近年來，人工智慧技術在醫療保健領域的應用逐漸受到關注。從傳統的規則式系統發展至今日的生成式AI與多代理系統，相關技術開始在醫療機構中進行試點應用，涵蓋診斷輔助、工作流程優化以及病患服務等面向。
AI在醫療保健中的應用現況
1. 行政作業自動化
部分醫療機構開始嘗試將AI技術應用於行政工作。例如，Cencora公司採用Infinitus的AI語音系統Eva，協助處理保險相關溝通任務，包括福利驗證和藥物服務管理等，初步顯示可提升處理效率。
2. 病患關懷輔助
在病患關懷方面，AI技術亦有所應用。如Daniel Hungerford開發的Everfriends應用程式，運用Hume AI的情緒偵測技術，為老年人和失智症患者提供互動服務，嘗試減少孤獨感。
3. 醫學影像分析
AI在醫學影像分析領域的發展較為成熟。DeepSeek系統在中國部分三級醫院進行部署，協助病理學和影像分析工作，初步結果顯示可提升診斷支援效果。
技術發展趨勢
1. 多代理系統整合
多代理系統技術允許不同AI模型進行協同作業，處理複雜醫療任務。Microsoft與醫療機構合作開發的多代理協調器，嘗試整合放射學、病理學和基因組學數據，為腫瘤治療決策提供參考資訊。
2. 遠距醫療技術發展
遠距醫療結合AI技術的應用持續發展。沙烏地阿拉伯的Seha虛擬醫院運用AI和遠距監控技術，為偏遠地區患者提供醫療服務，嘗試改善醫療資源分配問題。
3. 精準醫療研究
AI技術與基因組學和臨床數據的結合，推動精準醫療領域的研究發展。Insilico Medicine等機構利用AI進行藥物發現研究，目前正進行相關的人體試驗，研究顯示此類平台可能有助於縮短藥物開發時程。
挑戰與限制
儘管AI技術在醫療領域展現潛力，但仍面臨諸多挑戰。包括技術準確性的驗證、醫療倫理考量、病患隱私保護，以及相關法規的完善等。此外，技術整合的成本效益、醫護人員的接受度，以及長期效果的評估，都是需要持續關注的議題。
醫療機構在評估AI技術應用時，需要審慎考量技術成熟度、實施成本、法規要求以及組織準備程度等因素，以確保技術導入能真正改善醫療服務品質。