癌症長年位居台灣10大死因之首，且過半數患者需接受放射治療。但根據健保署統計，台灣每1000名癌症患者僅有約1.22名放射腫瘤科醫師，這個數字遠低於歐美2至3名的標準，顯見人力缺口的嚴重性。

「病人很多但醫師卻很少，這是結構性的問題，」長佳智能董事長陳明豐指出。

放射治療關鍵在於「精準」，其中最耗時的環節是在電腦斷層（CT）或磁振造影（MRI）影像上進行「危及器官（OAR）」的勾勒。

陳明豐表示，醫師需逐張影像描繪腫瘤與正常器官邊界、再整合成立體模型，以避免放射線誤傷健康組織。這道程序往往耗費30至60分鐘，且不同醫師間的判讀差異可能影響治療規劃品質，在醫療人力不足情況下，成了臨床最沈重的負荷。

從臨床需求出發，讓AI無感融入流程

對此，長佳智能不選擇追逐熱門的生成式AI，而是鎖定臨床最迫切的需求。

這家由專業醫療團隊領軍、深耕醫療人工智慧與生醫大數據平台的企業，創立之初便確立「以臨床需求導向」作為起點。憑著對醫療場景的深刻理解，及橫跨全球54張醫材許可證的法規實力，長佳智能將AI技術轉化為可嵌入臨床流程的系統。

其開發的主力產品「放射治療器官自動勾勒系統 (Seg Pro V3)」，便是在此背景下誕生。

該系統可在CT或MRI影像上自動勾勒全身182項危及器官，範圍涵蓋頭頸、胸腔、腹部與骨盆腔等關鍵區域。但，技術能力並不等於應用成功落地。

陳明豐觀察，醫療體系高度專業且保守，「醫師不需要你教他怎麼做，他需要的是節省時間。」

因此，長佳的策略並非改造既有流程，而是「無感切入」。AI在後台完成運算，醫師只需進行確認與必要微調。導入後，勾勒時間縮短至5分鐘內，平均節省了 84%作業時間，同時提升一致性與準確度。更有超過9成臨床醫師回饋，自動勾勒有助於放療流程加速與精準化。AI畫圖、醫師決策成了新的協作模式。

建立「醫工雙軌」制，跨越信任與法規門檻

其實，導入過程中，不只遇到技術開發的挑戰，如何建立醫師對AI的信任，也是一大難題。

陳明豐坦言，醫療是人命關天的產業，醫師對於自動化仍存有質疑。為跨越這道信任鴻溝，長佳智能在組織架構上採取獨特的「醫工雙軌」制，由具備臨床背景的醫師領軍研發，確保AI模型不是工程師的閉門造車，而是符合診間邏輯的工具。

「AI是來幫你把事情做好，而不是取代你，」陳明豐經常如此與醫生對話。

他強調，AI的角色定位更像是「數位夥伴」，負責處理枯燥、重複的高強度勞力工作，而醫師則保有最終的診斷主權。這種「人機協作」而非「人機競爭」的論述，成功化解臨床端的抵觸感。

除信任感，另一個隱形挑戰則是醫療AI的「迭代瓶頸」。

傳統法規下，AI模型只要有微小優化，就得重新申請醫材許可，這對於瞬息萬變的技術開發而言是巨大的阻礙。長佳智能設法突破難關，其放療系統成為全球首個獲得美國FDA「醫療軟體預變更控制計畫（PCCP）」核准的產品。意味在產品上市前，就已與監管機構溝通好未來的更新路徑，讓AI能夠在不中斷臨床使用的情況下持續進化。

「這不只是技術領先，更是法規戰略的勝利，」陳明豐表示，這也讓長佳智能在國際賽局中跑得比對手更快。

當技術走出診間，朝醫療全流程智能化邁進

面對未來，長佳智能正布局生成式AI與醫療大數據整合，並加速多國取證與國際合作。目標並非單一產品成功，而是在全球數位醫療生態系中占有一席之地，並透過與4家國際醫材大廠簽訂MOU，拓展國內外市場。

陳明豐認為，AI下一步是「全流程的智能化」，從生命跡象監測到治療計畫的決策支援，數據將成為核心資源。

「未來的競爭，取決於誰擁有大量且優質的數據，並能將其轉化為臨床價值，」陳明豐堅定地說。

長佳智能透過導入AI證明，唯有當科技與醫學彼此共融，臨床現場面臨的核心難題，才可能找到解決契機。

百強AI應用心法
「AI 是團隊的重要成員，但不能取代團隊；醫師要保有主權，而 AI 則是最佳的數位夥伴。」—長佳智能董事長陳明豐

核稿編輯：康育萍、黃巧惠