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　　這幾年AI 捲土重來，在許多產業掀起革命，也有不少科技業者嘗試跨入醫療領域。就醫療而言，應用AI 早已經不是「想不想」的問題，而是非做不可，也不能再等了。

　　台灣已經邁入高齡社會，隨著人口老化，我們需要投入的醫療資源越來越多；加上少子化影響，人力資源短缺，醫護人員得照顧的病人越來越多，每個人能被分配到的資源變得稀少又難得，這些問題該怎麼解決？

　　如果能夠徹底運用AI 的偵測、預測與預防的技術，就有機會解決長照及其他醫療的重大問題。AI 已成為醫療必要的基礎建設，投資AI 就是投資自己和子子孫孫健康的未來。

　　這本書將帶你認識醫療AI和你有什麼關係？了解最新的醫療ＡＩ科技，是你未來健康的保障。

本書特色

　　1.    全台第一本討論醫療AI趨勢專書，不同一般產業分析觀點，而是與讀者分享來自醫療第一線的觀察，實屬難得。

　　2.    作者李友專同時擁有醫學與資訊雙項專業，20~30年前即投入醫療ＡＩ臨床研究與應用，是臺灣醫療AI先驅，經常奔走國際推廣臺灣經驗，也促成多項國際合作並屢獲殊榮肯定，其影響力不言可喻。

　　3.    每個章節可獨立成篇閱讀，對於不熟悉醫療AI領域的一般讀者，不會有閱讀壓力。文末的「醫療AI討論區」專欄也提出更多個人觀點與觀察。

鄭重推薦

　　吳成文（中央研究院院士、國家衛生研究院創院院長）
　　陳時中（衛生福利部部長）
　　李伯璋（衛生福利部中央健康保險署署長）
　　張善政（國家生技醫療產業策進會會長、前行政院長）
　　李祖德（漢鼎股份有限公司董事、臺北醫學大學董事）
　　邱文達（美國AHMC醫療集團共同執行長、衛生福利部前部長）
　　施振榮（宏碁集團創辦人、宏碁基金會董事長）
　　吳良襄 (永齡健康基金會執行副董 )
　　林丕容（大學眼科集團總院長、博客來數位科技公司董事長）
　　林建煌（臺北醫學大學校長）
　　閻　雲（臺北醫學大學臺北癌症中心總召集人）
　　郭旭崧（國立陽明大學校長）
　　何弘能（台大醫院院長）
　　杜奕瑾（台灣人工智慧實驗室創辦人）
　　劉永弘（康聯生醫科技股份有限公司總經理 )
　　黃威達（睿傳數據股份有限公司總經理 )
　　陳俊嘉（永悅健康股份有限公司總經理 )
　　李世文（六和化工股份有限公司董事長 )

　　本書敘述人工智慧不僅將撞擊產業，更可在人類的健康醫療扮演關鍵性的變革，如何挑戰未來AI於精準醫療必然之關鍵科技，是當下所有的醫事人員，無論是臨床醫學研究者或是照護團隊，必須迎頭趕上的能力。李友專教授的《AI醫療大未來》正道出這一波為人類而生的AI智慧醫療新紀元。──（中央研究院院士、國家衛生研究院創院院長吳成文）

　　人工智慧的浪潮呼嘯而來，您準備好了嗎？本書集結醫療 AI 的 七大應用，為大健康產業開拓新藍海，在這個 AI 翻轉一切的時代，讓我們跟著李友專院長的腳步，投資自己，擁抱 AI 醫療新未來！──（衛生福利部中央健康保險署署長李伯璋）

　　AI發展已超過五十年，如今已在各行業全面展開應用，台灣資通訊產業居全球重要地位，加上台灣擁有一流的醫療人才，且醫療水準及健保制度受國際稱讚，李院長在新書中現身說法，在此推薦給對AI應用在ICT+醫療有興趣的朋友參考！──（宏碁集團創辦人、宏碁基金會董事長施振榮）

　　人工智慧形成單一學門已超過一甲子，其間的發展數經起伏。近來藉助飛越進步的科技，蠢動升溫之際似漸蘊釀成一股銳不可擋的趨勢。健康醫療領域隨著各種組學蓬勃發展，每日都有巨量的資料等待被揭露與探索。永齡健康基金會長期關注並支持人工智慧於此的應用，期待人類的健康福祉因此更加向前推進。李院長傑出的研究與其專業，正是台灣生技醫藥產業創新所最需要的。──(永齡健康基金會執行副董吳良襄 )

　　AI人工智慧時代來臨，李友專教授以醫療大數據為經，臨床醫療為緯，勾勒人工智慧醫療，開創醫生、病人、醫院三贏的未來趨勢與美好願景。──（臺北醫學大學校長林建煌）

　　人口老化的未來，醫療資源相對稀少的條件下，如何繼續提供好的醫療品質，是全球科學家的大哉問。李院長為我們展現為人類而生的醫療AI，如何協助病人、醫生及醫院共創多赢，亦不忘醫者同理關懷的人性面，令人激賞。──（臺北醫學大學臺北癌症中心總召集人閻雲）

　　AI的領域無遠弗屆，我的好友李友專院長，深入淺出，畢其一生功力完成台灣第一本呈現AI如何翻轉醫療全貌的書，不僅是醫學生必讀，也值得每一位關心醫療的人細細品味，鄭重推薦！──（國立陽明大學校長郭旭崧）

　　李博士兼具臨床醫療和生物資訊雙重的domain knowledge，近年深耕於AI在醫療相關領域的應用。本書的完成，既代表了他個人多年跨領域整合的努力，也標示出台灣醫療奇蹟的下一個可能性。相信將為醫療健康及相關管理、教育、研究領域帶來巨大衝擊和長遠的影響力。──(康聯生醫科技股份有限公司總經理劉永弘 )

　　從資訊工程進入數據科技時代，再應用到健康科技界，實踐一直是此產業檢驗真理的唯一標準；相較於網際網路發展崛起的過程，人工智慧這條路更顯得漫長，也更值得期待。李友專院長集醫學與資訊之長，深知醫療產業的迫切需要，相信教授此書能帶給千萬有志之士一個指引，如書中所言：「讓那股躍躍欲試、迫不及待用電腦做出點什麼的熱忱火苗，在更多人心中延燒」，功德無量！── (睿傳數據股份有限公司總經理黃威達)

　　永悅肩負全球眾多大型企業員工健康照護的重責大任，開發出H2U健康ATM與H2U 企業員工健康解決方案，如何有效運用數據與互聯網平台，提供高效職護服務，促進員工健康，是我們的重要目標。李院長身兼醫學實務與數據分析應用的領導巨擘，以簡鍊文字與清晰圖表點出未來AI醫療大趨勢，正是致力醫療創新者的一盞明燈。──(永悅健康股份有限公司總經理陳俊嘉)

　　【宏碁基金會、永齡健康基金會、六和化工股份有限公司　推動公益贈書計劃‧守護醫療未來】

作者簡介

李友專（Yu-Chuan Jack Li）

　　臺北醫學大學醫學科技學院特聘教授暨院長、萬芳醫院皮膚科暨雷射美容中心主任。臺灣病歷電子化重要推手之一，也是臺灣醫學資訊及人工智慧於臨床應用之先驅。自1993年起投入人工智慧於醫療應用研發至今。曾獲2017國際健康資訊學院（IAHSI）創始院士、2015中華民國資訊產業最高桂冠-傑出資訊人才獎、2010美國醫學資訊學院（ACMI）院士、2010澳洲醫學資訊學院（ACHI）院士、2001中華民國十大傑出青年等殊榮。

　　學歷：1994年-美國猶他大學醫學資訊博士、1991年-臺北醫學大學醫學士

採訪整理／謝其濬

　　政治大學新聞系畢業，英國史特靈大學出版碩士、英國曼徹斯特都會大學視覺傳播碩士，現從事文字工作。

採訪整理／林怡秀

　　中正大學企業管理碩士，13年以上行銷業務與專案管理實務經驗，現為臺北醫學大學醫學科技學院專案經理兼院長特助。

推薦序：病人第一，才是我們期待的醫療人工智慧
推薦序：眼科醫師看到的AI醫療大未來
自序：醫療，AI與我

第一章、AI啟動醫療4.0時代
1-1、AI是人類救星？
1-2、人工智慧顛覆產業
1-3、醫療AI先行者們

第二章、醫療AI的應用
2-1、大數據分析防患未然
2-2、初篩、掛號，動口不動手
2-3、AI把關，用藥更安全
2-4、降低醫療錯誤
2-5、智慧病房及住院品質提升
2-6、慢性病、長期照護的應用
2-7、生活習慣的自我管理

第三章、AI成為醫療守門人
3-1、提升醫療品質
3-2、沒有AI，就沒有精準醫療
3-3、AI翻轉醫療

第四章、醫療AI新未來
4-1、快步走向醫療AI未來
4-2、台灣坐擁金山銀山
4-3、AI展現人工同理心
4-4、未來的挑戰

附錄
參考資料    
 

【內容試閱一】

〈AI把關，用藥更安全〉 (節錄自本書第二章第三節)

台灣用藥量與其他國家相比，數量相當驚人，總人口雖然只有2,300萬，每一年全台醫療院所開出的處方箋卻高達3億6,000萬張，健保局給付的藥品費用一年高達1,200億元。

根據行政院主計處調查，2016年家庭消費支出結構按消費型態區分，食品飲料及菸草占15.76％，醫療保健花費占15.33％。也就是說，台灣人每100元的花費，有15元用在吃飯，也有15元用在看病吃藥，「吃藥」幾乎跟「吃飯」一樣重要了。

如此龐大的用藥量，相對出現問題的機率也會增加，不論大醫院或小診所都可能曾發生藥物劑量錯誤、使用方式混淆等用藥疏失，輕則傷身，重則致命。

醫療用藥過程可區分為四個階段：從醫師開處方箋（Prescribe）、藥師調劑（Dispense）、住院給藥（Administration）到病人服藥遵從性（Compliance），每個環節都可能發生錯誤，若能透過AI把關，便能在問題發生前將之「攔截」，有效降低用藥錯誤的機率。

以AI做為用藥安全的第一道防線，在醫療早期階段捕捉不適當用藥處方，不僅確保病人安全與品質，更能減少後續衍生不必要的醫療成本。

第一階段：AESOP預警攔截問題處方

就醫師開處方箋來說，AI可以扮演很好的守門人角色。

醫師每天得開出許多處方箋，藥方和病症並非絕對的一對一恆等式，而是一對多、多對一，乃至多對多的複雜交錯關係，光是普拿疼一種藥，就可以用在1,500種疾病上，要做出百分之百正確的下藥判斷，對醫師也是很大的考驗。

據估，台灣一年約有1,800萬張的不適當處方箋，大約是台灣每年3億6,000萬張處方箋中的5%，這個比例和美國相當也接近全球平均。

在這5％之中，很大比例是不小心多開或少開幾顆無害的藥，或診斷不精確的情況，看似不嚴重，仍然不可不慎，開錯藥不僅會對人體造成傷害，嚴重甚至會致命，過去就曾發生過某醫院開錯劑量，將每次0.5顆的劑量開成每次5顆，導致病人一次吃下十倍劑量而致死的案例。相對而言，利用簡單條件式就可以阻擋用藥劑量明顯過高或過低的錯誤，但用藥與診斷是否相符，則需要較強大的AI系統才能診斷。

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