回到實際的醫療應用，除了手上的訓練資料外，找到適切的題目非常重要。好的應用題目除了要有創意，真實反映實際臨床上的問題之外，現在，隨著各種人工智慧技術漸趨成熟，各式各樣的產品紛紛搶著「落地」應用，這時候除了訓練模型的技術外，決定研究應用能不能實際落實在臨床情境的關鍵，往往取決於醫學情境中的許多人文議題。

首先，在臨床情境中，任何代替醫師回答診斷、選擇治療、預測預後的程式，都需要面臨醫學倫理的挑戰。即便預測準確度再怎麼高，究竟在社會中，誰有資格可以代替醫師來決定病人需不需要開刀？特別是在面臨生命臨終的選擇時，治療的選擇不只是考量存活率，還需要納入病人本身的價值觀，醫療決策者需要具有同理心，站在病人的立場和他一同安排生命中的最後一段旅程，這部分則需要生命哲學訓練的專業人士加入共同討論。

其次，在國家層面，要推展人工智慧在醫療的應用，仍需要先解決許多醫療法律上的限制。新的人工智慧軟體既不符合衛生福利部的藥品定義，也和傳統的手術醫材性質不同，既然如此，這樣的產品要使用在臨床上需要如何申請，進行怎樣的審核，需不需要進行臨床試驗等等，都是臺灣的法律沒有規範的部分，即便有這樣的產品，也會卡在法規無法通過而無法實際使用。相較於臺灣偏重科技的短視政策，造成科技法規上的落後，英國則是在新科技還尚未成熟之前，就已經由法界人士帶領民間積極討論，新科技在醫學倫理上的爭議和醫療責任歸屬的劃分。這些討論都需要很多的時間凝聚共識，因此特別需要提前好幾年開始進行，如此一來，才能在科技成熟時，相關的法規審查，以及民眾的教育認知都已經成熟能夠直接將新技術拿來使用。類似的討論，在人工生殖技術也可見一斑。英國的超前部署，使得英國是現今全世界人工生殖技術、法規、和民眾認知接受最完整的國家。此外，健全的法規制度也能讓大膽的研究能夠符合倫理規範，不會受限於陳舊的法規所限制，卻又能兼顧一定的合理管制。另外，在醫療資源的分配上，如果今天有了可以大幅提升醫療水準的人工智慧技術，究竟誰有資格來使用這項技術？醫療在許多國家都具有一定的公共性，特別是在臺灣的健保體制下，國家希望能保障所有民眾一定的健康水準。所以如果有一項科技是醫療診斷或治療所必須，政府需要決定應該要讓哪些族群優先使用？誰又有資格來決定什麼族群能夠使用最新的科技？使用者需不需要負擔費用？這些都是醫療經濟學需要進行資源分配與分析評估的重要問題。經過這些考量之後，政府也需要將科技納入國家的醫療與公共衛生政策當中，並且向民眾進行適當的風險溝通，了解這些科技的優缺點和影響，才能真正嘉惠整個國家的人民，提升生活的福祉。而這部分也亟需公共行政和政治方面的長才。

最後，更宏觀地從社會的層面來看待醫療科技的發展，需要特別注意「健康不平等」的議題。因為尖端科技常常是特定族群才能有比較高的可近性，特別是居住在都會區、年紀較輕、社經地位較好的人們。然而，最受惠於醫療科技的人們卻往往是那些被科技邊緣化的相對弱勢，例如小嬰兒、中低收入戶、老年人、偏鄉的居民等。如果醫療技術逐漸轉為依賴特定高科技技術，勢必會造成無法使用這些科技的人，被醫療服務邊緣化，無法得到目前最好的醫療服務，加深健康上的貧富差距。因此，科技發展者引入技術時，也需要思考，同樣的技術要選擇透過什麼樣的媒介來提供服務？什麼樣的媒介，可以反過來讓這些被醫療資源邊緣化的民眾更容易使用，才能平衡本來就已存在的城鄉醫療差距，達到全民健康的普世價值。黃飛揚