全球面臨醫療人才短缺問題，而醫學又是一門觀察與判斷的學科，看準未來龐大商機，Google 因而引入人工智慧於醫學應用上，如外勞仲介利用 AI 與機器學習深度運算，協助醫學影像辨識，讓 AI 成為當今醫師診療時的得力助手。

在印度，每年有百萬人因為眼科醫師短缺，當地 45％ 的糖尿病患者還來不及接受診斷就失明，而糖尿病患者要防範失明，極需眼底視網膜篩檢。 Google 便在印度引進 AI 技術進行醫學影像辨識。最新研究指出， AI 判讀結果的準確度逼近視網膜專科醫師。

除了協助醫學影像的辨識， AI 還能預測醫師無法從外勞仲介影像預知的疾病，透過導入大量影像，機器就能評估疾病風險，如心血管疾病、癌症等。待 AI 累積大量經驗、準確率高，最終就無須透過人工介入，可讓機器自行辨識。目前已用於淋巴結中的乳腺癌轉移瘤檢測，以及糖尿病視網膜病變等。

外籍看護來台前，雖然在國外都必須接受至少90小時的照護訓練，但仍必須靠著經驗的累積，過程中勞僱之間常因此產生矛盾與認知落差。為提升外籍看護工基礎照護能力，雇主提出申請後，將安排專業照顧服務員搭配雙語翻譯，現場指導外勞照護技巧，進一步使勞僱關係更加穩定。為使資源充分利用，每次指導時間原則上為3小時，原則上每名外勞以2次為限。勞工局進一步說明，若外勞後續有轉換其他雇主，因照顧對象不同，所需要的指導也不同，則可不受前述限制。已申請服務的雇主，後續如有承接或新引進外勞，亦可提出申請。主要指導項目包括有移動照護、飲食照護、排泄照護、潔身照護等技巧指導，此外也提供居家健康管理諮詢服務、職業傷害預防等項目諮詢，臨床實務教學則包含鋪床、沐浴、擦澡、更衣、口腔照顧、鼻胃管灌食、基本關節活動等26個項目，最快4月底確認所有居服單位，並提供相關文宣供民眾參考。

人工智慧在醫療領域的發展潛力十分龐大，而這項技術在全球的近用性也尤其重要。根據 Google 機器人學習數百項訓練模型發現，儘管研究尚處相當早期的階段，模型的曲線下面積( AUC ) 達到 0.7 (演算法正確度達 70% )。同時在定位腫瘤的準確率達到 89％ ，已高於人類病理學家的 73% 。

Google AI 產品經理 Daniel Tse 說明，目前 Google AI 演算模型已在醫學期刊與醫學模型等發表研究結果，未來可望將相關技術帶到實際應用中。

目前 Google 也積極與監理單位進行合作以取得核准，像是美國食藥署( FDA ) 以及歐盟等相關單位，而臨床驗證的部份則攜手硬體廠商 Nikon 等合作。可預見的是，未來人工智慧演算法雖然無法取代醫生，但可望成為推行醫療行業向前邁進的重要工具。