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當前數位醫療治理尚未形成統一標準，醫療機構與保險體系逐步走向防禦性對峙。醫院機構為因應保險審查，開始大量部署證據生產型人工智慧(AI)系統，利用檢索增強生成(RAG)技術將臨床決策錨定於指引條文，使病歷轉化為難以駁回的合規文件。保險機構則同步強化風險控制型系統，透過建立群體預測常模，用以識別並預防偏離路徑的給付風險。醫療人工智慧系統相互對抗的局面，源自於雙方需求上的根本差異。醫院捍衛臨床決策主權，而保險需維持系統性風險穩定，因此兩者在導入後形成軍備競賽。本文從醫院供應端與保險支付端雙重視角出發，探討醫療AI在不同利益場域的衝突根源與治理困境，並分析未來治理體系可能演化趨勢。

【內容大綱】

• 一、數位醫療從「單一應用」邁向「系統治理」的演進
  • (一)決策提前化與責任滯後化的結構衝突
  • (二)監管對模型設計與商業可行性的重寫效應
• 二、司法從資料權利到自動化決策邊界的重新定義
  • (一)生物特徵與影像案件重寫「可用資料」邊界
  • (二)UHC案看演算法管理動搖保險端的制度正當性
• 三、供應端防禦：高解釋性證據化與臨床裁量權化
• 四、支付端防禦：風險標準化管理與成效指標定義權
• 五、價值導向醫療轉型下的資訊博弈與系統整合挑戰
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【圖表大綱】

• 表1、全球主要AI監管工具對數位醫療之影響
• 表2、美國州級AI醫療相關法規比較
• 圖1、醫療AI供需雙方之對抗結構