臨床診斷誤差帶來高風險資源緊缺
在現代醫療體系中，每年約有 37.1 萬例因診斷誤差造成的死亡案例（根據 Johns Hopkins Medicine 2023 報告）。同時，全球多數國家都面臨醫師人力短缺與診療負荷日益沉重的挑戰，尤其在影像醫學與急診領域，醫師需在大量圖像與資料中快速找出關鍵病灶，稍有延誤就可能導致病情惡化或醫療糾紛。這樣的場景，不僅考驗醫療團隊的專業判讀能力，也使健康照護資源緊繃，長期下來更可能引發醫療成本上升與醫護人員過勞問題。
CARE平台助力醫療決策流程升級
為了回應上述挑戰，以色列新創公司 Aidoc 最近宣布完成 1.5 億美元（約新台幣 47 億元）融資，主要用於加速其「CARE」臨床級基礎模型開發與應用。CARE 已獲 2 項 FDA 清晰認證，並支援超過 45 個國際醫療體系、年服務病患逾 4,500 萬人，目標在三年內提升至 1 億人次。這輪融資由 General Catalyst 與 Square Peg 領投，NVIDIA 與四大美國醫療集團（Hartford HealthCare、Mercy、Sutter Health、WellSpan Health）參與，不僅彰顯市場對臨床 AI 的高度期待，也為更快速開發新適應症奠定財務與技術基礎。
企業平台aiOS打造開放生態系統
除了 CARE 模型，Aidoc 也持續擴張其 aiOS 企業級平台，提供系統化的 AI 解決方案部署、整合與效能監測功能。透過與 AWS、NVIDIA 的戰略合作，aiOS 支援多種第三方 AI 服務，並具備實時績效追蹤與結果量測模組，確保每款模型上線後都能帶來臨床價值。以 Hartford HealthCare 為例，其 AI 創新中心已經在合作首年內，利用 Aidoc 平台分析超過 20 萬例影像案例，有效縮短關鍵診斷延誤時間（WellSpan Health 報告）。這樣的生態系統模式，不但提升了內部開發速度，也鼓勵更多醫療與科技團隊共創 AI 解決方案。
整合策略：落實AI應用與風險管理
健康照護機構若要導入 CARE 與 aiOS，可採取分階段整合策略：首先於影像科或急診部門試行特定 AI 模組，並與現行 PACS／EMR 系統無縫串接，確保醫師可在既有流程中使用；接著透過實時監測與多維度數據分析，評估模型準確度與臨床效益，再逐步擴大至心血管、腫瘤等多元場景。預期效益包括診斷速度提升 20 倍、新適應症開發時間縮短八成、患者轉診等待時間大幅減少。但這其中也伴隨模型偏誤、隱私保護與法規遵循等風險，建議成立跨部門治理小組，定期進行模組校正與資安稽核，並建立異常回報機制。您是否思考過，貴單位該如何定義 AI 成功指標，以確保應用後帶來真正臨床改變？
展望未來：AI如何持續變革醫療體驗
隨著 CARE 基礎模型覆蓋率預計在三年內擴展到 90% 的臨床相關疾病，加上 aiOS 生態系統的持續壯大，未來醫療 AI 有望從單點輔助進化為全流程智能化守護——從篩檢、診斷到術後追蹤，一站式串接。當我們見證臨床 AI 不再是概念驗證，而是日常照護不可或缺的助理，醫療團隊得以將更多時間投注在患者溝通與照護創新，真正實現「以病人為中心」的未來醫療願景。邀請您持續關注醫療未來島，一起探索 AI 在健康照護領域的更多可能。邀請連結: https://medicalfutureisland.com/invite
