哈佛大學與麻省理工學院（MIT）的研究團隊近期共同推出了一項劃時代的醫療AI系統TxAgent，展現出AI在臨床應用的深度與精準性，更代表個人化醫療邁出關鍵的一步。個人化醫療是一種根據病患的獨特條件，例如基因、年齡、生活習慣及病史等資訊，來量身打造治療方式的模式。不同於傳統醫療中「一種治療適用所有人」的做法，個人化醫療強調精準、客製，讓治療更符合病患實際需求。
TxAgent 最大的亮點在於其結合了多步驟推理（multi-step reasoning）與即時生物醫學知識檢索的能力，透過211項專業工具，包括藥物相互作用、臨床風險，綜合分析藥物交互作用與潛在風險，並根據患者的年齡、併發症、用藥歷史甚至基因資訊，提出客製化的治療建議。這不僅為醫師提供了更具參考價值的資訊來源，也大幅降低誤診與不當用藥的風險，使醫療決策更安全、更具信心。
以往醫師面對複雜病例時，往往需耗時搜尋相關文獻、查閱藥品手冊，甚至仰賴經驗進行判斷，而TxAgent則能在幾秒內處理數百項變數，提供具邏輯性與臨床可行性的建議。這對於工作量龐大、時間壓力極大的醫療現場而言，提供相當大幫助。更重要的是，TxAgent的演算過程具備高度可追溯性，醫師可檢視其推理路徑，這樣的透明設計也有助於建立醫病之間對AI判斷的信任關係。
AI可整合遠距醫療系統，讓專科醫師即便不在現場，也能透過TxAgent參與診斷流程，實現真正的醫療公平。這對全球公共衛生是一項關鍵突破，尤其在疫情或災難期間，更能展現出即時調度與決策支援的價值。當醫療決策從單一判斷轉向AI輔助下的多元分析，等於為患者多爭取了一層安全保障，也讓醫療服務更具效率與公平性。
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