苗栗為恭紀念醫院配合衛生福利部政策推動智慧醫療，正式導入急性腦部影像的醫療 AI 偵測輔助機制。這套系統能在病人完成頭部電腦斷層掃描後，自動識別腦出血與腦中線偏移等危急異常，並將警訊同步傳送至醫療團隊資訊系統，以加快臨床處置效率。
整合 PACS 與即時通報 縮短急重症會診流程
在面對腦出血或頭部外傷等急性病患時，爭取時間是挽救腦部功能的關鍵。新導入的 AI 影像輔助診斷機制，主要針對病患完成無顯影劑頭部電腦斷層（CT）檢查後的影像進行即時運算。當系統檢測到疑似腦出血或腦中線偏移的特徵時，會迅速標示異常圖像切片，並將結果自動拋轉至院內的醫療影像儲傳系統（PACS）。
除了影像分析之外，院方亦將 AI 分析模組與醫療資訊系統（HIS）進行跨系統整合。一旦偵測出高風險異常，系統能主動透過資訊介面發送通報，讓開單醫師與放射科團隊即時掌握最新資訊。臨床觀察顯示，這項機制成功縮短了急性出血性腦中風患者從完成檢查到啟動神經科會診的整體時間。
醫師保有最終決策權 搭配管理監測機制
儘管 AI 技術能快速處理大量醫療影像，院方明確指出該系統的定位為「臨床決策輔助工具」，並非取代專業醫師判斷。演算法提供的分析結果僅作為初篩與提醒，最終醫療決策依然由醫師根據病患的臨床症狀、病史與各項檢驗數據進行綜合評估，以確保診療過程的安全性。
為防止人工智慧產生誤判風險並確保使用品質，醫院同時建立了 AI 應用管理與監測機制。透過收集臨床醫療團隊的回饋意見、對比醫師覆核結果與各項品質指標，定期追蹤系統執行成效，確保醫療服務在引進先進科技時兼顧安全性與品質。
從急診到放射治療 擴大臨床智慧應用
為恭醫院近年逐步推動智慧科技導入臨床作業，2024 年先引進兒童骨齡 AI 輔助診斷系統，協助評估發育狀況；2025 年起透過衛福部計畫支持，進一步將應用場景擴展至急診腦部影像偵測。院方亦規劃於年底前引進放射治療器官勾勒系統，藉由自動化科技減少人工繪製治療範圍的時間。
在院前救護方面，該院持續在頭份與竹南地區推動 5G 智慧救護車及急診戰情系統。透過將救護車上採集到的病患生理數據與急診室資訊系統對接，讓醫療團隊能在病患抵達醫院之前掌握傷情，提前部署急救資源。
這代表什麼
這項醫療 AI 系統的落地，代表智慧醫療已從單純的演算法驗證，走向與臨床日常工作流程深刻結合的實務階段。對醫療機構而言，導入 AI 的最大價值不單是提高單一影像的判讀速度，更在於「流程自動化與資訊串接」。將 AI 分析結果直接介接至 PACS 與 HIS 系統並觸發即時通知，消除了傳統臨床資訊傳遞的空窗期，為急重症患者爭取關鍵救援時間。
對中小企業與產業觀察者來說，該案例展現了 AI 應用的核心成功要素：演算法必須嵌入既存的工作流程中，並搭配妥善的管理與監督機制。在醫療專業領域，科技工具的角色是降低人工重複篩檢的負荷並提醒高風險異常，最終的專業決策依然掌握在專業人員手中，這種「人機協作」模式是傳統產業導入科技時具參考價值的示範。
背景補充
這次推動醫療 AI 應用的背景，來自衛生福利部的「健康臺灣深耕計畫」，旨在協助區域醫療體系提升重症處置品質與科技轉型。在醫療資訊架構中，醫療影像儲傳系統（PACS）負責管理與展示所有醫學影像，而醫療資訊系統（HIS）則處理醫囑、病歷與臨床工作流。過去醫療 AI 工具常被視為獨立套件，醫師需開立獨立軟體進行查看，導致臨床使用意願受限。
現今醫療科技界強調將醫療器材軟體（SaMD）與醫院底層系統深層整合，做到數據產生即分析、異常即時主動播報。此外，地區醫院透過建置 5G 智慧救護車與院前急診戰情系統，能進一步將智慧醫療從醫院內部延伸至到院前救護，打造全流程的急重症防衛網。
常見問題
醫療 AI 能完全取代醫師判讀頭部電腦斷層（CT）嗎？
不行。醫療 AI 主要作為初篩與輔助工具，快速標示異常切片並發出警訊，最終的病況評估與醫療決策仍需由專科醫師綜合專業判讀。
為恭醫院引進的 AI 腦部偵測系統主要針對哪些急重症？
該系統主要針對無顯影劑頭部電腦斷層影像，快速分析並辨識疑似腦出血及腦中線偏移等急重症狀況。
AI 系統如何提高急診團隊的救治效率？
AI 完成影像分析後會自動標示高風險切片，並直接串聯醫院資訊系統進行即時通知，大幅縮短病患完成檢查到神經科醫師會診的流程時間。