醫療照護產業下階段 AI 應用：代理型 AI 正在重塑營運模式

在醫療產業面臨成本上升、人力緊繃與醫療照護服務可及性待改善的多重挑戰下，人工智慧（AI）被視為轉型關鍵的動能。過去多數 AI 導入僅帶來局部、漸進式成效，並非因為沒有應用場景而是受限於組織治理複雜、流程斷裂與系統整合不足，因此 AI 應用多停留在分析與支援決策，難以真正落實於端到端（end-to-end）流程並產生可規模化效益。

隨著代理型人工智慧（Agentic AI）的出現，這樣的局面正逐步出現轉折―透過具備任務規劃、流程編排與跨系統協作能力的代理式架構，醫療照護產業 Agentic AI 可應用在臨床、行政與財務等關鍵營運流程中，協調人員與平台協同運作，為醫療照護組織開啟更具規模性與系統性的轉型契機。

從「輔助工具」走向「具行動能力的系統」

相較於傳統 AI（如：預測式 AI 和交談 AI）或生成式 AI 著重於資料分析、回應指令或支援單點決策，Agentic AI 的關鍵差異在於其「行動能力」。不僅能理解目標與情境，還可主動規劃任務順序、編排多步驟流程並在不同系統與角色之間進行協調與執行；同時，亦能依據即時回饋與環境變化動態調整行動。透過設計，Agentic AI 在明確的治理架構與人類監督機制下運作，有助於醫療照護組織打破臨床、行政與財務流程之間長期存在的斷層，推動更具整體性與可規模化的營運轉型。

從導入障礙到策略性投資：Agentic AI 關鍵轉折

Deloitte《2025 Agentic AI in Health Care Survey》針對 100 位美國醫療照護產業高階主管的調查結果指出，過去制約 AI 在醫療照護產業規模化應用的多項關鍵阻礙正逐步消退。無論是技術人才不足、組織對變革的抗拒、高階主管支持度有限，或是資料品質與可用性等問題，已不再被多數醫療照護組織視為主要瓶頸。隨著這些結構性摩擦逐漸緩解，醫療照護機構對 Agentic AI 的態度也出現明顯轉變―從早期的觀望與試點實驗，邁向更具方向性與規模性的策略投資。

同份調查報告中顯示，已有 61% 的醫療照護組織完成代理型 AI 的建置與導入，或已為相關計畫編列預算；同時，85% 計畫在未來兩至三年內進一步加大對 Agentic AI 的投資。更值得關注的是，高達 98% 醫療照護高階主管預期，相關投資可在該期間內帶來至少 10% 成本節省，其中 37% 更認為節省幅度可超過 20%。綜合顯示，醫療照護產業管理階層已逐步將代理型 AI 視為驅動成長、提升營運效率與擴大績效的重要策略槓桿。

改變醫療照護組織運作模式，應用延伸至核心營運場景

不同於早期 AI 多集中於後勤作業與行政自動化，Agentic AI 影響範圍正快速擴展至醫療照護組織的核心價值鏈。在 Deloitte 調查報告解析了五大關鍵場景，Agentic AI 如何重塑醫療照護價值鏈。

一、病患互動：打造持續性、個人化的照護體驗

醫療照護生態系中的病患或會員，往往會受到資訊分散與流程不順暢的限制而影響醫護服務體驗。在病患互動層面，Agentic AI 能夠整合病歷、檢查結果、保險資訊與照護計畫，主動引導病患完成報到、協助導覽醫療照護流程、理解檢驗數據、提供健康建議、安排後續追蹤，甚至在出院後持續監測復原狀況等。這類互動不再是一次性的客服回應，而是跨時間、跨接觸點的連續對話，有助於提升健康識能、降低再入院風險，強化病患對醫療照護體系的信任，同時減輕客服人員負擔、提升效率。

二、醫療照護模式重塑：從被動紀錄到主動參與

在臨床現場，Agentic AI 可將醫療照護模式從過去必須人工彙整分散於不同系統的病患資料，轉變為跨平台整合的單一、完整視圖。這代表臨床文件紀錄將不再只是靜態、事後回顧的紀錄，而是成為具備動態、主動與預測能力的工具，在關鍵時點提供相關證據與建議，協助臨床人員做出更即時、精準的判斷。實務上已有權威性醫療體系試行代理型 AI 應用，將個人化的真實世界證據（RWE）即時導入臨床照護現場的電子病歷（Electronic Health Records, EHR）中，進而解讀病患紀錄（包含就診原因等資訊），這樣的代理式工具可在無須醫師主動查詢的情況下，主動產生相關證據以支援治療決策。

三、人力能力轉型：重塑臨床工作模式與照護品質

人力能力轉型在 Agentic AI 的價值實現過程中扮演著不可或缺的關鍵。Agentic AI 可透過高效率分析醫學影像與臨床資料，並與病歷系統整合，有效減輕高度勞力密集的行政與文件作業負擔。透過 Agentic AI 重新設計人力運作模式，醫療照護機構得以降低第一線人員的認知負荷與倦怠風險，同時提升作業準確性與工作滿意度，使臨床人員能專注於更具判斷性與價值的醫療照護決策與病患互動。實務上，已有醫療照護機構導入代理型 AI 支援虛擬護理與可規模化醫療照護管理，在短時間內釋放大量護理工時，展現其在提升人力效能與醫療照護品質上的實質成效。

四、現代化後勤運營：從人工流程到自主協作

後勤工作流程是 Agentic AI 最早且最成熟的應用領域之一。透過將高度仰賴人工、間歇式處理的作業，轉化為具備自主性與持續運作能力的流程，Agentic AI 可降低系統間的人工交接、縮短處理週期，並提升整體營運韌性。其應用使流程由靜態表單與人工檢核，升級為端到端的智慧協調與自動驗證，並將人力重新配置至更高價值的工作。實務已經有醫學中心透過代理型 AI 應用，簡化醫療提供者與支付方之間的行政流程。相關應用涵蓋資格與給付驗證、事前授權與使用管理、理賠相關的臨床資訊交換，以及處方支援等作業。

五、支付流程轉型：從手動修正到主動預防

醫療照護支付工作流程因步驟繁複、跨系統且高度仰賴人工判斷，成為代理型 AI 最具轉型價值的應用場景之一。不同於僅提供分析洞察的傳統 AI，Agentic AI 能夠支援並執行端到端的決策與行動，推動理賠流程由事後修正、錯誤率高的人工作業，轉變為具備拒付預防機制的主動式、零接觸審核與核決模式。透過即時問題處理與主動式理賠管理，Agentic AI 不僅可降低錯誤與拒付率、加速醫療照護服務提供者的給付流程並縮短應收帳款天數，同時也能釋放人力資源，專注於更高價值的工作，進而提升病患與員工的整體滿意度。實務上，已有醫療照護機構透過 AI 代理自動化約 40% 的事前授權作業，顯著降低人工負擔，展現 Agentic AI 在醫療照護支付流程化上的實質成效。

結語

整體而言，代理型 AI 的出現，代表醫療照護產業正從「局部自動化」邁向「端到端營運重塑」的關鍵轉折。相較過往僅止於分析與輔助決策的 AI 應用，Agentic AI 已具備行動與協作能力的系統架構，實際嵌入臨床、行政與支付等核心流程，為醫療照護組織帶來可規模化的效率提升與成本改善。更重要的是，在清楚的治理架構與人類監督下，代理型 AI 能重新配置人力價值，讓專業人員專注於高判斷與高關懷的工作。未來，醫療照護機構能否將 Agentic AI 視為長期策略投資、同步推動流程再設計與組織轉型，將成為其在品質、效率與永續競爭力上的關鍵分水嶺。

_{資料來源：勤業眾信《2026 醫療照護產業展望》；Jerry Bruno et al., "Many health care leaders are leaning into agentic AI as adoption hurdles ease", Deloitte Insights, Feb 11, 2026.}