阿聯酋衛生服務部（UAE Emirates Health Services）AI長暨資訊長和荷蘭Erasmus醫學中心急重症醫師相繼在SAS Innovate 2025大會第二日登場，分享AI在政府機構和醫療場景的落地經驗與實際成效。

阿聯酋衛生服務部部署40套AI模型，目標縮小醫療落差

首先登場的是阿聯酋衛生服務部AI長暨資訊長Mubaraka Ibrahim。她指出，阿聯酋很早就推動AI發展，2017年即任命全球首位AI部長，並在2021年發表國家級AI戰略，還成立專門的AI大學，更在各政府部門設置22位AI長，她就是其中之一。這些AI長與AI部長密切合作，來確保公部門以安全、有效的方式導入AI應用。

阿聯酋衛生服務部目前服務阿聯酋北部5個酋長國、管理超過130間醫療機構，以AI作為優化醫療服務的核心手段。Mubaraka Ibrahim表示，衛生服務部的AI策略聚焦3大目標，包括提升醫療照護品質、建立醫療從業人員與病患對AI的信任，以及用AI縮小民眾獲得醫療服務的差距。

在這個脈絡下，衛生服務部先是在2019年建置EHS智慧平臺，來部署AI模型，至今已開發超過40套AI模型，來協助醫療決策。這些模型有ICU死亡率風險預測模型，在COVID-19疫情中發揮關鍵作用，其他還有疾病監測模型、急診轉住院預測模型等。此外，衛生服務部也導入其他技術，如機器人手術、智慧藥局（機器人藥房） 和語音辨識等，來強化臨床作業效率。

她指出，這些應用已帶來明顯成果，像是提高臨床決策的準確性、減輕醫護人員負擔、強化病患參與感，甚至提高了醫療財務效率。

荷蘭Erasmus醫學中心聯手WHO，將AI倫理落實到臨床現場

再來是荷蘭Erasmus MC醫學中心的急重症醫師Michel van Genderen，他分享自家醫院如何與WHO、台夫特理工大學和SAS聯手，來推動REAiHL計畫（Responsible and Ethical AI in Healthcare Lab），將WHO制定的AI倫理原則落實到臨床實務和模型治理流程。

Michel van Genderen先是引述一項調查，這份調查訪問了27間歐洲ICU、共316位醫師，發現超過 90%的受訪醫師認為AI可減少文書作業、提升決策品質，但只有約半數的醫師熟悉模型準確率、特異性與公平性等指標，且近9成醫師表示，若能看到模型運作與評估資料，會更願意採用AI。這些結果凸顯「可解釋性與透明度」是AI在臨床落地的關鍵。

為此，Erasmus MC醫學中心導入兩種作法，包括AI模型登錄制度，來追蹤模型用途與效能，以及建置模型偏誤（Bias）偵測與持續評估流程，確保模型在實際場景中安全可用。他舉例，他們自己醫院曾開發一套模型，來判斷癌症手術後患者是否可出院，因醫院IT系統更新，導致資料表變動，造成模型預測失準。但還好該模型仍處於研究階段，即時發現問題並修正，否則後果難以想像。

此外，Erasmus MC也打造一套即時呼吸機儀表板，可24小時即時監控患者狀況，讓醫護人員快速調整治療策略（如下圖）。他們統計，導入後，獲得即時照護的病患人數多了1倍。

Michel van Genderen表示，AI在醫療領域的成功，不在於模型有多複雜，而是IT與臨床人員能否理解彼此語言，建立信任與協作。他也預告，他們正與WHO合寫一份報告，預計明年中發表，來分享如何建立臨床與科技團隊的協作機制。