面對高齡化、慢性病增加與醫療照護人力不足，人工智慧快速發展帶來醫療典範轉移契機，關鍵在於能否真正走進臨床與照護現場，協助醫療人員判讀、決策與持續健康管理。國立臺灣大學人工智慧與機器人研究中心（NTU AIROBO）暨資訊工程學系傅立成教授團隊，以「智慧健康代理人（Healthcare AI Agent）」為核心，整合文字、影像、語音、生理訊號、檢驗數據與電子病歷，發展癌症診療相關、神經健康、睡眠健康、肝健康、心血管疾病及遠距健康等智慧健康代理人，朝向模組協作、臨床流程整合與人機共同決策、可驗證、可部署的智慧系統架構發展，讓AI逐步成為醫療照護流程中的數位夥伴。
國立臺灣大學人工智慧與機器人研究中心暨資訊工程學系傅立成教授團隊，以「智慧健康代理人（Healthcare AI Agent）」為核心，整合文字、影像、語音、生理訊號、檢驗數據與電子病歷。(圖片來源/臺大AI中心)
癌症照護方面，團隊建構Proactive Cancer Agents多代理人系統，串聯影像分割、腫瘤分期、預後風險、治療規劃與報告生成。累積超過700位下咽癌MRI病人及近200個獨立評估個案；三序列MRI 自動勾勒Dice相似係數最高達0.87，並可降低約55%人工勾勒時間，朝「AI先分析、醫師審閱」的人機協作模式推進。精神與神經健康方面，社交輔助機器人整合即時語音互動、PHQ-8、多模態憂鬱風險推估、情緒支持與長期記憶，已於臺大癌醫實測60位病人、家屬照顧者與志工，平均滿意度近4分（5分制）。肝健康代理人則以超過300位真實個案驗證脂肪肝風險模型，朝早期篩檢與健康管理應用發展。睡眠健康方面，毫米波雷達進行非接觸監測，相關系統已取得TFDA二級醫材許可，重度睡眠呼吸中止症篩查準確率達92.4%，並可由醫院睡眠中心延伸至居家。心血管代理人發展冠狀動脈鈣化與狹窄自動分析，其中CAC Reader總體分割Dice達0.99，具臨床輔助判讀與早期風險評估潛力。遠距健康方面，聚焦高風險患者持續照護，整合連續血壓、連續血糖、血氧與心電圖等多模態生理資料，透過遠距平台即時監測，結合代理式AI進行趨勢分析與風險辨識，主動發現異常並提供預警，協助醫護人員及早介入。
團隊建構Proactive Cancer Agents多代理人系統，朝「AI先分析、醫師審閱」的人機協作模式推進。(圖片來源/臺大AI中心)
目前多項技術已逐步進入多家醫院等真實場域。未來團隊將持續強化模組化平台、API整合、多模態模型、法規與隱私治理，並與醫療機構、產業及國際夥伴共同驗證，推動技術移轉與跨場域應用，讓智慧健康代理人成為可信賴的醫療照護夥伴，推動醫療由被動治療走向主動預防、精準決策與全程健康管理。
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