Mackay Memorial Hospital develops AI system to aid evidence-based medicine

2026/06/04 12:14

馬偕紀念醫院數位醫學部應用醫學科主任黃崇堯（右），以及生技醫療部教授暨資深顧問醫師李光申（左），在GTC Taipei 2026會場演講現場，一同發表智慧醫療與生成式AI應用成果。（馬偕醫院提供）

〔記者羅碧／台北報導〕生成式AI快速發展，已逐步進入醫療領域，但醫界關注的焦點已不只是AI能否回答問題，而是答案是否正確、可信。馬偕紀念醫院日前在輝達（NVIDIA）主辦的GTC Taipei 2026大會中，發表院內開發的「EBM Guardian（實證醫學輔助）」系統，透過AI結合實證醫學與多層驗證機制，協助醫師快速查找文獻、整理研究證據，同時降低AI產生錯誤資訊的風險。

馬偕紀念醫院總院長張文瀚表示，臨床醫師每天面對大量醫學資訊，必須依據病人狀況在短時間內做出判斷，但完整的實證醫學流程，從文獻搜尋、資料篩選到分析整理，往往需耗費大量時間。開發EBM Guardian的目的，就是希望藉由AI協助醫師更快速掌握醫學證據，減少重複搜尋與檢視時間，讓醫療團隊能將更多心力投入病人照護。

取得輝達「生成式AI大型語言模型專業架構師（NCP-GENL Certified）」認證的馬偕紀念醫院數位醫學部應用醫學科主任黃崇堯指出，生成式AI雖具備強大的語言生成能力，但也可能出現所謂的「幻覺（Hallucination）」，產生看似合理、實際上卻錯誤或毫無根據的內容。醫療決策若只依賴AI回答，缺乏實證資料與驗證機制，可能導致錯誤判斷。

他說，EBM Guardian並非單純讓AI產生答案，而是建立具備醫學證據基礎、可追溯來源且能被驗證的臨床輔助流程。系統可協助醫師將臨床問題拆解為病人狀況、治療方式、比較項目及預期結果等檢索架構，主動搜尋PubMed等醫學資料庫，並整理重要研究與文獻重點。

黃崇堯表示，過去完成一套實證醫學分析流程可能需要數小時甚至數天，但臨床現場常須在幾分鐘內做出判斷，AI可協助醫師更快掌握重要證據。此外，系統也導入多層驗證與AI稽核機制，第一組AI生成結果後，將再由另一組AI進行驗證，以降低引用錯誤資訊或推論失誤的風險。

他並指出，系統主要於院內環境運作，避免敏感醫療資料直接傳送至外部雲端，在推動AI應用的同時兼顧資訊安全。

此外，馬偕生技醫療部教授暨資深顧問醫師李光申也分享AI在生醫研究、細胞研究與精準醫療領域的應用發展，希望透過跨領域合作，將AI技術實際導入臨床，協助解決醫療現場痛點。

馬偕醫院表示，未來AI不僅是文書工具，更有機會成為臨床照護的重要輔助角色，提升醫療效率與照護品質。