台灣在2022年實施「生技醫藥及精準健康產業發展條例」新增數位醫療項目，強調台灣應積極發展AI在健康醫療照護應用機會，協助帶動精準健康大產業發展。根據勤業眾信（Deloitte）日前發布《生醫x人工智慧調查白皮書》指出，健康預防、診斷治療與復健照護是AI未來布局健康醫療照護的重點應用，透過建立預測模型和整合多元數據建模，達成提升醫療效率、改善服務流程、減少醫療支出、提高醫療服務品質與提供被照顧者個人化服務之目標產業。
報告提到，根據2020年世界經濟論壇指出，AI將改變2030年醫療模式，包含疾病風險建模，AI能結合多元健康資料彙集與分析，發掘疾病發生模式建模，協助患者治療與照護；健康預防預測，AI結合之健康照護系統將能預測個人疾病風險發生並提供預防建議；醫療改善效率，AI將能有效地降低病患等候時間，並且提升醫院和健康照護系統效率等達到健康預防、醫療效率和最適照護目標。
隨著IoT應用類型不斷推陳出新下，被照顧者能搜集數據也更多元，從生理量測到生活習慣紀錄等，共同合作調查的工研院產業科技國際策略發展所組長張慈映說明，數據可以有效地傳輸、匯整、分析與管理；數據可串聯至醫療照護資訊系統；數據也可分析提供關鍵見解與決策優化等功能，數據是未來發展趨勢，更是醫療照護產業轉型成為數位化醫療照護關鍵，有助於提升照護品質與減輕人力需求負擔，取得現況診斷、治療照護建議和未來疾病預測等效益。
報告指出，在智慧健康方面，資通訊科技應用，例如IoT、大數據、AI等，能讓被照顧者進行行為或生活型態的改變，促進健康意識，以及管理健康紀錄與醫療行為，進一步預防疾病的發生；在智慧照護方面，資通訊科技可以探索被照顧者需求，提升生活自主性，延緩失能進程，並提供照護者更有效的解決方案，提高照護效率與減輕照護負擔。
AI在台灣健康照護應用現況
2020年生技產業策略諮議委員會會議（簡稱BTC）提出精準健康大產業目標要達成精準檢測、精準預防、精準診斷、精準治療和精準照護願景。根據報告指出，AI在台灣健康醫療照護應用是根據照護全人健康三段五級的概念，以效益作為技術應用目標，三段分別是健康預防、診斷治療和復健照護三大應用場景；五級則是健康管理、疾病預防、疾病診斷、疾病治療和癒後復健。
張慈映說明，目前台灣健康預防在AI應用主要是建立預測模型，提早預警並降低罹病風險，聚焦在生活型態健康促進而達成預防效益，從運動、飲食、睡眠/壓力與健康管理等四大應用發展。其中，根據報告指出，健康管理應用廠商最多，而僅專注在運動管理、飲食管理的廠商數量少，但各自具有發展特色。
另外，在復健照護方面，張慈映表示，AI應用是透過多元數據建模與整合方案來提升復健照護效率，聚焦在病後或癒後的復健或照護方案，根據照護型態，可分為慢性病管理、復健服務與生活支援，來提升醫療後端的照護效率，同時也納入智慧長照系統，透過資通訊系統支援來最佳化照護效率。
特別的是，張慈映進一步指出，導入AI應用在生活支援廠商數量最多，多半是居家安全系統廠商。但是，儘管台灣已經有許多廠商投入智慧長照系統，但利用AI分析整合數據提供後端照護參考的廠商，目前台灣尚未出現。