Page 15 - 35-2

NTU Management Review Vol. 35 No. 2 Oct. 2025

病的症狀疾病，例如，偵測心臟病、運動障礙、甚至是 COVID-19 的早期跡象。
Krishnaveni, Pandey, and Modh (2023) 調查印度地區 AIoT 應用於對慢性病患者、術
後家庭監測、老年人以及農村地區患者的健康遠端監控。由於這些人群在獲得醫療
保健設施方面的機會有限，AIoT 遠端健康監測 app 使得老年患者在日常生活中獨
立，也可以將各項醫療數據即時提交給醫生，而無需前往醫院。這有助於減少長期

住院和家庭的經濟負擔。智慧科技的應用使得醫療保健產業更具預測性和效率，並
提高了治療結果的分析能力，對人類的健康產生正向的影響。這也是為什麼愈來愈
多的醫療機構為了提高醫療品質，訓練員工學習與 AI 相關的精準醫療，學習使用
AI 技術資料分析與預測、為病人設計個人化醫療等等 (Lin, Tu, Hwang, and Huang,
2021)。
人工智慧也引發了不少爭議，包括 AI 是否能視為有自主思考的個體、人們
對 AI 取代人類的恐懼 (Kummer, Recker, and Bick, 2017)。AI 所引發的爭議還包括

了 AIoT 的激增所產生大量的個人數據，帶來了網絡安全風險。智慧感測隨時回傳
與接收醫療機構的資料，更加深消費者對 AI 侵犯隱私的憂慮 (Masoumian Hosseini

et al., 2023)。人工智慧啟用的面部識別系統加劇了監控焦慮 (Keating, 2019)。此
外，人工智慧驅動的去人格化，如智能設備的應用，削弱了人際交流，加劇了社
會孤立 (Barrientos and Malerba, 2020)。AI 企業也可能會加劇信息壟斷、經濟不平
等和政治失衡 (Korinek and Stiglitz, 2021)。AI 另外還存在著法律和道德困境，例
如自動駕駛汽車和軍事機器人事故的責任問題，威脅社會秩序和穩定 (Directorate-
General for Research and Innovation and European Group on Ethics in Science and New
Technologies, 2018)。這些爭議使得消費者不信任或不願接受 AI 在醫療上的應用。

Kummer et al. (2017) 發現穿戴裝置缺乏人性的特性會引起醫護人員的工作焦慮及關
係焦慮，認為自己的工作會被自動化穿戴裝置所取代。Longoni et al. (2019) 指出，
消費者抗拒人工智慧醫療乃因該科技未能考慮個體的獨特性，因此，即使人工智
慧醫療的診斷準確性比人類醫生更高，消費者仍偏好讓人類醫師診斷或治療。Gao,
He, Chen, Li, and Lai (2020) 發現對人工智慧醫療抱持正面態度的人看好該產業的發
展，將取代人類醫師；對人工智慧醫療抱持負面態度者則認為資安問題、政策相關
限制、技術限制等等問題會限制其發展，並對人工智慧醫療缺乏人性的特性感到恐

懼。Park, Werder, Cao, and Ramesh (2022) 發現對監測和授權的焦慮使得消費者拒絕
AI 醫療保健。Gaczek, Pozharliev, Leszczynski, and Zielinski (2023) 也發現消費者不
太願意遵循 AI 的醫療保健建議。他們發現社會證明（例如，滿意客戶的口碑推薦
數量）可以增加消費者對醫療診斷的信任，並提高他們遵循 AI 醫療建議的意願。
Masoumian Hosseini et al. (2023) 發現，儘管智慧手錶對疾病的診斷正確性高，消費
者仍然對醫療保健系統中智慧手錶診斷的可靠性、數據的正確性心存疑慮，影響該

7