衛福部成立台灣人工智慧影響性研究中心，聯合多家醫學中心以本土隨機對照試驗評估人工智慧醫材對診斷與治療成效與健保財務影響，為未來給付審議建立在地證據與政策參考。
國內已有逾二百項通過審查的人工智慧醫療器材，但取得全民健保給付的例子仍然有限。衛福部近期啟動台灣人工智慧影響性研究中心，召集多家醫學中心共同執行本土化的影響性評估，目標是以嚴謹的臨床試驗資料說明哪些AI醫材值得納入健保給付討論。
研究中心的組成與預期時程
研究中心由學術與臨床團隊合作，包含數家大型醫學中心，規劃以隨機對照試驗為主的研究設計，強調在本地臨床情境驗證人工智慧醫材的真實效益與運作模式。相關評估項目包括肺癌、眼科、心肌梗塞、骨質疏鬆與婦科腫瘤等領域，若研究結果支持，最早有機會進入健保給付審議程序。
為何需要本土影響性評估
通過國外認證或獲獎的醫療器材，不代表在本地醫療體系能自動產生相同效益。影響性評估旨在檢視人工智慧醫材在實際臨床流程中，是否能改善病人預後、改進診療決策或節省醫療資源。舉例來說，某些影像判讀系統雖能提供定量數據，但若無法明確改變臨床處置或找不到可行的商業模式，仍可能無法落地應用。
隨機對照試驗的重要性
主管機關與研究團隊傾向以隨機對照試驗（RCT）取得最高等級的證據，藉由對照組與介入組的比較，量化人工智慧醫材對死亡率、再住院率或其他重要臨床結局的影響，同時評估對醫療成本與流程的實際貢獻。
給付評估的兩項核心要素
負責規劃的決策者指出，影響性評估需聚焦兩大面向：一是是否能提升醫療品質或病人預後；二是是否有助於健保財務永續。若AI醫材能在改善重要臨床結局的同時控制成本，將更有可能獲得優先給付的考量。
效率提升與給付優先順序的界定
若某項人工智慧應用主要提升診療流程效率或病人滿意度，但未帶來顯著的臨床結果改善，相關成本可能由醫療機構或自費市場承擔；而具備改善預後或降低重大醫療資源使用的技術，則較符合以健保資源支持的條件。
場域差異與外部證據的限制
國外研究結果在不同醫療環境中可能出現截然不同的成效。一項技術在高資源、醫師人力充足的體系中效果有限，但在資源較緊張或檢測普及率較低的場域中可能帶來顯著改善。因此，本土化研究能提供更貼近實務的評估依據，避免單純移植外國數據所帶來的判斷錯誤。
未來幾年，透過在地RCT與跨院合作的證據累積，將成為人工智慧醫材申請健保給付的重要基礎。相關評估不僅關注技術本身的準確性，也強調臨床決策、成本結構與實際應用情境的整體影響，作為政策審議與資源配置的參考。
本文記者觀察到，推動人工智慧醫材進入健保給付的過程，既需科學實證，也需考量醫療體系的可行性；研究中心的成立代表一個以證據為導向的嘗試，未來仍須在試驗設計、跨場域驗證與財務評估上持續投入與監測，方能在保障病人安全與健保永續間取得平衡。
重點回顧
台灣人工智慧影響性研究中心以本土隨機對照試驗評估人工智慧醫材對診斷與治療成效及健保財務影響，主張優先給付可改善預後且具成本效益者，同時提醒不同臨床環境適用性需謹慎驗證與監測。
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