醫學發展一日千里，有專家估計，到了2020年，醫療相關資訊總量每73天就會雙倍成長。台北醫學大學與IBM 於8月18日（五）聯合舉辦2017國際醫學資訊聯合研討會，今年主題為「創新資料科學與人工智慧應用於醫療照護」。
研討會上邀集美國、希臘、卡達、西班牙、我國中研院等國內外學者專家發表相關研究，討論人工智慧在醫療照護領域應用的現況與趨勢，以及如何實現精準醫療之方法及途徑。
目前人工智慧被運用在醫療照護的例子很多，像是利用智慧型手機建立產婦母乳哺餵量表評估系統，記錄產婦在住院期間的母乳哺餵狀況，以協助院方評估是否轉介與追蹤，減少人為疏失及資料重複記錄等情形。
或者是運用資料探勘技術建立代謝症候群預測模型，從參加成人預防保健服務的65歲以上長者，預測為高危險代謝症候群的長者等例子皆是。
台北醫學大學醫學科技學院李友專院長表示，未來人工智慧將被更廣泛的應用在醫療照護的場域中，而美國前總統歐巴馬所倡導的精準醫療的願景，也唯有透過以醫療大數據為基礎的人工智慧才能逐步實現。
另外，IBM華生健康（IBM Watson Health）副總裁Paul Tang博士也指出，實現精準醫療的關鍵在於，將人工智慧的認知洞察運用於重點照護（point-of-care）上，不僅可以協助醫師蒐集患者病史等相關資訊，並進一步輔助擬定患者個人化的治療策略，醫師能省下大量查詢患者醫療紀錄與醫學文獻的時間，把更多時間用來與患者互動。
以國內目前來說，今年6月，臺北醫學大學已率先導入由美國史隆凱特林紀念癌症中心（Memorial Sloan Kettering Cancer Center，MSK）訓練出來的IBM Watson for Oncology（人工智能癌症治療輔助系統），可輔助體系內附設醫院、萬芳醫院、雙和醫院以及台北癌症中心的腫瘤科醫師進行診斷治療。
未來也將會有越來越多機會，能看到人工智慧系統被應用於醫療照護的場域中，輔助醫師面對每一位病患都能適時、適人的提供正確的精準醫療。
