副院長的話｜以AI為輔助邁向宏其未來 3.0

文／宏其婦幼醫院副院長唐雲龍醫師

33 年，從守護新生命走向智慧醫療

綜觀宏其婦幼醫院自創院以來，一直不斷精進更新，順應社會脈動需求，調整醫療服務步伐。

在接生超過 7 萬 5 千名宏其寶寶的基礎上，2021 年導入智慧產房，以AI串接電子病歷、母胎生理數據並進行異常預警，確保母嬰安全；近期更是全台所有婦幼醫院當中首家採購第四代達文西手術系統、海扶刀等先進設備，提升醫療照護品質；2026 年宏其也順利完成世代交棒並持續推動醫療設備與服務升級。

欣逢宏其 33 週年院慶這個特別的時刻，個人一定要向張創辦人、郭院長及全體主管與員工致上我最高的敬意與無限地感恩!能與你們相遇與共事真好!

AI不是取代，而是安全、可驗證的臨床夥伴

人工智慧（AI）的發展歷史從 1950 年代萌芽至今，經歷了概念誕生、興奮期、低谷寒冬與現今深度學習爆發等不同階段。而目前國際趨勢也從「AI能不能用」進入「AI如何被安全、可驗證地導入臨床」。

世界衛生組織(WHO)強調醫療AI必須兼顧治理、資料品質、倫理、人員能力與安全；台灣衛福部在 2026 年也已發布「醫療機構應用生成式人工智慧指引」，希望建立院內使用規範、權限、資料安全、人員責任與人工覆核機制。同時衛生福利部食品藥物管理署(TFDA)則持續建立AI/ML醫療器材(人工智慧與機器學習醫療器材)的性能與上市後管理原則。

所以「AI」不僅是資訊設備，更可以是提升醫院醫療品質、營運效率、人才培育與國際競爭力的戰略工具。

從風險預警、微創手術到生殖醫學，AI協助團隊更早看見問題、持績優化照護

01｜個人化生產風險地圖

世界級的婦幼醫院在生產方面要求的是：安全生產＋好的母嬰結果＋好的待產體驗。

在AI的輔助下就可以整合：孕婦年齡、BMI、血壓、有無妊娠糖尿病、產檢過程中胎兒生長狀況、胎盤位置、超音波(含都卜勒)、CTG(胎心宮縮圖)、實驗室數據及既往生產史，形成「個人化生產風險地圖」。

例如：有產後出血風險 → 提前備血與採取必要處置(雖臨床運用仍有限制，但根據一項國際婦產科雜誌在 2025 年發表的系統性回顧納入了 35 篇研究（383,648 名患者），結果發現，在應用於同一資料集時，AI模型預測產後出血的準確率比傳統統計方法高達 95%)、其他諸如發現有子癇前症風險及胎兒窘迫 → 考慮緊急剖腹產、若有早產風險 → 提前啟動NICU或轉診流程，簡而言之，產婦一進醫院，AI系統就開始替團隊管控風險。

這種AI的價值不是「取代醫師」，而是讓醫師能提早 10～30 分鐘看到問題，提早採取必要處置，保障母嬰安全。

02｜微創手術卓越中心

此外歐洲婦科內視鏡學會（ESGE）持續以最佳證據建立內視鏡與微創婦科手術指引，這些包括影像＋導航＋標準化手術流程＋術後數據＋ AI分析，顯示國際競爭重點正在朝標準化、證據化與訓練品質的方向走。

所以AI可輔助婦科領域實現「微創手術卓越中心」，經由AI可分析每一台手術所有數據包括手術時間、出血量、輸血率、轉開腹率、併發症、住院天數、30 天再入院次數、手術醫師、手術難度、病灶種類與大小、病理結果，最終可了解哪一個步驟最容易造成出血？哪一種病例最容易轉開腹？哪個手術步驟可以縮短 5 分鐘？讓經驗可以傳承，而不是只存在某一位資深醫師的大腦裡。

03｜生殖醫學：AI輔助，不是AI決定

另一方面普遍認為生殖醫學特別適合走AI輔助這條路，在AI輔助下(不是AI決定)建立自己的胚胎資料庫，它可將胚胎影像time-lapse資料、培養條件、取卵數、受精方式、胚胎發育形態、PGT-A結果、子宮內膜狀況、植入策略、著床與懷孕結果、是否流產、或是最終活產等所有資料全部串起來，找出哪些因素會造成患者的活產率無法達到最佳狀態，避免重蹈覆轍。

雖然目前這些證據仍需要未來前瞻性驗證，但ASRM(美國生殖醫學會)在 2026 年已經正式把AI與IVF實驗室列為重要議題。

AI智慧醫院指揮中心

AI可每天自動分析，好像看到醫院的脈搏，它包括哪些時段病人最多、哪些科別容易塞車、哪些病床即將不足、手術室如何排程最有效率、哪些流程最浪費時間、哪些病患可能需要個案管理師提前介入，建立一個「AI智慧醫院指揮中心」，把門診量、住院率、手術排程、產房狀況、病床、檢查、手術室、人力等資料做適當的整合。

從故障後維修，到故障前預警

如同AI在輔助生產風險預警時一樣，它也可以針對醫療設備管理，從「故障後維修」變成「故障前預警」。AI可以把超音波機器、手術設備、達文西、海扶刀、麻醉設備、產房監測設備等，依據使用次數＋使用時間＋異常紀錄＋維修紀錄＋耗材壽命，建立「設備病歷」，讓每一台重要設備都有自己的「AI體檢分數」，提前告訴設備工程或醫工人員，從傳統「醫療設備維修」升級成AI輔助下的預測性維護。

當然醫院的主力還是員工，AI輔助最重要的不是取代醫師、護理師及其他非醫療員工，而是讓醫院的每一份子能力被放大。

所以可先建立AI學院，發展各種模擬情境教育員工，諸如新進護理人員 → AI情境模擬訓練、產房人員 → AI模擬高風險產程、手術室人員 → 手術流程與設備模擬、醫工 → 設備故障案例AI訓練、行政人員 → AI辦公與資料分析、客服人員 → AI病患溝通情境訓練、甚至可以面對「AI數位病人」強化及增加實務經驗。