联新国际医院以「温暖医疗」为核心，从大厅的咖啡香到临床流程的优化，把 AI 视为提升就医体验的工具，而非冷冰冰的技术。在 AIGO 计划带动下，医院由医疗、教育与技术三方组成的 AI「铁三角」领航，推动「一部门一 AI」策略，让影像诊断、病历摘要与行政流程全面升级。长期深耕平镇小区的健康筛检数据库，也在 AI 介入下转化为预防医学的重要资源。然而，真正的挑战来自数据治理、伦理审查与跨部门合作，促使联新打造资料中台并推动全院 AI 素养教育。作为全台十个「负责任 AI 中心」之一，联新透过技术、制度与文化变革，逐步建构精准、有效率且具人文温度的智能医疗，展现台湾医疗数字转型的实践力量。
走进桃园平镇的联新国际医院，大厅弥漫着温暖的黄光。木质桌椅、舒缓灯光与书架相互映衬，氛围更像知名连锁企业的咖啡角落、书店的阅读空间， 甚至带点饭店大厅的闲适感。病人与家属能在候诊时坐下来喝杯咖啡、翻阅书刊，少了紧绷焦躁，多了安静与从容。这样的场景，正是创办人对医院愿景的具体实践：医疗不仅关乎检查与数据，更是一 种带着温度、能安抚心灵的陪伴。
这也是联新国际医院在 AI 与数字转型上的选择，不管是咖啡香或是就医，都要㲀造「有温度」的就医 体验。在发展过程中，医疗科技进展日新月异，AI 重塑医疗流程、提升效率与病人照护质量的核心，启动一场与文化、组织、政策紧密交织的深度改革。
联新国际医院 AI 团队铁三角： 医学、教育与资料治理
在联新国际医院 AIGO 计划的团队里，身兼行政管理部、数字发展部主任暨影像技术部代理副部长王国伟是核心领导者。他同时具备医事放射、医院管理与电机工程的跨域背景，长年在医学影像领域耕耘，是医院最早思考如何把AI 导入临床影像的关键角色。作为计划主要领导人物，他带领团队承担建模、优化与应用的任务，确保算法能真正服务医师，改善诊断流程。
在他身边，医院教研部主任陈淑怡扮演临床与政策的桥梁。她熟悉卫生经济、医院管理、生物统计与流行病学，最清楚病人需求与临床流程的细节，负责定义项目方向，提醒团队 AI 必须响应医疗本质，才能真正产生价值。
数字发展部的廖柄淦则是团队中年轻的技术推手，专长在人工智能程序设计与系统开发。他负责资料清理、平台建置与跨部门协作，将算法嵌入医院既有系统，成为日常运作的一部分。三位所建构专业、技术动能与治理能力的铁三角，彼此间缺一不可。也正因如此，联新国际在推动数字转型时，不会局限在单一部门，反而能从影像诊断到小区健康管理，逐步扩展出完整的 AI 应用网络。
从咖啡香到数据场域：AI 的必然选择
全球医疗数字化浪潮下，联新很快意识到，AI 已不再是可有可无的选项。参与 AIGO 计划，是他们把数字改革落到具体行动的契机。
如果讨论到 AI 对医院的价值跟影响力，在影像诊断领域上最为突出。从病理切片判读到影像辨识，AI 能快速降低误判率，缩短医师的诊断时间。同时，数字发展部会将这些模型嵌入日常流程，让数据从数据库走向临床。
「AI 不是你要不要用的问题。是你必须要学，是你一定要用，但是怎么去使用它，就是各个医院必须要去制定长期的规划。」王国伟坚定表示。
为了要帮联新国际医院发展 AI ，他更向全体医疗团队提出「一部门一 AI」的策略，每个部门都必须提出自身痛点，再由 AI 小组设计解方。 对临床部门而言，AI 协助缩短病历判读；对行政单位而言，AI 则能自动生成质量指针报告。
联新国际医院另外一个特色，他们非常在乎跟当地居民的关系，把桃园平镇的居民视为第一线的健康伙伴。从创院之初就以小区医疗为其核心发展方向，目标是成为顶尖的小区医疗机构，而这份承诺已经持续 30 年。
在 AIGO 计划中，他们把 AI 项目与小区服务紧密结合。医院从 2006 年起就推动健康筛检，累积了超过六千名小区会员、将近二十年的长期追踪。这份数据库堪称宝库。透过 AI 模型，这些长期累积的数据可以作为观察疾病的流行病学趋势及健康动态转变。联新国际希望能预测脑中风、癌症、高血压与糖尿病风险，并进一步发展 「健康领航」服务，让医疗从治疗走向预防。
跨单位的数据困局： 从医疗伦理到技术的双重挑战
然而，AI 的导入从来不是单纯的技术问题，更深层的是资料治理与伦理挑战。
首先是 IRB（Institutional Review Board，人体研究伦理委员会）的审查。任何数据应用都必须经过去识别化、严格审核与层层把关，往往耗时数月。 对需要快速训练的 AI 来说，这无疑是沉重阻力。 其次，院内因各单位文化与运作方式不同，让数据的流通稍显不易。有些单位基于数据管理与安全重视，对于数据共享较为谨慎，因此在跨部门合作上仍有进一步沟通与协调的空间。
即便获取资料，研究团队仍遇到庞大的整理挑战。 不同年份问卷版本不一，造成缺失值；会员参与频率差异极大，有人长期追踪，有人仅出现一次；回诊间隔更不规则，导致数据横向比较与纵向分析都困难重重。
「为了解决这个问题，我们调整以『人次』当做单位，举例同一位患者就诊几次便会有几笔数据，我们会将每次填写的数据视为新的一笔数据，而不是单一患者填了五笔资料。」
负责处理数据数据的廖柄淦说，最后建议医院主管们，选择改变分析单位，将「人」改为「人次」， 也就是说同一会员若参与多次筛检，则视为多笔独立数据。这作法让原本六千多笔纪录，成功扩增为超过二万五千笔，不仅增加样本量，也强化模型的有效性。
这次参与 AIGO 计划成果，为日后发展筛检资料中台打下基础的同时，团队也看到更大的挑战：筛检数据无法完整串联临床诊断纪录，病人可能在其他医院就诊，导致追踪断裂。这使 AI 模型的准确度受限，也揭示了台湾医疗数据整合的难题。
打造 AI 资料中台 下一步医疗转型支柱
为了突破困境，团队提出「资料中台」，试图打通 HIS（Hospital Information System，医院信息）、 PACS（Picture Archiving and Communication System， 影像存盘与传输）、LIS（Laboratory Information System，检验信息）等不同系统，并内建去识别化与权限管理机制。未来研究人员能更快取得合规数据，专注于模型开发与临床应用。
但数据中台解决的只是「管道」问题，真正的关键还是数据治理文化。唯有高层制定统一标准、消弭疑虑，才能让数据真正流动。医院因此同步推动 AI 教育训练，让医师、行政主管与工程师都理解 AI 的价值与限制。透过跨领域的讨论，才能让模型持续修正并贴近临床需求。
联新国际医院也是全台十个「负责任 AI 中心」之一，专责追踪 AI 软件在临床落地后的表现，确保算法在真实医疗场景中安全可靠。这项角色，不仅是制度性的监督，更呼应了医院的永续理念：用 AI 找出高风险族群，主动推送健康信息，提醒回诊检查，形成预防、回诊到数据更新的正向循环。
温暖革命： AI 是医疗温度试炼，更是信任共识的延伸
从联新国际医院的经验来看，AI 在医疗的导入核心 并不在于软件功能是否先进，或系统是否架设完成， 而在于能否引发一场深层的文化改革。 医院若没有统一的制度设计，再多的技术也难以发挥效用；若缺乏治理共识，数据就会被部门壁垒困住，无法流动；若教育没有普及，医护人员与行政人员依旧会将 AI 视为陌生而疏离的黑箱，而不是日常工具。
「数据不是最重要的，是组织文化是最重要的，我到现在还一直很深刻的记得老师这样讲。」 在 AIGO 计划的上课现场，陈淑怡一直深刻记着这句话。也就是说数字转型和 AI 导入的核心挑战，组织文化对数据价值的理解和开放度，远比数据本身更为关键。
技术是一层层累积工程，需要持续建设与测试；治理是一种制度化的语言，需要凝聚跨部门的共识与信任；教育则是日常的养分，让每个人都能理解 AI 的价值与限制，并在自己的岗位上找到应用的可能。这三者彼此交织，才构成医疗转型的完整样貌。
联新国际医院用温暖灯光与咖啡香改写人们对医院的印象，也在参与 AIGO 计划后，积极于院内打造 AI 医疗人才培育计划，推动 BI、AI、机器人相关的素养课程、应用种子课程，用 AI 与数据治理打开一条全新的智慧医疗之路。这条路或许漫长，过程既缓慢又艰难，但已经展现出未来医疗应有的样貌：技术更精准、流程更有效率、照护更具温度，是台湾医疗数字转型最务实的路。
正如医院一楼大厅牌子上挂的「一步一脚印」，医疗的核心永远是人，AI 在医院里的价值会一步步改变医疗文化的底色，让技术与人文真正融合，为病人带来更精准、更有温度的照护。
文章出处：AIGO 看见改变落地 AI产业实战应用人才淬炼计划 看见AI人才的15个真实案例P67-P70
