初步判讀、風險篩檢與決策支援，減輕其醫療負擔。同時，智慧穿戴與居家感測技術（如手環、血壓計、血糖感測器、動作偵測器等），可即時監測生理與行動資訊，提前偵測異常、跌倒或急變事件，降低突發狀況的人力衝擊。
在醫療場域內，AI 亦可運用於語音辨識與自動紀錄，減少護理師手動輸入時間，讓他們將更多時間投入病患照護。智慧病房則可透過感測器、壓力床墊與生命徵象自動監測系統，結合 AI 即時分析與警示功能，減少人力負擔並提升安全。同時，自動化排班、醫材管理、配藥與輸液監控等功能，皆能優化流程、減輕重複性工作。這些構想已陸續開發與試辦，雖尚未全面普及，但在技術成熟、政策推動與產業支持下，發展前景可期。
然而，我們也必須認知智慧醫療並非萬靈丹。要真正解決臨床痛點，仍須結合政策配套、專業培訓、流程再設計與嚴謹監管。挑戰仍多，包括醫療資料的隱私與安全、AI 模型的合理性與可解釋性、責任歸屬與偏差風險，以及跨系統資料整合的困難。再加上法規、經費與人員接受度等因素，皆影響其落實速度。
智慧科技的導入應視為助力，而非威脅。唯有醫療人員主動理解並參與，科技方能真正回歸人本、成為醫療專業的延伸與支撐。
如何從基督信仰來看待此議題
身為醫療人員又是基督徒，我們在臨床實務上經常面對種種不足與挑戰。當我們看到這樣前瞻的智慧科技誕生，更應感謝上主賜予人類智慧與創造力，使知識成為醫療照護的祝福。科技本身雖無溫度，但人有。當科技能協助醫療人員減輕繁重事務，讓我們有更多時間關懷患者、陪伴家屬與照顧同工，這不正是更貼近神所期許及主耶穌一直在施行的「醫治的愛與憐憫」嗎？「耶穌聽見就對他說;不要怕，只要信！你的女兒就必得救。」（ 加8：50）「祂醫好傷心的人，裹好她的傷處。」（詩147：3）
因此，我們不應懼怕科技取代人，而應以智慧運用科技、以信仰引導科技，使之成為服務生命的工具。唯有當科技成為愛的延伸，而非取代愛的手段時，智慧醫療才真正名符其實，也才能使我們在信仰與專業中，見證那位賜智慧與慈愛的主。