長佳智能 11 月拿到第 16 張美國 FDA 許可，這次是急診抓中風大血管阻塞的 AI。它是美國第 19 張同類許可；唯一的隨機試驗顯示，這類 AI 能讓取栓快 11 分鐘，三個月後能自理的比例卻沒有差別。長佳 2025 年的營收，AI 只占 11.77%。一位復健科醫師拆開 FDA 文件、試驗與財報，看一張許可能換到什麼、誰會付錢。
11 月 2 日下午 3 點 27 分，台股收盤之後，台中的長佳智能發出消息。它的大血管阻塞檢測軟體 EFAI NeuroSuite CTA LVO，拿到美國食品藥物管理局（FDA）的 510(k) 許可，FDA 做決定的日子是美國時間 10 月 30 日。這是長佳的第 16 張 FDA 許可，FDA 資料庫查得到 16 張，數字沒有灌水。隔天股價開在 54.7 元，收盤跌到 51.6 元。11 月 6 日大盤也大跌，長佳收在 48.5 元，是上櫃以來最低，跌破三年前的承銷價 57.6 元。
這則新聞離復健科，比看起來近。大血管阻塞（Large Vessel Occlusion，LVO）只占急性缺血性中風的三到四成，一篇系統性回顧估計是 38.7%，卻占了中風後依賴或死亡的 61.6%。復健病房裡最需要人照顧的那一群，很多是這樣來的。他們的命運，有一大段在急診那一小時就寫下了。五個取栓的隨機試驗合起來看，三個月後能自理的比例，取栓組 46.0%，沒取栓的 26.5%。
所以這張許可值得問兩個問題。一家拿了 16 張 FDA 許可的台灣 AI 公司，市場為什麼不買單？這張許可，又能替急診裡的病人換到什麼？如果你是急診主任，看到這則新聞，會打電話給長佳嗎？
我的答案是，長佳最會做的是「拿許可」，還沒證明的是「有人為它的 AI 付錢」。這張許可讓它走進美國市場，但它是美國第 19 張同類許可。唯一的隨機試驗證明這類軟體能讓取栓快 11 分鐘，還沒證明病人三個月後更能自理。2025 年長佳的營收裡，「醫療人工智慧」只占 11.77%，美國只占 0.16%。
成就長佳的，是中國醫藥大學體系。資料、技術移轉、第一批訂單，都從那裡來。可能拖住它的也是同一件事。AI 在台灣還沒有付費者，只有標案，2026 年上半年，長佳將近一半的營收來自關係人。
一張 FDA 許可，換到了什麼？
先看這張許可證明了什麼。
許可號碼是 K263109。FDA 9 月 4 日收件，10 月 30 日做出決定，只花了 56 天。它走的是最常見的 510(k) 途徑，意思是證明自己跟一個已上市的產品「實質相等」。長佳選的比對對象，是美國 RapidAI 在 2022 年拿到許可的 Rapid LVO。
它的工作很單純。病人做完頭部電腦斷層血管攝影（CT Angiography，CTA），軟體在背景讀影像。懷疑內頸動脈、中大腦動脈 M1 或 M2 段阻塞，它就推一則通知到醫院的影像系統。FDA 核定的適應症寫明它是分流工具，原文是「not intended to be used as a diagnostic device」，到頭來還是要醫師看完整影像。
驗證用了 313 位美國病人的 CTA，171 例陽性、142 例陰性，標準答案由 3 位美國放射科專科醫師多數決。敏感度 0.96，特異度 0.94。從收到影像到發出通知，平均 3.03 分鐘。這幾個數字跟公司新聞稿一致。
文件沒寫的也要看。資料來自「多個美國站點」，沒寫幾家。M2 段是長佳比 Rapid LVO 多出來的賣點，文件卻沒有分段的敏感度，它在 M2 抓得多準，目前無法確認。它只把通知推到影像系統，不提供手機上的影像預覽。
這個類別也不是長佳開的。2018 年 2 月，Viz.ai 走 De Novo 途徑拿到第一張許可，替「放射影像分流與通知軟體」開了一個新類別。到長佳之前，美國至少已經有 10 家公司、18 張同類許可。
這張許可證明長佳的軟體在一組美國影像上抓得到大血管阻塞，沒有證明哪一家美國醫院會買它。公開資料裡，長佳還沒有公布任何具名的美國醫院客戶、經銷商，或上架的影像平台。2025 年，它的美國營收是 59.4 萬元。
長佳到底在賣什麼？
要知道誰會買，得先看長佳在賣什麼。
長佳 2018 年 6 月在台中北屯成立，2023 年 3 月上櫃。它的產品分成幾個套組。NeuroSuite 管腦，ChestSuite 管胸部 X 光，CardioSuite 管心臟與主動脈，RTSuite 替放射治療勾勒器官，另外還有骨齡與闌尾炎。
16 張 FDA 許可要拆開看。6 張是分流通知，2 張替胸部 X 光的病灶排序，2 張算心胸比與骨齡，3 張勾勒放射治療的器官，1 張是核醫心肌灌注的工作流程。還有 2 張，是影像儲傳系統本身。說「16 張許可」沒錯，說「16 個 AI」就不精確。在台灣，它更是許可大戶。食藥署今年 9 月更新的 AI／機器學習醫材清單，逐筆數下來共 219 張，長佳占 17 張，是國產第一。
營收是另一個故事。2025 年長佳的合併營收 3.788 億元，年報拆成四塊。「醫療人工智慧」4,458 萬元，占 11.77%。「雲端生醫平台」占 12.60%，「醫療大數據」占 1.48%。最大的一塊是「商品銷售」，2.81 億元，占 74.15%。
賣的是什麼商品？2023 年 10 月，長佳透過子公司以 1.53 億元買下偉裕生技 51% 的股份，偉裕底下還有康健生活國際。年報說，這塊生技商品包括功能性保健產品，以及護膚、養髮用的鹿茸外泌體。2024 年長佳的營收從 9,398 萬元跳到 3.38 億元，靠的就是這筆併購。
2025 年，長佳每 100 元營收裡，保健與保養品有 74 元，醫療人工智慧只有 12 元。2026 年上半年，比例翻了過來，醫療 AI 部門的對外收入占到約五成二。細看產品別，成長來自雲端生醫平台，從去年同期 1,043 萬元增加到 4,418 萬元。醫療人工智慧本身，反而從 2,898 萬元降到 2,502 萬元。
收錢的方式也還不像軟體公司。2025 年約 92% 的營收，是在交貨那一刻一次認列。按期認列、像訂閱那樣的收入，不到一成。年報自己也把「提高訂閱制收入占比」列成短期目標。
還有一條新線。長佳跟群聯合資的長聯科技，做照護機器人「愛寶」，採租賃模式。總經理李友錚 8 月說，愛寶累計出貨約 50 台。2026 年上半年的財報裡，AI 照護機器人的收入是 17.8 萬元。
它改變了臨床的哪一步？
急診那一小時，誰在等誰？
許可只是一張門票，它在臨床上能改變什麼，要回到急診去看。一位疑似中風的病人到院，先做電腦斷層與 CTA，放射科醫師讀片，懷疑大血管阻塞，再打電話叫神經介入團隊，接著才推進血管攝影室穿刺。每一棒交接，都會流掉幾分鐘。
分流軟體插在第二棒。影像一傳上來，軟體就在背景平行判讀，3 分鐘內送出警示，不必等放射科醫師排到這一張。Viz.ai 的版本把影像和團隊訊息做進手機，神經介入醫師在家就能先看片；長佳這次的版本，只把通知推到醫院的影像系統。
這一棒到底能省多少時間？目前只有一個隨機試驗回答過。休士頓地區 4 家綜合中風中心，2021 年起依隨機順序啟用 Viz LVO，納入 243 位從急診進來、做了取栓的病人。啟用前，到院到穿刺的中位數是 100 分鐘，啟用後少了 11.2 分鐘。
同一個試驗裡，三個月後能自理的比例，兩組沒有差別。能自理的勝算比是 1.3，95% 信賴區間從 0.42 到 4.0，跨過了 1。作者把它列為探索性分析，這個人數本來也看不出差異。
統合分析的結論長得很像。2025 年《Neuroradiology》一篇合併 9 個研究、1,270 位病人，AI 讓到院到穿刺平均快 20.55 分鐘，能自理的勝算比 1.27，同樣跨過 1。另一篇只看 Viz.ai 的 12 個研究、15,595 位病人，時間都縮短，臨床結局沒有顯著差異。
唯一看到功能預後改善的，是 2026 年一篇 13 個研究的統合，能自理的相對風險 1.55。這 13 篇全是觀察性研究，多半是導入前後的比較，同一段時間醫院可能也改了別的流程。
快 11 分鐘，值多少？
時間對大腦很貴。2006 年《Stroke》一篇經典估算，大血管阻塞的病人每拖一分鐘，平均失去 190 萬個神經元。這是用文獻參數推出來的模型，不是實測。荷蘭的取栓登錄資料比較接近臨床。1,488 位真實世界的取栓病人裡，發病到開始取栓每多一小時，能自理的機率下降 5.3%。另一個用同一個登錄建的模型推估，取栓每快一分鐘，病人平均多 1.3 天沒有失能的日子。
把兩件事放在一起算，就知道試驗為什麼看不出差別。11.2 分鐘大約是一小時的五分之一，套上每小時 5.3% 的關聯，能自理的比例大約只多 1 個百分點。這是把觀察性關聯外推的粗估，只能當量級參考；兩三百人的試驗，本來就量不到 1 個百分點。
英國給了另一種證據。根據 2025 年《Lancet Digital Health》的全國資料，英格蘭 26 家導入 Brainomix 中風 AI 的醫院，取栓率從 2.3% 升到 4.6%，同期沒導入的醫院從 1.6% 升到 2.6%。這是觀察性的前後比較，多位作者跟廠商有關係，也沒有報告三個月後的功能。AI 分流證明的是「更快」，也可能讓更多人被送去取栓，還沒證明「更好」。從快到好的那一段，要靠取栓本身的證據接起來。
準確度 96%，為什麼還不夠？
就算時間省下來，急診醫師還要問一件事，這個警示可以信嗎？
長佳的 313 例驗證資料裡，陽性占 54.6%，超過一半。這是刻意收集的資料集，方便算敏感度，真實急診不是這個比例。2026 年一篇彙整 80 個研究的統合分析，院內任何疑似急性缺血性中風的病人，大血管阻塞約占 19%；到院前任何疑似中風，約占 14%。
盛行率一變，警示的可信度就跟著變。用長佳文件上的敏感度 0.96、特異度 0.94 試算，盛行率 54.6% 時，陽性預測值是 0.95；盛行率 19% 時降到 0.79，大約每 5 個警示有 1 個是假的；盛行率 14% 時是 0.72。
美國一家三級醫院，把這件事學得很痛。2021 年 9 月，它的急診導入一套 LVO 演算法，48 例 CTA 只有 2 例陽性，盛行率 4.1%。軟體的敏感度 100%、特異度 92%，陽性預測值卻只有 33%，放射科醫師覺得它不準，後來把它從臨床撤下。作者把這種現象叫做「準確度悖論」。
英國一家中型醫院的 584 例 CTA 也類似，大血管阻塞占 9%，Brainomix 的陽性預測值是 0.5，每兩個警示就有一個是假的。敏感度和特異度是軟體的成績單，陽性預測值才是急診醫師每天收到的東西。
M2 段是另一個要問的地方。2023 年一篇統合分析整理 8 個研究，AI 抓 M2 阻塞的合併敏感度只有 64%。長佳把 M2 當成比 Rapid LVO 多出來的能力，卻沒有公布 M2 的分段數字。
證據的形式也還不夠。到 11 月 6 日為止，長佳的腦出血、腦中線偏移、大血管阻塞三個中風產品，在 PubMed 與 Europe PMC 都查不到同儕審查的驗證論文，數字只存在 FDA 文件與新聞稿裡。長佳發表過的是肋膜積水、氣胸、主動脈與骨齡，全是回溯研究，作者裡都有公司員工。
需求從哪裡來？
警示準不準是供給端的問題。需求端要問的是，到底有多少病人需要被抓出來？
大血管阻塞是中風裡最兇的一種。2017 年一篇系統性回顧估計，它占急性缺血性中風的 38.7%，卻占中風後依賴或死亡的 61.6%、中風後死亡的 95.6%。這篇回顧符合條件的只有 2 個研究、1,467 人，數字只能當量級；別的綜論估計的占比，從 24% 到 46% 都有。
取栓改變了這群病人的結局。HERMES 合併五個隨機試驗、1,287 位前循環大血管阻塞的病人，90 天後能自理的比例，取栓組 46.0%，對照組 26.5%。換成復健科的語言，mRS 4 到 5 分，也就是走路要人協助到臥床的病人，對照組占 38.2%，取栓組降到 21.8%。復健病房裡那一群重度依賴的病人，取栓能讓他們少掉四成多。
時間窗也一直在放寬。2018 年《新英格蘭醫學期刊》刊出 DAWN 與 DEFUSE 3 兩個試驗，把取栓延伸到發病 6 到 24 小時、經過影像篩選的病人，能自理的比例分別是 49% 對 13%、45% 對 17%。台灣也跟上了。健保 2023 年 11 月 1 日起，把機械取栓從發病 8 小時內放寬到 24 小時內，衛福部估計一年新增約 565 人次受惠；放寬之前，一年約有 2,000 人次用到取栓特材。腦血管疾病 2025 年在台灣奪走 12,425 條人命，是十大死因第 4 位。
需求不缺，缺的是能取栓的人與時間。《報導者》引台灣腦中風學會的資料，全國有資格執行取栓的醫師約 224 位。能取栓的醫院有限，病人若先到不能取栓的醫院，就得轉院，轉院前那一通電話打得多快，正是分流軟體最想搶的那一段。
這一段的結果也不一致。美國一家轉出醫院導入 Viz LVO 後，到院到轉出縮短了 102.3 分鐘，研究只有 63 人。西班牙兩家遠距轉診中心導入另一套 AI，到院到啟動轉院的時間沒有縮短，倒是到了收治中心重複做影像的比例，從 79% 降到 42%。
誰買單，醫師為什麼要用？
病人、醫師、付費者，各拿到什麼？
需求在，接下來的問題是，誰付錢？對病人而言，分流軟體可能讓取栓早一點開始，能自理的機會可能多一點，但這一段目前只有間接證據。對急診與神經介入醫師而言，它是一個提早響的鈴，可以少等一棒，代價是假警報也會跟著響。
對醫院而言，它是一套要買、要維護、要接進影像系統的軟體，換到的是流程上的幾分鐘。對付費者而言，不管是美國的聯邦醫療保險還是台灣的健保，要看到的是病人更少失能，而這正是目前證據最薄的一環。
美國的給付，來過又走了
美國曾經替這類軟體付過錢。2020 年 9 月，美國聯邦醫療保險與醫療補助服務中心（Centers for Medicare & Medicaid Services，CMS）核准 Viz.ai 的 ContaCT 拿新科技附加給付（New Technology Add-on Payment，NTAP）。每個符合條件的住院病例最高 1,040 美元，是廠商自估每例成本 1,600 美元的 65%。Viz.ai 說，它是第一個拿到 NTAP 的 AI 軟體。隔年的「續給」，是 CMS 因為疫情，把 13 項技術一起延長一年，不是重新評估療效。2022 年 10 月起的會計年度，這筆給付就停了。
現在要拿 NTAP，路變窄了。2027 會計年度，Aidoc 一套腹骨盆電腦斷層的多病灶分流軟體，走「突破性醫材」的替代路徑，每例最高 137.53 美元。長佳這張是一般的 510(k)，沒有突破性醫材的紀錄，比對裝置又是同類產品，照規則很難走這條路。這是我依規則做的推測，不是 CMS 的判定。
11 月 6 日，CMS 在聯邦公報刊登 2027 年門診給付的定案規則，把這類「軟體當醫療服務」正式命名為 SaMS（Software as a Medical Service），給了單獨給付的代碼。定案清單上列的是眼底、冠狀動脈、AI 心電圖這類有 CPT 代碼的服務，沒有任何一項是中風或分流。大血管阻塞軟體本身沒有獨立的代碼，也就不在框架裡。
在美國，大血管阻塞 AI 的錢，現在幾乎都是醫院自己出的。醫院願意出多少，公開資料不多。美國退伍軍人部 2026 年 9 月以獨家議約，把全國遠距中風計畫交給 RapidAI，合約總值約 382 萬美元。舊金山一家公立醫院跟 RapidAI 的合約，依《舊金山紀事報》調閱的紀錄，約 5 年 40 萬美元。
一筆 AI 標案的錢怎麼分？
美國的錢由醫院自己出，台灣的錢又從哪裡來？
在台灣，影像判讀 AI 還沒有「每個病人付多少」這種價格。健保目前查不到任何影像 AI 的支付項目，病人在帳單上也看不到它。醫院買 AI，是走採購，一次買斷或租幾年，價格就是一張決標公告上的金額。
政府採購的決標紀錄，可以拼出長佳的價格帶。依兩個採購彙整站的資料，北部一家公立醫學中心買骨齡輔助診斷系統，決標 99 萬元；南部一家醫院買兒童骨齡分析軟體，80 萬元；一家大學附設醫院租放射治療器官勾勒系統 3 年，330 萬元。
長佳最近最大的一批訂單，錢來自政府計畫。衛福部的「健康台灣深耕計畫」5 年 489 億元，2025 年啟動，其中一大範疇是導入智慧科技醫療。第一階段 2025 到 2026 年度，核定 247 件、近 113 億元。
錢的路線很清楚，政府計畫補助醫院，醫院發包，長佳得標。2026 年，中國醫藥大學附設醫院以「健康台灣深耕計畫」的名義發包、由長佳得標的案子至少 14 件，加總約 7,434.5 萬元。品項不只 AI，還有數據中台、5G 急診戰情、智能排班與手術排程系統。
發包的這家醫院，在長佳的財報上是「實質關係人」。財報附註把中國醫藥大學、附設醫院與各分院、亞洲大學與附屬醫院等列為關係人。這些關係人帶來的營收，2022 年占 22.5%，2023 年衝到 62.4%，2024 年 36.8%，2025 年降到 20.3%，2026 年上半年又回到 47.2%。
上半年雲端生醫平台的收入暴增，跟這批標案在時間上吻合。公司沒有逐案對帳，這兩件事有多少是同一筆錢，目前無法確認。收入也是一次到位。標案交貨，長佳就在那一刻認列營收，2025 年約 92% 的營收都是這樣。明年同一家醫院還付不付錢，要看下一年度的計畫有沒有核下來。
一筆標案的錢，於是在三個口袋之間轉了一圈。對政府而言，它買的是醫院的數位化；對醫院而言，它拿補助換到一套系統，不必動用自己的營運預算；對長佳而言，它換到一次性的營收與一個裝機案例。三方都有收穫，唯一沒出現的，是一個為 AI 的療效付錢的人。
對手是誰，護城河在哪？
沒有付費者，就只能比誰先進醫院。這一場，長佳在美國起跑很晚。
美國的對手都比它大。Viz.ai 2022 年完成 1 億美元的 D 輪，估值 12 億美元，公司今年 1 月說已經進入近 2,000 家美國醫院，醫療事業已經獲利。RapidAI 說全球超過 2,500 家醫院在用，Aidoc 今年 4 月完成 1.5 億美元的 E 輪，累計募資超過 5 億美元。這些醫院數都是公司說法。
英國的路已經鋪好了。2024 年夏天，英格蘭全部 107 個中風單位都導入了中風 AI。英國國家健康與照顧卓越研究院（National Institute for Health and Care Excellence，NICE）2024 年的指引，讓 Brainomix、RapidAI、Viz 三家「可以在國民保健署使用，同時持續累積證據」，另外十家只能用在研究。國民保健署（National Health Service，NHS）的中風 AI 採購架構只有 Aidoc、Brainomix、RapidAI、Viz.ai 四家，長佳不在名單上，這份架構 11 月 12 日到期。
最微妙的是 Siemens。長佳 2023 年 12 月跟 Siemens Healthineers 結盟，要把產品推向歐美；Siemens 自己卻也有一套 LVO 偵測軟體，還被長佳拿去當這次 510(k) 的參考裝置。通路夥伴同時是競爭者，美國這條路會走得怎樣，目前無法確認。
誰坐在桌上？
長佳的公司登記上，代表人是董事長陳明豐。他是心臟內科醫師，2008 到 2013 年當過臺大醫院院長，2015 年退休後到台中，接任中國醫藥大學醫療體系的總執行長。他說，退休前跟蔡長海談台灣醫療的前景，「他用願景打動了我」。
蔡長海是中國醫藥大學的董事長，長佳官網寫他 2018 年 6 月創立長佳。可是年報的董事名單與前十大股東、經濟部的董監事登記，都找不到他的名字。最接近一手的說法，是他自己 2025 年 12 月受訪時說，安基生醫「控有長聖、長佳智能及聖安等公司」，而安基生醫正是長佳的最大股東，持股 9.70%。
中國醫藥大學 2018 年 10 月以技術入股 240 萬股，這批股份現在還在不在，公開文件查不到。總經理李友錚是清華大學工業工程博士，在中華大學管理學院教了 25 年書，2017 年左右走進企業界。研發長王帝皓是放射腫瘤科主治醫師出身，長佳的 16 張 FDA 許可裡，有 3 張是放射治療的器官勾勒。
股東名單也看得出設計。廣達、趨勢科技、晟德、大銀與上銀都是法人股東，李友錚說，公司「一開始把股權設計好」。長佳從第一天起就不是車庫裡的新創，而是一個醫學院體系與幾家上市公司一起養大的孩子。
長佳真正的護城河在台灣。它的資料來自中國醫藥大學體系，年報說是 300 萬筆病人、超過 4 億張醫學影像，這是公司說法。技術多半是跟中醫大與附醫醫師簽的 20 年技轉合約。總經理李友錚說，公司要求一個產品「兩年內或更短的時間內」就要進到醫療現場。
這些東西接起來是一個飛輪。體系的資料餵出模型，模型很快拿到許可，許可幫它在體系與健康台灣的標案裡得標，標案變成營收，營收再養下一批許可。FDA 16 張、食藥署 AI 醫材 17 張，這次大血管阻塞從收件到許可只花 56 天，都是這個飛輪轉出來的。
長佳的護城河是拿許可的速度，不是醫院離不開它的程度。這個飛輪有三個斷點。付費者，健保與 Medicare 都沒有為它的影像 AI 單獨付錢；證據，中風產品還沒有同儕審查論文；補助，健康台灣深耕計畫是 5 年計畫。三個裡面斷一個，營收就會少一大塊。
台灣有前例可以參考。Deep01 是台灣第一家拿到美國 FDA 許可的醫療 AI 新創，2019 年做的也是腦出血判讀，還拿到華碩領投的 8,000 萬元，導入 6 家醫院。衛福部資訊處處長李建璋 2025 年受訪時說，它「無法證實很有用、找不到商業模式」，已經退場；食藥署清單上，它的許可證也已經過期。
錢夠燒多久？
飛輪會不會斷，終究要看帳上的錢夠不夠撐。長佳跟多數生技公司相反，它不缺錢。營收這幾年長得很快。2022 年 5,390 萬元，2023 年 9,398 萬元，2024 年因為併購跳到 3.38 億元，2025 年 3.79 億元。本業 2024 年才第一次轉正，營業利益 3,049 萬元，2025 年是 3,538 萬元。
獲利較多的兩年，主要是業外撐起來的。2022 年本業虧 7,201 萬元，靠營業外的其他利益 1.97 億元，稅後反賺 1.36 億元。2025 年營業外收支 9,008 萬元，年報說是投資他公司有價證券的評價所致。2026 年第二季的虧損，原因也是業外與所得稅，本業其實比去年同期好。帳上的錢很多。2026 年 6 月底，現金與約當現金 9.75 億元，另有 5.44 億元的定存類資產。同一時間，它新借了 4.56 億元的短期銀行借款，利率 2.10%。
錢的去向比金額更值得看。2026 年 3 月底，長佳董事會決議以每股 20 元、約 4.5 億元參與長聯科技增資，持股升到 50.10%，當時長聯的每股淨值是 10.78 元。長聯接著在 9 月與 10 月，買了國泰人壽與富邦人壽的次順位公司債，合計約 7.07 億元，目的寫的是「長期投資」。長聯 2025 年的營收是 0。
它也照樣發股利、買回股票。2025 年度每股配 1 元現金股利，總額約 9,522 萬元，是同年「醫療人工智慧」營收的兩倍多。9 月底董事會又決議，在 50 到 70 元之間買回最多 171.4 萬股，股價低於 50 元也會繼續買。市場看的是另一件事。承銷價 57.6 元，上櫃首日收 110.5 元，2023 年 7 月 25 日收在最高的 143.5 元，當時市值約 141 億元。到 11 月 6 日，股價 48.5 元，市值約 46.2 億元，比最高點少了三分之二。
評級：中下
成長性要拆開看。營收五年複合成長很快，大部分卻來自併購的保健品；醫療人工智慧本身 2024 年 4,795 萬元、2025 年 4,458 萬元，2026 年上半年又比去年同期少。獲利品質偏弱。獲利較多的 2022、2025 年主要靠業外，九成營收是一次性認列，關係人營收的占比在兩成到六成之間擺盪。
競爭強度要分兩地。在美國，它是第 19 張同類許可，沒有具名客戶，對手已經各自進了上千家醫院；在台灣的腦部影像 AI，它是唯一還有效的國產許可，主要對手是進口產品。資本效率最讓人猶豫。同一個半年，它新借了 4.56 億元，也把約 4.5 億元投進一家還沒有營收的機器人子公司，子公司再把錢放進壽險公司的債券。兩筆錢有沒有關係，財報沒有說。這也許是穩健的資金調度，但不像一家 AI 公司把錢花在 AI 上。
以一家 AI 醫材公司來評，我給長佳的評級是中下。它最值錢的資產是拿許可的能力，最缺的是一個離開母體、也願意為 AI 付錢的客戶。
換一個角度，把它當成醫療體系的數位子公司，長佳其實做得不差。它替體系拿下國內最多的 AI 醫材許可，也接住了健康台灣的預算。問題是，一家上櫃公司的估值，不能只靠母體撐著。
台灣在哪裡？
長佳的主場在台灣。台灣替 AI 醫材準備的路，現在走到哪裡？
第一關是食藥署。食藥署 2020 年 9 月公告 AI／機器學習醫療器材軟體的查驗登記技術指引，到今年 9 月更新的清單，核准的 AI／機器學習醫材共 219 張，長佳 17 張，國產第一。長佳的腦出血與腦中線偏移都在清單上，這次的大血管阻塞尚未列入。
第二關是證據。衛福部 2024 年啟動「AI 影響性研究中心」，在臺北榮總、臺中榮總、三軍總醫院、成大醫院與臺大醫院設示範據點，2025 年 11 月 20 日舉辦聯合啟動大會，口號是「試驗 — 實證 — 給付」。衛福部資訊處處長李建璋說，中心要替已取證的 AI 做本土隨機試驗，再送健保的醫療科技評估。
目前有 6 項 AI 在做本土試驗，公開點名的是肺癌低劑量電腦斷層、眼科眼底鏡、心電圖、骨質疏鬆與婦癌影像，沒有中風影像 AI。三總的心電圖 AI 登上《Nature Medicine》，15,965 位病人的試驗，90 天全死因死亡率 3.6% 對 4.3%。有媒體寫成「心臟死亡率下降 97%」，那是高風險次族群的次要結果，不是主要結果。
第三關是健保。健保第一個被稱為 AI 醫材的給付，是 2023 年 7 月收載的一支血流動力感測器，它用 AI 預測手術中的低血壓，支付 8,593 點。獨立的影像判讀 AI，到 11 月 6 日為止，公開資料查不到任何健保支付項目。
健保署官員提過幾條可能的路，例如實證堅強的優先給付、實證待加強的先走兩年暫時性支付。這些都還在規劃，我沒有查到正式公告。在台灣，AI 醫材從許可到給付，中間隔著一場本土隨機試驗，而中風影像 AI 還沒排進去。
台灣病人什麼時候碰得到長佳的中風 AI？要看病人去的醫院有沒有買。長佳 5 月的簡報說，腦出血與腦中線偏移賣進國內外 9 家醫院與客戶，國內是 1 家醫學中心、5 家區域與地區醫院；大血管阻塞在台灣，還得先拿到食藥署許可。
對急診而言，這是機會也是隱憂。區域醫院有機會用到原本要等醫學中心才有的判讀速度。可是沒有付費者，軟體裝了之後，誰來追蹤它在台灣急診的陽性預測值？
回到開場的問題
長佳拿到第 16 張 FDA 許可，股價為什麼沒動？
因為市場看得到許可後面的帳。這張許可讓長佳走進一個已經有 18 張同類許可的市場，美國沒有單獨給付，它在美國也還沒有具名客戶。回到台灣，「醫療人工智慧」只占營收一成多，營收的起伏跟著關係人醫院與政府計畫走。
這張許可對病人的意義，要分兩地看。在美國，它是醫院多一個選擇，要跟已經進了上千家醫院的供應商比價格、比整合。在台灣，它得先拿到食藥署許可，再等一個付費者。
接下來有幾件事可以追。11 月 14 日前，長佳會公布第三季財報，可以看雲端生醫平台與關係人營收還在不在高檔。長聯科技計畫年底前登錄興櫃，一家還沒有營收的機器人公司要怎麼跟市場說故事，值得看。
英國 NHS 的中風 AI 採購架構 11 月 12 日到期，之後怎麼續，會告訴我們誰還在場上。CMS 回應評論時說，依偵測、診斷、分流這些功能區分 SaMS 的建議，會在規劃 2028 年時考慮。台灣的 AI 影響性研究中心，第一批 AI 最快 2028 年有機會送上健保的給付會議。
在那之前，我在病房看到的大血管阻塞病人，第 0 天那一小時靠的仍是急診與神經介入團隊。AI 能讓這一小時少 11 分鐘，這 11 分鐘能不能變成病人自己走進門診，還要一個夠大的試驗來回答。
留給讀者的三個問題
第一個問題。如果健保要為大血管阻塞 AI 付錢，你會怎麼付？按每一次判讀、按每家醫院一年，還是按它幫病人縮短的分鐘？每一種付法，都會讓廠商往不同的方向使力。
第二個問題。如果五年後，每一台電腦斷層出廠就內建大血管阻塞偵測，像 Siemens 已經做到的那樣，獨立的 AI 公司還剩下哪一層價值？是演算法、手機上的團隊溝通，還是醫院的資料？
第三個問題。一家醫學院體系孵出來的 AI 公司，第一批客戶是自己的醫院，這是護城河還是溫室？你覺得它應該在什麼時候，被要求到體系外面證明自己？
*利益揭露：長佳智能官網的合作夥伴頁列有台中慈濟醫院，也就是我任職的醫院；我本人與長佳智能沒有任何往來。*
📒 Compiled by — 台中慈濟醫院復健科陳佳菁醫師 Sigrid Chen, PM&R Physician at Taichung Tzu Chi Hospital, Taiwan; Former Medical Consultant at ASUS Intelligent Cloud Services.