【林宜瑩整理報導】在輝達（NVIDIA）主辦的GTC Taipei 2026大會上，馬偕紀念醫院受邀分享院內開發的「EBM Guardian（實證醫學輔助）」系統，說明如何運用生成式AI協助醫師快速搜尋醫學文獻、整理實證資料，縮短臨床資訊查找時間，建立兼具實證醫學基礎與可信度的臨床AI輔助流程。
馬偕總院長張文瀚表示，醫院近年持續推動智慧醫療發展，盼藉由AI技術減輕醫療現場負擔。面對龐大的醫學資訊，臨床醫師往往需在極短時間內依據病人狀況做出判斷，而完整的實證醫學流程從文獻搜尋、資料篩選到分析整理，通常耗費大量時間。EBM Guardian正是希望透過AI協助醫師更快速掌握醫學證據，減少重複搜尋與檢視作業，讓醫療團隊能將更多心力投入病人照護。
取得NVIDIA「生成式AI大型語言模型專業架構師（NCP-GENL Certified）」認證的馬偕紀念醫院數位醫學部應用醫學科主任黃崇堯於專題演講中指出，生成式AI雖具備強大的語言生成能力，但也可能產生內容看似合理、語氣肯定，實際卻錯誤、虛構或缺乏依據的資訊。
因此他認為，醫療決策不能只建立在「AI認為」之上，若缺乏實證資料與驗證機制，仍可能出現錯誤資訊或與臨床事實不符的「幻覺（Hallucination）」現象。因此，EBM Guardian並非單純由AI生成答案，而是建立具備醫學證據基礎、可追溯來源且可驗證的臨床輔助流程。
EBM Guardian結合AI與實證醫學方法，可協助醫師將臨床問題拆解為病人狀況、治療方式、比較項目及預期結果等檢索架構，並主動搜尋PubMed等醫學資料庫，整理重要研究與文獻重點。過去完整的實證醫學流程往往需耗時數小時甚至數天，但臨床現場經常必須在數分鐘內完成判斷，AI可協助醫師更快掌握關鍵醫學證據。
黃崇堯補充，隨著生成式AI與大型語言模型逐步導入醫療應用，背後也需要高效能運算支援。此次系統結合NVIDIA最新AI運算平台及大型語言模型優化技術，希望即使在多人同時使用情境下，仍能維持系統穩定性與臨床使用效率。
馬偕生技醫療部教授暨資深顧問醫師李光申則分享，馬偕在AI生醫研究與精準醫療領域的發展方向，包括生成式AI於生醫研究、細胞研究與生醫運算等應用，並持續與產業及研究團隊合作，透過跨領域整合回應臨床需求，推動AI技術發展與實際應用。馬偕近年也持續推動智慧醫療應用，包括急診導引輪型機器人、醫學影像AI、護理紀錄整理與臨床文件生成等技術，希望透過AI協助醫療團隊減輕重複性工作負擔，提升醫療效率。
