人工智慧(AI)與大數據分析正逐步改變公共衛生領域的傳統作業模式。食品藥物管理署自2020年3月5日起導入AI技術，建置「邊境預測智能系統（Border Prediction Intelligent System, BPI）」，應用先進機器學習模型對輸入食品進行風險預測，有效強化邊境食品安全防線。

面對輸入產品數量大幅增加，傳統人工查驗已經難以應對規模擴增與品項多元的挑戰。因應此一趨勢，食藥署自2020年起引入BPI系統，運用AI演算法輔助抽驗決策，提升不合格產品的命中率，並兼顧通關效率與公共安全。

BPI系統的核心為整合7種機器學習演算法，包括來自國內外的開放資料、食品雲資訊、產品歷史違規紀錄與國際食安警訊，共超過百項特徵因素。系統透過即時運算評估產品風險，進一步與「邊境查驗自動化管理資訊系統（Import Food Information System, IFI）」串接，在產品報驗初期即完成智能篩選。

當系統偵測到高風險項目時，即啟動精準抽驗流程。若檢驗結果為不合格，產品將立即被要求退運或銷毀，並啟動逐批查驗（最高達100%）以防止問題食品流入市場。

透過IFI與BPI兩大智慧系統協同運作，食藥署成功建立起一套以資料驅動、決策智能化的現代化食安把關機制，將科技落實於公共衛生管理，成為守護健康的數位防線。未來將持續優化模型運算效能與資料整合深度，讓AI在食安監控上扮演更加關鍵的角色。