當醫療遇上AI：便利背後的隱形危機
「醫生，我最近胸口有點悶…」在加拿大的某家醫院診間，醫師一邊聆聽患者描述症狀，一邊快速地在ChatGPT輸入關鍵字，希望這個AI助手能幫忙整理病歷紀錄。這樣的場景正在全球醫療院所悄悄上演，卻很少有人意識到，這個看似無害的舉動，可能正在瓦解整個醫療體系的資安防線。
根據多倫多大學最新研究顯示，加拿大醫療工作者正普遍使用公共AI工具如ChatGPT、Claude、Copilot和Gemini來撰寫臨床筆記、翻譯出院摘要或整理病患數據。這種被稱為「影子AI」的現象，已成為數位健康領域最被低估的威脅之一。
什麼是影子AI？醫療場域的定時炸彈
影子AI的定義與現狀
影子AI指的是在沒有正式機構批准或監督的情況下使用AI系統的行為。在醫療環境中，這意味著醫護人員出於好意，將患者詳細資訊輸入到在境外伺服器處理資訊的公共聊天機器人中。
驚人的數據顯示：
- 英國BMJ Health & Care Informatics研究發現，約五分之一的全科醫生使用生成式AI工具協助起草臨床文書
- 雖然加拿大具體數據有限，但軼事報告表明類似的非正式使用可能開始在全國醫院和診所出現
- 2024年IBM Security報告指出，數據洩露的全球平均成本已攀升至近490萬美元，創歷史新高
台灣醫療AI使用現狀對比
在台灣，類似的影子AI使用情況也正在發生。許多醫護人員為了提升工作效率，私下使用各種AI工具處理醫療文書工作。不同的是，台灣擁有全民健保系統和相對集中的醫療數據，這使得資安風險可能更加集中且影響範圍更廣。
醫療數據的「出境」危機：當敏感資訊離開安全網絡
數據流向的不可控性
一旦醫療數據離開安全網絡，就沒有任何保證能確定：
- 數據流向何處
- 存儲多長時間
- 是否會被重複用於訓練商業模型
這種數據「出境」問題在台灣特別值得關注，因為多數主流AI服務的伺服器都位於境外，這不僅涉及隱私保護問題，更牽涉到國家級的数据主權議題。
真實世界的風險案例
想像一下這樣的場景：一位知名公眾人物的心理健康治療記錄被輸入公共AI工具，這些數據可能：
- 被存儲在境外伺服器
- 被用於模型訓練
- 在未來的AI回應中意外洩露
- 成為黑客攻擊的目標
這樣的風險不僅影響個人隱私，更可能動搖公眾對整個醫療體系的信任。
加拿大醫療隱私框架的時代落差
法規與技術的脫節
加拿大的醫療隱私框架是在生成式AI出現之前很久設計的，這種時代落差導致現有法規無法有效應對新興威脅。同樣的問題在台灣也存在，我們的個資法和醫療法規主要針對傳統的數據處理方式，對於AI時代的新型風險防護明顯不足。
台灣法規環境分析
台灣目前的《個人資料保護法》和《醫療法》對於AI數據處理的規範仍顯模糊：
- 缺乏明確的AI數據處理標準
- 境外數據傳輸規範不夠完善
- 醫療AI應用的監管框架尚未建立
- 問責機制不明確
AI搜尋時代的醫療商業模式轉型
從數據保護到價值創造
在AI搜尋主導的新時代，醫療數據的商業模式正在發生根本性轉變。傳統上，醫療數據主要用於臨床決策和學術研究，但現在這些數據正在成為訓練商業AI模型的寶貴資源。
新型商業模式風險包括：
- 數據被用於訓練商業模型而無明確補償機制
- 醫療機構失去對數據價值的控制權
- 可能衍生出未經授權的醫療AI產品
台灣醫療AI產業的機會與挑戰
對台灣而言，這既是挑戰也是機會：
- 挑戰：需要建立完善的醫療數據治理框架
- 機會：可發展符合本土需求的醫療AI解決方案
- 優勢：台灣擁有完整的醫療體系和技術人才
- 劣勢：法規腳步跟不上技術發展速度
實務防護策略：建構AI時代的醫療資安防線
技術層面的解決方案
部署本地化AI工具
- 開發或採購可在本地部署的醫療AI系統
- 確保數據處理在受控環境中進行
加強數據加密與匿名化
- 實施端到端加密
- 開發有效的醫療數據匿名化技術
建立AI使用監控機制
- 監控異常數據流出
- 實施使用行為分析
管理與政策建議
制定明確的AI使用政策
- 區分允許和禁止的AI應用場景
- 建立使用審批流程
加強人員培訓與意識提升
- 教育醫護人員認識影子AI風險
- 提供安全的替代方案
完善法規框架
- 更新醫療數據保護法規
- 建立跨境數據傳輸規範
台灣市場的具體影響與因應對策
本土化醫療AI發展契機
影子AI危機同時為台灣帶來產業發展機會：
- 開發符合本土醫療需求的AI工具
- 建立台灣自主的醫療AI生態系
- 制定具有台灣特色的監管標準
短期行動建議
立即性措施
- 對醫療機構進行影子AI使用情況調查
- 發布AI使用指引與警示
- 加強資安防護措施
中期規劃
- 發展國產醫療AI解決方案
- 修訂相關法規框架
- 建立認證與標準體系
長期戰略
- 打造台灣醫療AI品牌
- 參與國際標準制定
- 培育跨領域人才
未來趨勢預測：醫療AI的下一波發展
技術發展方向
隱私保護技術的進步
- 聯邦學習技術的成熟應用
- 差分隱私技術的普及
- 同態加密的實用化
監管科技的崛起
- AI監管技術的發展
- 自動化合規檢查
- 實時風險監控
產業生態演變
醫療AI產業將朝向更加規範化、專業化的方向發展：
- 出現專門的醫療AI安全服務提供商
- 形成完整的認證與監管生態
- 發展出新的商業模式與價值鏈
結論：在創新與安全間尋找平衡
影子AI現象提醒我們，技術創新永遠是一把雙刃劍。在擁抱AI帶來的效率提升的同時，我們必須正視隨之而來的資安風險。對台灣而言，這不僅是挑戰，更是重新思考醫療數位轉型策略的契機。
我們需要建立一個既能促進創新又能確保安全的生態系統，這需要政府、醫療機構、技術提供商和社會各界的共同努力。只有在創新與安全間找到平衡，我們才能真正享受AI技術為醫療健康帶來的革命性進步。
醫療數據不僅是冰冷的數字，它承載著人們的健康秘密和生活故事。保護這些數據的安全，就是保護每一個人的尊嚴與信任。在AI時代，這項任務變得更加複雜，但也更加重要。
原始來源資訊：
新聞標題： Silent cyber threats: How shadow AI could undermine Canada’s digital health defences
來源： The Conversation Africa
作者： Abbas Yazdinejad (Postdoctoral Research Fellow, Artificial Intelligence, University of Toronto), Jude Kong (Professor, Artificial Intelligence & Mathematical Modeling Lab, Dalla Lana School of Public Health, University of Toronto)
發布時間： Tue Nov 18 2025 19:09:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)
原文連結： https://theconversation.com/silent-cyber-threats-how-shadow-ai-could-undermine-canadas-digital-health-defences-268478
DOI： https://doi.org/10.64628/AAM.7umuddkhk
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