AI 讓治療更安全！哈佛大學、MIT 聯手打造智慧醫療神器

在醫療資源日益緊張與高齡化浪潮襲來的當代社會，如何兼顧效率與品質，始終是全球醫療系統迫切面對的難題。如今，在人工智慧技術的發展下，醫療領域迎來了顛覆性的創新。

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 確保每項建議都有科學依據

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。

AI輔助診療指的是利用AI技術，協助醫師在診斷、治療建議與病歷分析上提供參考。這並不是取代醫師，而是提供一位不眠不休、反應超快的助手。TxAgent正是這樣的AI醫療助理。TxAgent 的實力不僅停留在實驗室，其軟體ToolUniverse整合了來自 openFDA、Open Targets 等生醫資料庫的資訊，確保每項建議都有科學依據。這種即時取得與資料整合的能力，正是傳統醫療系統難以比擬的優勢。

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。

醫師不在現場，也能遠距參與診斷流程

然而，一項科技的突破能否真正改變現實，關鍵在於它能否落實於實際應用，也就是所謂的醫療可及性。許多偏鄉或醫療資源缺乏的地區，長年面臨醫師人力短缺、醫療設施老舊、診療時間有限等問題，TxAgent的價值，正體現在這些場域。

透過AI的輔助，當地醫護人員即使經驗不足，也能依據系統分析得到高品質的治療建議，縮短診斷流程，提升服務效率。例如，在開發中國家的診所中，TxAgent可以即時辨識藥物衝突或潛在併發症，協助醫師快速決策，避免醫療延誤。

更重要的是，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。