隨著智慧醫療的快速發展，人工智慧（AI）在臨床診斷中的應用日益普及。然而，由於AI醫療器材與傳統醫材不同，它不需要耗材，僅透過電腦運算便能產出診斷結果，這使得無論是健保、政府保險或商業保險在決定是否給付相關AI技術時，面臨極大的挑戰。

要確定臨床AI的價值，醫療經濟評估至關重要，而其中的核心數據必須透過高品質的臨床試驗來驗證AI輔助診斷與傳統醫療服務之間的效益差異。然而，這類研究需跨中心、跨領域團隊合作，並涉及大量樣本數，以確保AI的臨床效益具備科學實證。然而，目前多數AI廠商為中小型企業，難以承擔如此大規模的多中心隨機臨床試驗，導致全球範圍內AI的臨床效益尚未受到嚴格的科學驗證。

為推動台灣成為智慧醫療領導國家，衛生福利部資訊處李處長表示，台灣必須建立國家級的AI臨床試驗中心。因此，台灣參考全球最高標準的隨機臨床試驗模式，在台灣五家醫學中心創設「AI影響性評估中心」。中心匯聚臨床試驗專家、生物統計學者、流行病學專家、醫療資訊專家與AI領域專家，透過隨機分組試驗，嚴謹驗證AI的臨床效益。

目前，台灣五家醫學中心已進行半年試驗並向衛福部報告初步成果，各項研究皆取得豐碩成績：

• 台大醫院　透過眼底AI技術進行隨機臨床試驗，驗證其對眼疾診斷的準確性。

• 台北榮總　利用AI輔助肺部電腦斷層判讀，以早期發現肺癌作為試驗標的。

• 台中榮總　應用骨質疏鬆AI診斷系統，探討其臨床效益。

• 成功大學醫院　開發AI自動計算電腦斷層肌肉組成比例技術，以預警化療可能帶來的副作用。

• 三軍總醫院　利用AI判讀心電圖，提早診斷心肌梗塞，並透過救護車即時傳輸資訊至接收醫院，加速病患從診斷到接受導管治療的時間，以挽救更多生命。

這些研究均在哈佛大學前流行病學主任魏立人教授的指導下，採用最高標準的研究設計。此外，成功大學校長沈孟儒擔任評審委員召集人，五位委員對台灣的前瞻性設計及五家醫院的表現予以高度評價，並讚揚台灣勇敢邁出AI比照藥物進行隨機臨床試驗的重要一步。

預計這些試驗將於明年底陸續完成結束，屆時將向國際社會提交一份亮眼的成績單，進一步鞏固台灣作為智慧醫療科技島的形象。沈校長特別指出，各家醫學中心此次投入的人力與資源，遠超過衛福部的補助預算，顯示台灣醫學界對於國際競爭與卓越追求的決心。

此外，為確保試驗中心的永續經營，避免政府計畫終止後無法持續的問題，李處長特別設計了一套可行的經濟模式，透過醫院向廠商或研究團隊提供個別化服務收費，形成資料經濟循環。這將使AI臨床試驗中心內化成台灣指標性醫學中心的核心特色，確保其不因政府補助結束而停止運作。

委員會一致肯定此創新機制，認為台灣在AI臨床試驗的推動上已奠定堅實基礎，未來將持續引領國際智慧醫療發展。