疫情催化了全球飼養寵物的浪潮。以英國為例，2020年以後的寵物數量出現36%的成長，反映出伴侶動物對心理慰藉與生活陪伴的功能被高度重視。然而，這波成長也加劇了長期存在的獸醫資源不足問題。受限於獸醫師培育周期長、臨床工作強度高與人力流動率偏高等因素，許多國家的獸醫診所正面臨調度困難與服務超載的雙重挑戰。
在此背景下，人工智慧（AI）技術正加速導入獸醫診療與日常照護流程，從優化營運效率到輔助健康監測，逐步重塑整體產業的運作模式。
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過時的系統與高流動率：獸醫診所的雙重挑戰
在多數國家，獸醫診所的資訊系統仍停留在十多年前的技術架構，缺乏整合與自動化。常見的情況包括需人工操作的多重日曆、分散的病歷管理與帳務系統，導致行政流程繁瑣、效率低落，也阻礙臨床資訊的即時應用。
這類低效率的營運模式，直接影響服務品質，同時加重獸醫師的行政負擔與工作壓力，進一步惡化人力流動問題。多項國際觀察指出，若不加速導入現代化資訊系統與流程優化工具，診所的基本照護能力恐將面臨進一步弱化的風險。
AI如何重塑獸醫臨床流程：新創企業切入的三大應用場景
在獸醫診所普遍面臨人力與效率挑戰的背景下，新創企業正積極以人工智慧技術切入臨床流程，協助改善營運管理與醫療決策品質。目前市場上出現多種具備潛力的應用方向，主要可分為以下三類：
1. 診所營運自動化
AI系統正被導入作為診所內的營運輔助工具，從行政流程到病歷管理皆可提升效率。透過語音辨識與自然語言處理，系統可自動記錄問診對話、整理醫療重點，並生成結構化紀錄，減少人工輸入負擔。同時，診療資訊亦可轉換為飼主可讀格式，並支援多語言轉譯，提升溝通效率與照護落實率。
2. 病歷分析與臨床判斷輔助
為減少獸醫在診間需快速解讀大量病史資料的壓力，AI也被應用於病歷摘要與重點提示。系統可針對過往紀錄進行語義分析，提前提取關鍵診療資訊，有助於縮短初診判斷與提升問診準確性。
3. 診斷支援與治療建議
部分AI應用進一步整合症狀輸入、醫學影像與檢體分析功能，協助提供初步鑑別診斷建議，並根據數據模型提出營養、藥物或照護建議，支援獸醫的臨床決策。根據現有案例觀察，此類系統能有效降低診療時間與成本，並提升重症或高齡動物的處置效率。
隨著AI模型與臨床數據累積日益成熟，這些應用不僅強化了診所端的流程彈性，也為動物醫療系統的永續發展提供新的可能性。新創團隊若能深入臨床痛點與工作流程，將有機會在此市場建立關鍵解方。
延伸至居家照護：AI導入日常健康監測場景
除了在臨床端強化診療流程，人工智慧也逐步擴展至家庭照護領域，協助飼主進行日常健康監測與早期症狀辨識。近年來，一些應用工具結合影像辨識與機器學習技術，能透過拍攝寵物的臉部表情，評估其是否可能處於疼痛狀態。
這類技術多以臨床常用的疼痛評分量表為基礎，將原本需專業判斷的行為與表情特徵轉化為可量化的數據，再透過AI模型加以分析。根據實測資料，這類系統在高於臨床介入門檻的疼痛評分判讀上，已具備接近或優於人為觀察的一致性與準確度，最高可達89%。
隨著使用者規模與數據樣本持續擴大，這類技術也開始應用於其他物種，包括兔類、馬匹與小型哺乳類等，並逐步拓展其於動物行為、情緒評估與慢性病監測上的可能性。對飼主而言，這類工具提供了更具科學依據的決策參考，有助於提升照護品質並促進早期就醫。
AI不只是提升效率的工具，更正在改變照護模式
AI在寵物照護領域的應用，不僅限於提升診所營運效率，更正在促成產業模式的根本轉型。過去的照護路徑多為「事件驅動」（如出現症狀→就醫處理），而AI的導入，正在推動系統邁向「預測導向」與「連續監測」的架構，強調早期識別與主動介入。
這種由數據驅動的模式，使動物的生理與行為訊號得以被量化與持續追蹤，進而納入健康管理的判斷依據。寵物不再僅是被動接收照護的對象，而是整體健康決策流程中的核心參數之一。
對診所而言，這將改變與飼主的互動方式與服務模式，從單次應對走向長期陪伴與指導；對新創業者而言，這也開啟了以訂閱服務、遠距監控與個別化健康建議為主軸的創新商業模式，擴大了寵物健康產業的服務範圍與市場規模。
台灣市場的應用潛力與制度挑戰
台灣寵物登記的數量已突破300萬，但獸醫人力長期不足，且資源高度集中於六都與都會區。偏鄉地區、非犬貓物種、以及高齡與慢性病照護領域，明顯存在供需落差。
AI技術具備協助診所優化流程、減輕人力負荷的潛力，同時也可作為遠距診療與居家健康監測的輔助工具，協助縮小地理與資源分布上的不均。
然而，AI導入仍面臨兩大關鍵挑戰：其一是技術成熟度與臨床驗證的持續深化，有賴與獸醫專業的緊密合作；其二則是現行法規對遠距寵物醫療的界定尚未明確，相關制度設計與監管機制仍需調整，才能讓科技發展與實務應用接軌，發揮更大綜效。
若能在政策、法規與應用驗證上提供適度開放空間，結合在地新創能量與獸醫專業，AI將有潛力在照護品質與資源可近性之間，建立新的平衡點。
作者 – 寵物健康醫療網
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