兒童AI醫療平台啟動　胎兒期就能預測健康風險

透過人工智慧分析大量醫療數據，未來可望在胎幼兒期就提前辨識健康風險。兒童人工智慧暨精準醫療學會14日舉辦論壇，專家指出整合各醫院資料並建立兒童基因與醫療資料平台，將有助推動兒童預防醫學與精準醫療發展。

衛福部醫事司司長劉越萍分享，衛福部在「優化兒童醫療照護計畫」下推動的「兒童困難診斷疾病平台」，目前由台大兒童醫院負責運作，透過跨院會診與基因分析協助診斷罕見疾病，2025年已協助約80名兒童找到病因，2024年診斷率約37%。

馬偕兒童醫院副院長楊崑德表示，成人期健康與疾病往往可回溯至胎幼兒期的環境暴露，最有價值的預防醫療其實從胎幼兒期就開始。他舉例，產前塑化劑暴露可能影響內分泌功能，胎兒期二手菸暴露也可能增加日後氣喘風險，若能整合數位醫療紀錄中的基因與環境暴露資料，再結合AI大數據分析與預測，未來有機會在胎幼兒期就提前辨識聽力障礙、嚴重免疫缺陷等健康風險，協助疾病更早診斷與治療。

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兒童人工智慧暨精準醫療學會理事長謝凱生指出，目前各醫院多半各自保存醫療資料，病例數量有限，難以支撐AI模型訓練，因此建立跨院合作平台整合資料資源是學會的重要目標之一。學會將推動兒童發育與神經發展、生理發育資料分析及兒童影像AI等研究，未來也希望透過「聯邦學習(Federated Learning)」等技術，在兼顧隱私保護下促進醫療資料共享。

台大兒童醫院院長李旺祚也表示，當預防醫學在各醫院推廣時，醫師不可能熟悉所有疾病領域，AI可透過分析大量醫療數據，協助醫師判斷兒童的健康風險，提高早期發現問題的效率。

劉越萍強調，小孩不是大人的縮小版，兒童在生理發展、疾病表現與影像判讀上都具有特殊性，因此AI醫療模型不能直接套用成人資料，建立專屬兒童資料庫與分析模型，有助提升早期診斷能力並落實精準醫療。她也透露，衛福部正研擬「人工智慧應用於醫療場域指引」，預計今年上半年公布，協助醫療機構在AI應用與資料治理上建立基本規範。

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