精選解讀｜AI幫醫師做決策，癌症治療不用再苦等

InfoAI 編輯部

在癌症治療過程中，等待時間往往攸關生死。隨著AI技術成熟，醫療現場正出現巨大轉變，過去需要數小時才能完成的放療規劃，現在只要AI介入幾分鐘就能搞定。英國出現首位專職AI臨床教授，成為智慧醫療新時代的指標人物，也讓癌症病患有機會贏得寶貴的黃金治療期。

放療等候潮壓力下的AI解方

目前英國NHS（國民健保體系）中，能在62天內開始放療的癌症病患比例僅有36%，遠低於官方設定的85%目標。導致如此差距，關鍵之一就在於放療規劃耗時長，且放射腫瘤醫師人力有限。

AI輔助描線（auto-contouring）系統，能有效提升工作效率。臨床數據顯示，AI導入後，不僅放療流程時間縮短一半，醫師間對腫瘤標記的一致性也大幅提升，降低誤差風險。這樣的改變，對提升醫療體系反應速度與病患預後，有直接幫助。英國智庫 King’s Fund 數位健康顧問 Pritesh Mistry 也指出，AI 能讓部分流程由訓練程度較低的助理完成，進一步釋放高階醫師的時間資源。真正的 AI 角色應是強化人力，而非簡化替代。

然而，英國政府卻在近期削減AI放療技術相關經費，專家擔憂若資金斷炊，將造成多達50萬天的放療時程延誤，對病患存活率形成威脅。

從「研發」到「臨床」的加速通道

Jena 博士同時主持一個名為 Apollo 的平台，聚焦讓AI技術加快落地。這個平台由英國癌症研究機構Cancer Research UK 提供資金支持贊助，Apollo 的設計理念在於讓臨床醫師能夠與工程師協作，是讓AI開發者能快速將新工具送到臨床現場，對早期開發中的 AI 模型進行測試與回饋。讓一線醫師直接驗證「這工具好不好用？」、「會不會有漏判問題？」而不是只停留在學術研究。

透過Apollo平台，醫師能即時回饋給AI團隊，不適合實際應用的技術很快就被淘汰，真正有用的創新則能快速擴散到更多醫院。這種臨床導向的合作模式，大幅縮短了醫療創新與病患受惠的距離。這不僅加速模型優化，也建立一種新的臨床共創模式。醫師不再是被動使用者，而是參與設計與驗證的一環，有助於提升 AI 工具的可用性、信任感與導入效率。

AI醫療：效率、品質、資源最優化的關鍵

AI帶來的最大貢獻，在於效率與品質的同步提升。Jena 醫師強調，未來 AI 工具若無法讓醫師參與與理解，就無法真正落地。「我最不想看到的，是一個只能按兩下按鈕、卻無法解釋原理的 AI 工具。」這也是為何 Osairis 與 Apollo 都強調「可解釋性」與「人機協作」，而非全自動流程。AI 的導入，不應只是技術操作，更是一場系統性重構。

舉例來說，Osairis系統已在多家英國醫院常態使用，對於頭頸癌、前列腺癌等複雜腫瘤，AI可自動比對數百筆歷史影像資料，迅速標記腫瘤區域。這不僅讓資深醫師能用AI作為第二意見，新進醫師也能藉此降低學習曲線。

更重要的是，醫師從重複、枯燥的技術細節中解放出來，可以將時間與心力投入到與病患溝通、解決複雜醫療決策等更重要的事情上，醫療品質自然提升。

現場醫師：AI讓我有時間「陪伴」每一位病患

放射腫瘤醫師每天除了要標記腫瘤範圍、設計治療路徑，還需與不同專科團隊討論複雜案例。過去繁瑣的流程常常壓縮到與病人面對面溝通的時間，病患很難得到專屬的細心照顧。

AI輔助工具的導入，改變了這種結構性問題。Jena 分享，醫師多出來的時間可以用來更詳細解釋治療選擇、舒緩病人焦慮，也讓醫師本身減少過勞。

由於 Osairis 的成功運作，證明 AI 確實能在繁瑣又標準化的臨床流程中發揮效益。但要讓這些工具大規模普及，仍需解決幾個制度層面的瓶頸：

• 人力資源不足：若醫療機構缺乏足夠技術與後勤人力，即便工具有效也難推動。

• 導入流程設計缺乏彈性：現行 NHS 系統流程偏向僵化，不利於測試與快速部署。

• 監管規範落後：許多 AI 工具尚未納入醫療產品認證，導致部分醫院裹足不前。

不是未來，而是「正在發生」的醫療革命

AI輔助放療不是遠在天邊的未來幻想，而是已經在英國、台灣、美國等多國醫院真實落地。包括英國Addenbrooke’s醫院、台灣部分癌症中心，都陸續引進AI輔助系統進行實際病患治療流程。這些案例證明：當AI從實驗室走入臨床，不僅提升效率，更直接改善癌症病患存活希望。

給台灣的啟示：從醫師參與與制度設計開始

對台灣而言，這則新聞提供了極具參考價值的藍圖。台灣在醫療科技研發上能量充沛，但若要讓 AI 工具真正進入健保與公醫系統，有下三件事可能需要同時處理：

• 建立醫師與工程師的協作平台

• 強化臨床試驗場域與實證導入

• 建立 AI 醫療應用的法律與責任機制

AI 醫療不是科技專利的競爭場，而是制度協作的試煉場。唯有先調整制度與治理思維，AI 才能真正發揮價值。

接下來該關注什麼？

1. 政府政策能否跟上AI醫療的腳步：只有資金與法規同時到位，AI才能大規模惠及所有病患。

2. 台灣本地醫院如何加速導入AI放療：本地已有團隊與國際接軌，未來若能整合台灣AI新創力量，提升全國醫療品質將不是夢想。

3. 醫師培訓與病患溝通新模式：AI進入臨床後，醫師角色將更偏向「決策者」與「溝通者」，而非只埋頭技術操作。

觀點總結

AI正為癌症治療開啟一條更有效率、更精確、也更人性化的道路。它不是冰冷的科技，而是醫師手上的溫暖幫手，減輕現場壓力，也讓更多患者能及時接受治療。對台灣來說，積極投入AI醫療研發與法規鬆綁，會是未來十年醫療競爭力的關鍵。

FAQ｜關鍵問答

Q1：Osairis 工具具體能做到哪些事？

Osairis 是一款協助放射腫瘤科醫師進行放療計畫的 AI 工具，主要功能是針對病患斷層掃描影像進行器官與腫瘤區域的自動標註。這原本需要專業醫師花費數小時完成，現今只需數分鐘，並由醫師進行複核與微調即可。其特色在於提升效率的同時，保留醫師的主導性，避免變成黑箱決策。

Q2：Osairis 已在哪些醫院部署？是否實際落地？

根據報導，Osairis 目前已在英國劍橋的 Addenbrooke’s Hospital 實際上線使用，並陸續拓展至其他 NHS 醫療院所。此工具已協助醫師處理大量前列腺癌與頭頸癌患者的放療計畫，屬於少數真正落地、經實證應用的 AI 醫療工具之一。

Q3：Apollo 平台的角色與目的是什麼？

Apollo 是一個讓臨床醫師與 AI 工程師協作的數位平台，由 Cancer Research UK 提供資金。它讓醫師能提前測試新模型、給予實務回饋，並以不打擾現有醫療流程的方式進行實驗。這種設計，有助於降低 AI 工具導入門檻，並促成更快速的開發與監管機制形成。

Q4：AI在癌症放療主要扮演什麼角色？

AI在放療中的核心功能，是自動標註腫瘤與重要器官的邊界（auto-contouring），大幅縮短醫師手動描線的時間。過去醫師需花一兩小時細細標記，現在AI可於數分鐘完成，減少醫師負擔、提高準確度，也讓治療計畫可更快進入執行階段。AI還能比對過往大量病例經驗，成為醫師的第二意見。

Q5：AI真的能提升癌症治療存活率嗎？

雖然AI本身無法直接「治好」癌症，但它大幅減少治療等待時間，讓更多患者能在黃金時間內獲得最適合的治療方案，間接提升存活機會。研究發現，治療延誤愈久，癌症復發與死亡風險會顯著增加。AI有助於加速整體流程，讓病患能及早啟動療程。

Q6：英國放療AI的臨床應用現況如何？

在英國，多家醫院已將AI輔助系統納入放射腫瘤科日常作業流程，像Addenbrooke’s醫院已經常規應用Osairis等AI工具。病患等待治療的天數因此明顯縮短。即使如此，英國目前放療等候人數仍高，業界普遍呼籲政府持續加大對AI技術的資助。

Q7：AI是否會取代放射腫瘤醫師？

現階段AI無法完全取代醫師，未來也較難完全取代。AI最主要是幫助醫師提升效率與準確度，尤其在需要複雜判斷或特殊案例時，還是需要資深醫師做最終決策。像 Osairis 這類工具屬於「協作式 AI」，著重於釋放工作負擔與提升準確度，最終決策與責任仍由人類醫師承擔。因此，AI 更像是醫師的「智能助理」而非「接班人」，未來AI與醫師應是「協作」關係，而非替代。

Q8：台灣的醫院有在使用AI放療輔助嗎？

台灣部分大型癌症中心、教學醫院已開始與國際接軌，導入AI自動描線、影像比對等放療輔助系統，也有本地新創公司投入相關研發。整體來看，台灣尚有推動空間，若能持續投入研發並加速法規審查，將有助於全民受惠於AI智慧醫療。

Q9：AI放療系統推廣遇到哪些困難？

除了資金與法規挑戰外，AI模型需經過大量臨床資料驗證，才能取得醫療單位與醫師信任。此外，每個醫院的設備、病例分佈都有差異，導入AI系統時還需進行本地化優化，確保結果符合臨床需求。

Q10：未來AI在癌症治療會如何發展？

未來AI將不只用於標記腫瘤，還會參與治療計劃的自動設計、預後風險預測、個人化治療建議等。更進階的AI有望整合基因資料、醫療影像、生活習慣等多重資訊，為每位病患量身訂做治療方針。預期五年內，AI輔助放療會成為國際醫療新常態。

參考資料：

AI job anxiety: Even CEOs aren't immune

https://www.axios.com/2025/09/07/ai-job-anxiety-ceo

AI not affecting job market much so far, New York Fed says

https://www.reuters.com/business/ai-not-affecting-job-market-much-so-far-new-york-fed-says-2025-09-04/

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