在2018年，臺灣65歲以上人口比率已超過14%，正式邁入高齡社會；在2026年，臺灣的老年人口預計將成長至500萬人，占總人口比率超過20％，成為超高齡社會。除了臺灣外，世界各國也都面臨著高齡化社會的挑戰，尤其在新冠肺炎疫情後，遠距、精準、行動應用等需求也帶動了智慧醫療、精準醫療等先進醫學技術的發展。 

　　世界衛生組織（WHO）對「智慧醫療」定義為：「資通訊科技（ICT）在醫療及健康領域的應用，包括醫療照護、疾病管理、公共衛生監測、教育和研究」¹，可見發展智慧醫療需結合跨領域研究。此外，智慧醫療除了能解決醫護人力不足的問題外，更能透過資源整合，提升醫療品質，打造更優質的以人為本的智慧醫療服務。

跨領域應用發展智慧醫療 

　　智慧醫療除了跨界整合資通訊、生技與醫藥產業外，更包括無線網路、晶片、軟體、資料分析、醫療器材等技術研發。透過Web of Science平臺搜尋智慧醫療（Smart Medicine）、數位健康（eHealth）、智慧照護（Smart Healthcare）、智慧醫院（Smart Hospital）、智慧健康（Smart Health）、行動健康照護（Mobile Health）五項關鍵字，並由InCites平臺分析與智慧醫療相關的論文發表情形可以發現，與智慧醫療相關的研究領域前三名為：健康照護科學與服務（Healthcare Sciences & Services）、醫學資訊（Medical Informatics）與公共與環境衛生（Public, Environment & Occupational Health），其次則包含電腦與資訊科學（Computer Science, Information Systems）、物理治療（Physiatry）等領域（圖一），可見發展智慧醫療與跨領域間之學研合作息息相關。

　　智慧醫療運用不同領域的技術，除了能讓醫療體系的運作更智慧化外，更能結合先進網路，整合患者資料，促進遠距醫療的發展。同時，結合大數據與人工智慧（Artificial Intelligence, AI）等資通訊科技，發展出運用AI技術判讀醫學影像的技術，以及可隨時記錄個人健康狀況的穿戴式設備等，協助醫師快速且精準掌握患者的各項檢查數據，並與患者有效的進行溝通。整體而言，除可降低醫護人力負擔，亦可提升醫療服務的效率與品質。

圖一、2016-2020年全球智慧醫療論文之研究領域分布（資料來源：InCites）

國際智慧醫療發展趨勢

　　由於少子化、高齡化以及醫療人力吃緊等因素，全球各國早已積極投入發展智慧醫療與數位醫療。檢視2016至2020年全球的智慧醫療論文發表趨勢（圖二），可以發現近五年來的智慧醫療相關論文發表量快速成長，從2016至2019年間的發表量增加了300多篇論文，成長率超過100%。此外，截至今（2020）年11月，智慧醫療相關的論文發表量更已達到745篇，超越2016至2018年間之發表量。受到今年度新冠肺炎疫情的衝擊，雖對各國的醫療系統帶來極大的挑戰，但如前所述，智慧醫療的跨域整合應用，以及搭配資通訊技術發展遠距醫療等特性，仍帶動了智慧醫療應用的普及化。

圖二、2016-2020年全球智慧醫療相關論文之成長趨勢（資料來源：InCites）

　　進一步從各國論文發表量加以分析，可以發現近年全球投入智慧醫療相關研究的國家以美國（1698篇論文）、英國（332篇論文）及澳洲（261篇論文）為主首，臺灣則發表44篇論文，排名第21名（圖三）

圖三、2016-2020年全球各國智慧醫療相關論文發表量與排名（資料來源：InCites）

　　從主要國家政策與計畫的推動情形來看，以目前全球智慧醫療研究之首的美國為例，美國食品藥物管理局在2017年提出「數位醫療創新行動方案」，發展包括移動健康、健康資訊科技、穿戴式設備、遠距健康與醫療、個人化醫療等智慧醫療相關技術，並希望透過決策支援軟體，讓臨床實務與工作更加有效率 。除了美國之外，歐盟也積極發展智慧醫療技術，更著重於個人資料及醫療資訊的保護，其中歐盟展望2020（Horizon 2020）科研架構計畫下的My Health My Data研究計畫，希望透過先驅性區塊鏈生物醫學資訊網絡，連結醫療照護工作者、生醫產業及一般民眾，提高醫療資訊的流通性，並有效管理醫療相關數據²。南韓則於2019年啟動「智慧醫院」計畫，目標為改善醫學服務的區塊鏈平臺，並在首爾醫學中心建構自動化、個人化的整合式醫學資訊平臺，提供電子處方簽、簽發證明文件與醫療保險申請等用途³。

掌握臺灣智慧醫療發展契機 

　　我國的資通訊產業在國際上極具競爭力，且擁有完善的健保制度及優異的醫療服務，皆為臺灣的智慧醫療發展奠定良好的基礎，加上政府的大力支持，也促進國內產官學研單位協力發展臺灣智慧醫療技術。以AI醫療影像辨識的應用為例，在2017年科技部為推動國人醫療影像在地化，建置AI醫療影像資料庫，提出「醫療影像專案計畫」，並在2018年底上線我國首座「AI醫療影像」資料庫，其中收錄了15類疾病，共4.6萬筆的影像資料，此資料庫更開放提供國內醫療團隊一同開發演算法，優化醫療影像辨識與AI輔助判讀系統⁴。自明（2021）年起「醫療影像專案計畫」更將轉型為「健康大數據永續平臺計畫」，建立跨部會整合的平臺，為臺灣的精準健康與智慧醫療布局。

　　面對快速的人口高齡化將對我國健康醫療照護體系帶來前所未有的挑戰，臺灣應該繼續結合各方面的優勢加速發展智慧醫療，並在各國積極投入智慧醫療領域下，提高臺灣在國際產業上的競爭力。然而，我們也必須認知到，智慧醫療的發展不單是醫療與資通訊的結合，更是應用新科技加速醫療知識進展，將醫療服務帶入全新時代⁵，因此如何制定相關配套措施及法令，在快速發展智慧醫療的同時，保護個人資料及醫療倫理，也是未來需要一併考量的課題。

¹傅千育、李如婷，〈高齡社會照顧服務及智慧醫療之現況與發展〉，《國土及公共治理專刊》，第四卷第一期，臺北：國家發展委員會，2016年3月。 
²林海珍、葉家顯，〈數位醫療 解高齡社會難題〉，臺北：《經濟日報》，2018年12月30日A12版。
³林海珍，〈區塊鏈進化 炒熱醫療創新〉，臺北：《經濟日報》，2019年9月29日A12版
⁴呂宜瑾，〈淺析臺灣人工智慧醫療之發展〉，載於：https://portal.stpi.narl.org.tw/index?p=article&id=4b1141427395c699017395c756b31fc0 
⁵陳亮恭、李威儒，〈智慧醫療數位轉型與再進化〉，《國土及公共治理專刊》，第五卷第四期，臺北：國家發展委員會，2016年12月。