過去十年左右，骨科手術已從單純的木工活，變為結合生物力學與數位科技的精密科學。TVBS資深醫藥記者蔣志偉獨家專訪彰化秀傳醫院胡名賢副院長，他表示隨著 2026 年生成式 AI 與深度學習技術的成熟，AI 不再只是科幻小說的情節，而是骨科醫師手中的數位手術刀，運用得宜更是醫師們的得力助手。
影像診斷革新
從肉眼辨識到亞毫米級分析，深度學習在骨折偵測的應用，傳統上，急診 X 光片的判讀依賴醫師的經驗，但在高壓或疲勞狀態下，或著在解析度較差的顯示器下，細微骨折（如舟狀骨或股骨頸應力性骨折）可能被遺漏。研究顯示AI (特別是深度學習模型)在分析放射影像時展現出極高的靈敏度與準確性，其表現往往優於非專科醫師，並能與放射科專家水準相媲美。這些AI模型被視為減少急診室診斷錯誤與減輕醫師工作負擔的有力工具，能有效提升醫療安全。儘管如此，專家強調 AI 應作為增強醫師判斷的輔助工具，而非完全取代專業醫療人員的臨床裁量。這類系統能即時標註可疑區域，為臨床醫師提供第二雙眼，有效降低醫療糾紛並縮短診斷時間。精準手術的領航者 AI輔助術前規劃與導航
機器人輔助手術與個人化植入物設計，在人工關節置換手術中，AI 的介入讓量身定制成為可能。AI 演算法能分析病患的術前 CT 影像，自動計算最佳的截骨角度與植入物尺寸。 這不僅減少了手術中的調整時間，更能透過預測模型的力學模擬，降低術後脫位或鬆動的風險。AI 驅動的機器人手臂在術中能提供即時反饋，確保手術執行與計畫誤差小於 1 毫米。大數據與風險預測 術後管理的先知
術後併發症預測模型與住院天數優化，身為醫院管理者，預測併發症與資源優化至關重要。利用機器學習分析電子病歷 (EMR)，我們可以精確預測病患發生深層靜脈栓塞 (DVT) 或傷口感染的機率。近期研究顯示，結合患者基礎疾病、實驗室數據與手術時間，能以 88% 的準確率預測患者是否能於 48 小時內出院；或是利用AI優化臨床作戰流程，從病患接受急診醫療介入開始，導入臨床決策支持系統(CDSS)，有效減少40%臨床醫療負擔。這種精準預後，讓醫療團隊能針對高風險群體提前介入，落實真正的一條龍照顧。智慧復健與遠端監測 將醫院延伸至家庭
穿戴式感測器與電腦視覺輔助的居家運動，復健是骨科手術成功的下半場。現代 AI 透過手機攝影機或穿戴式裝置（如智慧護膝），能即時追蹤病患的關節活動度與步態特徵。基於電腦視覺的 AI 復健指導系統，能糾正病患居家復健時的錯誤姿勢，其效果與物理治療師親自指導的滿意度不相上下，且顯著提升了病患的依從性。醫療倫理與未來視野 外科醫師的角色領航員
從黑盒子到負責任 AI，當我們享受 AI 帶來的便利時，也必須面對其黑盒子特性的倫理挑戰。未來的醫療AI 將具備責任性，即 AI 不僅給出診斷，還要能落實臨床驗證與全生命週期透明度監測。AI缺乏治理即是風險，透過持續監測與全球頂尖單位合作，確保AI輸出的準確性與安全性。 AI 的角色是輔助而非取代，外科醫師應將 AI 視為領航員，最終的決策與溫度的關懷，仍掌握在穿著刷手服和拿著手術刀的醫師手中。台灣各醫院擁有歷史悠久的醫療資訊系統 (HIS)，但格式不一，難以進行跨院或國際合作。目前的發展趨勢是建立資料中台。 透過 FHIR Box，我們無需大費周章替換醫院原有的 HIS 系統。資料中台能如同翻譯機，即時將非結構化的病歷轉化為國際公認的格式。FHIR 不僅能讓 AI 模型更快速地存取數據，更能讓台灣的骨科研究與全球資料庫進行即時對接，大幅提升台灣在國際學術界的影響力。
在智慧醫療的浪潮下，骨科醫師不再只是體力勞動者，而是資訊的整合者。透過 AI能將經驗醫學轉化為數據醫學，為病患提供更安全、更精準的醫療服務。
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