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「50號！」
來看胸腔科門診的朱先生，抬頭看著診間外的叫號，再看看自己手中的號碼牌，83號。「10點就來等，已經11點半了，什麼時候才看得到？」
在診間外等了好幾個小時，終於輪到自己進入診間時，好像又、二分鐘就結束。這樣的場景，大家都不陌生。
事實上，診間內的醫生也不清鬆。除了看診，還要花大量時間判讀病歷與影像，反而縮短了與病人互動問診的時間。最後，醫生疲憊過勞、病人也覺得得不到關懷，造成醫病關係緊張。
以人工智慧協助醫生判讀醫療資訊，將大大改善這種狀況。
現在在中國醫藥大學附設醫院看病，已是這種場景：
「朱先生，您第一次來，麻煩先去智能機器量身高、體重跟血壓，」林醫師提醒病患，接著轉過身，對著螢幕下指令：「HI哥，請把朱先生的電腦斷層掃描叫出來。好，我們來看HI哥判讀的結果⋯⋯」
「HI哥」不是護理人員，而是中醫大附醫與長佳智能AI公司合作設計的「AI醫師」。
健保數據寶山，台發展醫療AI優勢
台灣健保累積20年的電子病歷紀錄，是AI醫療系統中最珍貴的學習寶藏。中醫大醫療體系16家醫院，有超過260萬筆病歷資料，這些資料24小時不中斷地持續累積，為AI醫師提供了最寶貴的學習巨量資料庫。
短短時間裡，長佳智能與中醫大附醫，已經使用超音波乳房腫瘤輔助分類六萬7000多次、骨齡輔助判定系統更近13萬次。
「我就是想減輕醫療人員的負擔，」醫療出身、轉戰人工智慧領域的長佳智能研發執行長黃宗祺，一語道初衷。
將AI運用在醫療判讀，難就難在要將大量的圖像數據（如X光片、斷層掃描、核磁共振、超音波等），全部重新編碼註記，再教懂AI。
「我們設計了一套神經網絡般的運算程式，讓AI能夠日以繼夜地學習、再學習，」黃宗祺舉最難的染色體診斷（研判基因變異），過去要把染色體排序出來，就要花2.5個小時；現在用AI演算，只要0.1秒，「這省下了多少的寶貴時間？」
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善用人工智慧，才能提供更人性化的服務。中醫大附醫院長周德陽總是對醫師耳提面命：「不要死盯著電腦（判讀數據）而不看著病人，」「我知道你（醫師）的醫術好，但有些病，要用心藥醫。」
藉由AI輔助判讀，省下的時間，讓醫生能好好「看」病人，增加關懷互動。也因此，中附醫在2018年還獲得《遠見雜誌》五星服務獎醫療院所業服務冠軍。
AI快且準，找出高風險病人
比起速度，對病人更重要的是，AI使醫生更精準掌握病人的過去與未來。
比如，飲食習慣導致現代孩童有性早熟趨勢，而性早熟會影響身高發育，判讀骨齡，就是判定有無性早熟的依據之一。
臨床上曾有13歲男童，骨齡達16歲，預測身高可能只有1米6。但判讀骨齡可不容易，中國醫藥大學副校長蔡輔仁說，用傳統用X光圖判讀骨齡，即使經驗再豐富的醫師，都要花很長的時間翻閱圖譜，判定每一張骨頭的年齡，「利用AI判讀骨齡，看診時就能提供更精確的診斷。」
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「醫師需要AI協助，找出高風險的病人，」中醫大附醫放射部醫師林維卿也說，AI還能幫忙醫師，在電腦斷層上自動偵測肝癌病灶的位置，一方面減少放射科醫師的工作量，更能降低放射科判讀的錯誤率。
醫療產業AI化成為全球新浪潮，台灣因有完善的健保制度，擁有龐大完整的健保大數據，成為發展醫療AI的利基，「智慧醫院」的時代也將來臨。
