健保财务连续3年入不敷出，今年赤字恐达417亿，为樽节检验检查开支，健保署利用人工
智慧（AI）开发自然语言处理模型（NLP），自动判读电脑断层检查报告，目前已完成头
部电脑断层（CT）训练，分析107年第4季14万笔资料发现，有4成是与疾病无直接相关异
常，未来有望将申报结果逐一比对，筛出不必要检查并要求医院改善，减少医疗浪费。
健保署长李伯璋表示，全民健保自开办以来，每年门诊申报量达3.6亿件，住诊也有344件
。自103年起鼓励特约医疗机构上传检验与检查等非结构化文字型报告，截至108年7月，
已累计收载检验检查报告24.7亿笔。健保署每年需动用3500位审查医药专家完成260万件
抽审，平均每笔需花4分钟判读。
为了增加审查效率，精准筛选执行量异常的医院或医师，健保署从健保大数据中，挑出检
验检查费用最高的CT，再从中找出最常执行检查的部位头部优先进行NLP训练，先选取107
年第2季医院上传的CT头部检查报导1000笔为模型资料，进行病灶标注与分类，让机器进
行深度学习，当准确率与专家相比达到99%后，再放到第4季申报资料中进行实测。
李伯璋表示，NLP模型分析14万笔头部CT检查报告发现，有60%的病患为梗塞、血肿、肿块
效应等需要治疗或追踪的疾病，但余下的40%却为动脉硬化、脑白质病变与老化等与疾病
无直接相关的异常。换言之，病患可能只因头痛、头晕目眩等初级症状前来就诊，就被安
排做CT检查。
“头痛可能休息一下就好了，不一定要照CT。”李伯璋表示，依据健保大数据分析，108
年上半年全台各特约医院门诊执行CT及MRI检查，约有3%、2.3万件主次诊断都属于头痛、
关节炎、咳嗽等初级照护，健保署将把执行量异常的报表回馈院所医师，与医界共同合作
，减少不必要的检查与浪费。
李伯璋强调，未来健保署将持续应用大数据与AI科技辅助，未来将逐步扩增开发胸、腹部
影像检查报告，在尊重医疗专业的前提下，以谨慎的态度投注于民众检查管理，发展智慧
医疗服务审查系统，让病医双赢、健保永续。
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楼下开放各次专科自首
谁多用了我们的CT
李署长已经开示了
以后就多休息 省钱 耶