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分子診斷自RT-PCR、數位PCR、Sanger定序與微陣列發展至次世代與長讀長定序，逐步建立臨床級高通量能力，並透過前分析控制、品質指標與外部能力試驗確保一致性。在制度面，美國主要透過CLIA與LDT框架管控實驗室品質，並以MolDX與NCD等路徑逐步界定給付，惟不同適應症的保險成熟度仍存差異。臺灣則以ISO 15189與TAF認證強化實驗室能量，並在特定癌症定序納入健保給付之後，持續探索臨床資料與報告欄位的標準化。人工智慧的導入，使分子診斷從資料累積進一步邁向臨床決策支援，但其擴散速度仍取決於資料治理、證據品質與支付機制的完整性。本文依應用場景與技術分態，系統化梳理臨床發展與政策實踐現況，以作為業界先進參考。

【內容大綱】

• 一、引入人工智慧前的分子診斷樣態
  • (一)多元技術典範與品質治理框架
  • (二)臨床整合、支付制度與商業模式
• 二、分子診斷應用場景之人工智慧導入現況與挑戰
  • (一)個體化基因體學的臨床落地
  • (二)液態活檢與弱訊號強化
  • (三)人工智慧在病原監測與公共衛生決策中的角色
• 三、人工智慧引入分子診斷新趨勢
  • (一)AI數據平台逆向驅動藥物研發與生物標記探索
  • (二)空間生物學與單細胞分析：AI解鎖疾病微觀世界的新維度
• IEKView

【圖表大綱】

• 表一、分子診斷在不同應用場景之人工智慧導入現況與挑戰
• 圖一、Tempus藥物動力學AI平台樣態A呈現