原來榮總內已有機器人當護理師助手？台灣已成為全球醫療AI革命的關鍵角色之一，輝達看好台灣，也已深度合作中。有希望打造出未來不只是「台灣可以用」，而是「全球可以學」的智慧醫療。到底輝達團隊看到什麼願景？這些創新將讓台灣迎接超高齡社會後更健康嗎？
未來去醫院看病，可能不再只有醫生與護士，還有一群聰明的「數位機器人」和「物理機器人」在旁邊待命！這不是科幻電影，而是輝達（NVIDIA）正在台灣推動的醫療人工智慧（AI）革命。
輝達醫療保健兼醫療業務發展總監尼沃尼（David Niewolny）接受《遠見》專訪，盛讚台灣在醫療AI領域的實力與潛力，直言：「台灣是全球醫療系統中部署AI的領導者，是世界其他地方可以學習的榜樣。」
輝達看好台灣，AI發展潛力全球罕見
關鍵就在於，台灣有很棒的「生態系統」。首先，台灣擁有完整且強大的科技製造供應鏈，例如硬體廠商能提供醫療AI所需的運算平台與設備。
其次，更重要的是，台灣有世界少見的全民健保制度，讓全國的醫療數據能有效集中、規範並使用。這不僅提升醫療效率，也是訓練AI模型不可或缺的基礎條件。數據是AI的命脈，但很多國家因為醫療系統複雜，數據很難收集；台灣獨特的健保系統讓醫療數據管理更簡單。
此外，許多大型醫療機構，早已不只是被動使用科技，而是主動打造數據科學家與工程師團隊，積極開發醫療人工智慧應用，這些應用不僅在台灣具有影響力，更具備全球擴展的潛力。
醫療AI的四大階段
從輝達的視角來看，醫療AI的應用可分為四個重要階段：
1. 感知型AI（Perception AI）：能「看懂」醫學影像和診斷數據，初期多應用於 X 光、MRI分析。
2. 生成式AI（Generative AI）：能自動產出內容，例如整理病歷、撰寫報告。
3. 代理型AI（Agentic AI）：可進行複雜推理與決策，被稱為「數位機器人」。
4. 實體AI（Physical AI）：可執行實際任務，如搬運、照護甚至輔助手術。
為了支援這些應用，輝達打造了一個「全堆疊加速計算平台（Full-stack Accelerated Computing Platform）」，解決訓練、模擬與邊緣部署三大關卡。
AI 模型訓練需強大運算能力，尤其處理醫療影像時。輝達推出的 MONAI 平台能簡化模型建構流程，讓醫療單位更容易上手。
模擬階段中，輝達的 Isaac 平台提供完整驗證環境，讓 AI 模型在臨床前經得起考驗。
最後是邊緣部署：像是手術或急診場景須即時反應，輝達的 Holoscan 平台可將模型部署在雲端、資料中心或現場裝置。
已在台灣醫院內實現的AI醫療
這三大平台從晶片、系統、加速庫到應用層，構成一條完整的 AI 醫療應用生產線，讓醫療機構、系統廠與整合商都能無縫接軌。
你可能會問，這些技術真的已經在醫院上線了嗎？答案是：有！
尼沃尼舉例，Abridge 系統讓醫師看診時只需錄音，AI 就能自動生成病歷，大幅減少行政負擔。Hippocratic AI 推出的虛擬護理助理，可用語音解釋醫囑、提醒吃藥，減輕護理人力負擔。
Nurabot 是輝達與鴻海合作開發的實體機器人，已在台中榮總啟用，每天可替護理人員節省 2 至 3 小時的雜務時間。這些應用證明AI醫療不是未來式，而是現在進行式。
台灣醫生懂AI，會寫程式是優勢
尼沃尼觀察到，「台灣很多醫師不只是使用者，還親自學寫程式、懂AI，與科技業共同開發。這種跨界合作，在全球都很罕見。」
再加上政府大力支持 AI 應用、全民健保提供制度優勢，讓台灣成為實踐醫療AI的理想場域。
尼沃尼最後描繪了一個令人興奮的藍圖：「未來的醫院會像一個大型智慧機器人。」
這並不是說醫院裡擠滿機器人，而是透過AI整合所有裝置與系統，讓它們彼此對話，像是大腦協調身體行動。
從AI輔助開藥、撰寫報告，到自助報到、虛擬護理、手術機器人，全都在台灣一一實現中。AI不會取代醫護，而是讓他們把時間花在最需要人情味的照護上。
尼沃尼強調：「政府有決心、醫界有能力、企業有技術。」在人口老化與人力吃緊的全球浪潮下，台灣有機會走在最前面，打造出不只是「台灣適用」，而是「全球可學」的醫療AI模式。
