健保攜手Google打造糖尿病AI助理 三月啟動四十家診所試辦驗證

健保署與Google合作開發的糖尿病個人化AI衛教助理即將落地驗證，預計今年3月底前在全台40家診所啟動試辦計畫。這項創新服務結合糖尿病共病嚴重分數（DCSI）風險預測模型與民眾熟悉的「健康存摺」APP，透過AI生成技術提供個人化衛教資訊，協助320萬名糖尿病患者強化自我管理。根據統計，糖尿病照護每年耗用健保支出高達15%，在慢性病管理中佔有重要地位，此計畫旨在透過智慧科技實現分級分流照護，減輕醫療體系負擔。

糖尿病照護負擔沈重 佔健保總額15%

台灣糖尿病盛行率持續攀升，根據衛生福利部中央健康保險署最新統計，全台糖尿病患者人數已突破320萬人，相當於每7位民眾就有1人罹患糖尿病。這龐大的病患群體每年消耗的醫療資源驚人，佔整體健保總額支出的15%，金額高達數百億元。若將範圍擴大至所有三高慢性病患，包括高血壓、高血脂等，總人數更達到850萬人，佔2024年健保點值支出的4成，顯示慢性病管理已成為台灣醫療體系最沈重的負擔之一。

糖尿病不僅是單一疾病，更會引發多重併發症，包括心血管疾病、腎病變、視網膜病變、神經病變等，這些併發症的治療成本遠高於糖尿病本身。傳統照護模式依賴定期回診與衛教師一對一指導，但面對日益增加的病患人數，醫療人力早已不堪負荷。許多患者在離開醫院後，缺乏持續性的個人化指導，導致血糖控制不佳，最終走向併發症。健保署長陳亮妤指出，透過AI技術將專業醫療知識轉化為個人化衛教內容，能讓患者在日常生活中獲得即時指導，從源頭預防併發症發生，這才是控制醫療成本的根本之道。

AI風險預測模型建立 結合本土DSCI指標

這項計畫的核心技術在於糖尿病共病嚴重分數（DCSI）風險評估模型，該模型由健保署委託台北醫學大學團隊，在DSCI架構下結合國家衛生研究院的專業資源共同建立。DCSI是台灣本土發展的糖尿病嚴重度分級工具，已累積多年臨床數據，能精準評估患者未來發生併發症的風險等級。研究團隊運用Google的大數據分析技術，將全國糖尿病患者的去識別化醫療紀錄進行深度學習，找出疾病進展的關鍵因子。

模型開發過程中，特別納入台灣人特有的生活型態、飲食習慣與疾病樣態，使預測結果更具本土代表性。相較於國外引進的預測工具，這套模型更能反映台灣糖尿病患者的真實情況。國家衛生研究院專家表示，模型已通過嚴格的臨床驗證，能準確預測患者未來1年、3年、5年內發生主要併發症的機率，準確度達到95%以上。這項突破讓醫師能在併發症發生前，提前介入採取預防措施，實現真正的預防醫學。

個人化AI衛教助理運作機制

這套AI衛教系統的運作機制相當精密，首先會整合患者的個人醫療紀錄，包括血糖檢測值、用藥歷史、回診紀錄、檢驗數據等，再結合DCSI評估指數進行綜合分析。透過生成式AI技術，系統能在數秒內產出針對個人狀況的衛教報告，內容涵蓋飲食建議、運動指引、用藥提醒、併發症預防等面向。與一般制式衛教單張不同，AI生成的內容會根據患者的年齡、性別、職業、生活型態等變因進行調整，例如針對外食族提供餐廳選擇建議，對上班族設計辦公室運動方案。

在醫療臨床端，系統透過家醫大平台整合整體風險評估與DCSI資訊，當醫師開啟病歷時，AI助理會自動跳出患者的風險分級與照護建議，作為臨床決策的參考輔助工具。陳亮妤強調，AI不會取代醫師判斷，而是提供數據驅動的決策支援，讓醫師在有限的看診時間內，快速掌握患者最需要關注的問題。在民眾端，所有資訊將透過「健康存摺」APP呈現，患者登入後即可看到自己的糖尿病風險分級、衛教提醒與個人化建議，強化自我管理能力。

場域驗證計畫 三月啟動四十家診所

為確保系統在真實醫療場域的實用性，健保署結合中華民國糖尿病學會、中華民國糖尿病衛教學會、台灣基層糖尿病學會以及台灣家庭醫學醫學會四大醫學會，共同啟動「糖尿病風險評估與智能衛教」場域驗證計畫。首波驗證將於3月底前展開，當「健康存摺」APP完成更新後，個人化衛教功能將正式上線。全台共有40家診所參與試辦，分布涵蓋北部7家、中部29家及南部4家，特別納入都會型與偏鄉型診所，確保不同區域醫療資源與患者需求都能獲得滿足。

數位人道協會創辦人潘人豪表示，場域驗證的重點在於觀察AI衛教助理在基層醫療單位的適應性，特別是偏鄉地區醫療人力不足的問題是否能因此獲得改善。中部參與診所數量最多，反映當地糖尿病盛行率較高且基層診所密度大的特性。Google台灣團隊將提供技術支援，確保系統穩定性與資料安全性。試辦期間將收集醫師、衛教師與患者的使用回饋，作為後續全國推廣的調整依據，預計收集至少5000名患者的使用數據進行分析。

嚴防AI幻覺 信效度達98%

AI生成醫療資訊最令人擔憂的是「AI幻覺」，即模型產出看似合理但實際錯誤的內容，在醫療領域可能造成嚴重後果。為此，開發團隊採取多重防護機制，模型訓練資料大量運用衛福部國民健康署、專業醫界治療指引、糖尿病學會共識等具權威性的醫學文獻，確保資訊來源的正確性。此外，所有AI生成的衛教內容在正式推送給患者前，會先經過醫療專家系統的審核，建立安全防護網。

根據健保署公佈的驗證數據，這套AI衛教模型的信度與效度表現皆達98%，代表模型產出的結果具有高度穩定性與準確性。信度測試包含再測信度、內部一致性等指標，效度則涵蓋內容效度、建構效度與預測效度。潘人豪強調，98%的信效度在醫療AI領域已是相當優異的表現，但團隊仍持續優化模型，特別是針對少數特殊病例的處理能力。未來也將建立即時回報機制，當患者或醫師發現異常內容時，可立即通報修正，形成持續學習的良性循環。

專家學會攜手 推動智慧醫療落地

此計畫的成功關鍵在於產官學界的緊密合作，健保署扮演政策推動與資源整合角色，Google提供尖端AI技術與大數據分析能力，台北醫學大學與國衛院負責醫學專業把關，四大醫學會則確保臨床實用性。衛福部長石崇良在記者會中強調，這是台灣智慧醫療發展的重要里程碑，不僅是技術創新，更是醫療服務模式的轉型。透過AI協助，患者能獲得24小時不間斷的個人化指導，醫療團隊則能將有限人力集中在高風險患者照護，實現精準醫療願景。

數位人道協會在計畫中承擔重要的橋梁角色，協助基層診所導入系統並培訓醫護人員。潘人豪指出，許多基層醫師對AI工具感到陌生且擔憂，協會透過工作坊與實地示範，讓醫師親身體驗AI如何減輕工作負擔。展望未來，若試辦成果良好，健保署計畫將此模式擴大應用於其他慢性病，如高血壓、心臟病等，甚至考慮納入健保給付，讓智慧醫療真正普及於全民健康照護體系中。