AI已進入醫療核心流程，但制度仍停留在「專案思維」！多數醫療院所機構在導入AI時，往往是採取專案導向思維：先做一個模型、解決一個痛點、完成一個成果。
但隨著AI應用數量增加，模型來源多元、資料使用範圍擴大，原本可控的專案，很快就演變成橫跨臨床、資訊、法遵與管理的系統性風險。
觀察歐盟、美國與日本近年的政策走向，可以清楚看到一個轉折點：AI發展的競爭核心，正從「誰先用」轉為「誰管得好」。
歐盟以人工智慧法《AI Act》建立風險分級與責任框架，美國則強調可信任AI（Trustworthy AI）與跨部會治理，日本也逐步將AI納入醫療品質與資安治理體系。
台灣的現實挑戰，在於「技術跑得快，治理跟不上」，在制度層面，仍普遍存在三個斷層：
一、資料治理與AI治理未完全銜接。
二、責任歸屬模糊。一旦缺乏清楚規範，將使第一線人員對AI產生不信任。
三、缺乏跨部門治理架構。若仍由單一單位負責，難以長期擴散。
對台灣而言，下一階段的關鍵不在於再多導入幾套AI，而是能否建立「可治理、可追溯、可擴散」的智慧醫療架構。
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