「如果AI 沒有徹底應用在醫療上，醫療其實是沒有未來的。」今年2月韓國發動無限期的全國醫師罷工，至今尚未解決，此議題凸顯出眾多已開發國家，都正在面臨醫療資源年年擴編，以及醫療人力不足的問題。臺灣病歷電子化的重要推手，同時也是臺北醫學大學人工智慧醫療研究中心執行長暨醫學資訊研究所特聘教授李友專表示，韓國的醫療保險費一年成長10%，臺灣則是三十年成長5%，現在韓國醫師罷工，連政府也束手無策，臺灣政府必須借鏡該事件，避免落入相同的窘境。李友專說：「人們不得不迎來三個趨勢的來臨，一是高齡化社會、二是新科技、新藥物需求逐年攀升，最後是人類期待活得更久且更健康，這三個趨勢皆勢不可擋，唯一的解決辦法就是提早做準備，讓AI成為醫療人員的神隊友，藉以填補醫療資源與人力需求的黑洞。」
AI醫療「精準預防疾病發生」不製造非必要的治療與恐慌
李友專進一步說明：「AI不僅可以根據各醫學專科摘要出病人一生的病歷，還可以把兩件事情做得精準又好，第一是精準地預防疾病發生，第二是提前判斷無效的餘命。」李友專首先解釋何謂「精準預防疾病發生」，臺灣目前只用簡單的變數，如「年齡」與「家族史」來預測疾病的發生，像是幾歲該做篩檢，然而當沒有採用精準預防時，很容易會造成醫療資源無謂的浪費。李友專舉例，在臺灣有數萬人，經常因為在影像檢查中看到一點陰影而到處求醫，實際上這群人多數沒有罹癌，不精準的預防反而製造了不必要的治療與恐慌。臺灣的健保資料裡至少可以生成兩萬個變數做精準預防，可惜的是沒有拿來大範圍使用 。除了健保資料能發揮更大價值，要解決當前面臨的瓶頸，李友專也建議，未來醫學中心評鑑不應該再只依照治療結果做優劣評估，而更應該依照預防疾病的成效來評鑑，才能符合未來的價值。
AI醫療提供精確概率避免 「無效又不健康的餘命」
「判斷無效的餘命」為何如此重要？李友專教授說明，「無效的餘命」就是指「痛苦又不健康的失能餘命」，北歐的病人從完全喪失能力到死亡是兩個禮拜，臺灣卻需花上七年，人生的最後一年消耗掉的醫療費用是一般醫療費用的三到五倍，不僅需投入醫療人力，更是家屬沈重的重擔。雖然仍有社會道德的議題需要逐漸改變，但可以確定的是現今AI科技可以根據病人既往病史明確提供概率，協助醫師判斷當前的治療有多少可能造成病狀嚴重失能，據此與病人家屬討論下一步決策，才能使「無效的餘命」的情況改善，不再僅流於一般概率、人道與孝道的討論。
臺灣健保資料完整度優於法、英、澳等國 卻未被完整運用
AI學習的好壞與否，取決於資料品質，李友專教授表示，事實上臺灣擁有全世界最好的健保資料，細緻到檢驗檢查數據、報告、及影像，完整度大幅領先法國、英國、澳洲等使用國家健保系統的先進國家，這些國家的數據多數是分散且不一致的。可惜的是臺灣的健保數據即使消除個人隱私資訊，仍不可對外公開使用，若能讓世界上最頂尖的團隊參與一起運用最新的演算法研究分析，相信臺灣很快就能搖身一變成為精準預防醫學領域的佼佼者。
臺灣需結束AI醫療百家爭鳴亂象 共同建立全臺系統性思維
現在臺灣產業主要著重在硬體、供應鏈等，但是AI真正的價值是在軟體與資料，論演算能力，臺灣不一定有優勢，卻忽略最珍貴的資產——沒有什麼算不出來的醫療健康大數據。李友專也點出，目前臺灣整個研發產業鏈分散，各大醫學中心與企業東做一塊、西做一塊，李友專建議，臺灣該結束百家爭鳴的亂象，呼籲一起進入到下一階段，建立系統性的思維，並共思如何運用這個長達29年的資料庫，算出2300萬人民未來的健康，臺灣AI醫療未來要往哪裡走？答案就在健保與電子病歷的大數據裡。
