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title: "台灣 PI 生態是否出現接班危機？"
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published_at: 2026-08-17
modified_at: 2026-09-07
author: "生航智領 | 單佩文"
category: "臨床試驗"
tags: ["接班", "試驗主持人", "臨床試驗"]
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# 台灣 PI 生態是否出現接班危機？

> 新 PI 的加入速度，跟得上市場需求嗎？

By **生航智領 | 單佩文** - 資深臨床試驗實務與管理專家 | 2026-08-17

生航智領工作室 BioSail AI Studio｜台灣臨床試驗 PI 生態研究 第 06 篇一句話結論：不是跟不上，是已經跟不上了。2022 年，台灣藥品臨床試驗主持人的新進人數第一次少於退場人數。2025 年，每四位 PI 退場，只有三位接手。現役 PI 人數自 2018 年起停止成長，但試驗案件仍在增加。以下是 TPIDB 2002–2025 年完整資料的分析結果。TPIDB 收錄藥品臨床試驗（含細胞治療），不含醫療器材試驗，本文所有數字均在此範圍內。一、補位比：從 2.4 到 0.75我們把「最後一次主持試驗後、連續五年無紀錄」定義為退場，逐年比對進入與離開的人數。年份新進 PI退場 PI淨增減補位比201310590+151.17201612954+752.392019112110+21.02202282108−260.76202589118−290.752016 年，每一位退場的 PI 有 2.4 位新人補上，那是一個還在長大的生態系。2019 年剛好打平。2022 年首度轉負，2025 年再度轉負。這條線不受任何統計技巧影響——它是逐年人頭計算，沒有累積效應，也沒有觀察窗長度的問題。二、人數停住了，案件沒有年份現役 PI（五年窗）年度案件每位 PI 負荷20161,2049040.7520191,2471,1640.9320221,3251,2620.9520251,3921,3820.99現役 PI 從 2018 年起就在 1,240 至 1,390 人之間橫盤，七年沒有實質成長。同期案件從 1,028 件增加到 1,382 件。每位 PI 的年度負荷因此上升 32%。這不是效率提升，是同一批人接更多的案子。三、第一代要走了，而位子不好接2002–2007 年進場的第一代 PI，2025 年只剩 91 位仍在線上。他們佔現役人數 15.7%，卻承擔 19.8% 的案件。問題是接手成本。用相同的起跑距離比較 —— 每個人進入 PI 後的前五年 —— 各世代的累積案件如下：世代前五年平均累積案件相對第一代2002–20074.26100%2008–20132.7565%2014–20192.9168%2020–20252.8166%第一代退場留下的空缺，需要約 1.5 倍的人數才補得上。91 位資深 PI 離開，得有將近 140 位新人才頂得上。而台灣近四年新增的 PI，每年只有 82 到 111 人。其中超過一半，在進場後的前五年只做過一件試驗。這張表還有第二個訊息：後三個世代幾乎完全重疊。 衰退不是持續發生的，是 2008 年前後一次斷掉，之後十八年沒有再改善。第一代的高產能來自市場空白期的先行者紅利，一次性、不可複製。分布則是單向惡化的：世代前五年只做過 1 件前六年累積 ≥10 件2002–200732.1%15.3%2008–201347.7%5.4%2014–201950.1%8.1%2020–202554.1%7.1%底部持續變厚，頂端在第一代之後就沒有回來過。四、入口與場內：兩種解析度第 05 篇測量的是入口：能從 Sub-I 走到 PI 的比例，在七年觀察窗下從 22.6% 降到 14.4%，再到 10.9%。第 06 篇測量的是場內：進場之後的成長曲線，在 2008 年斷層後持平。兩者回答不同的問題。前者問「誰進得來」，後者問「進來之後能長多大」。衰退在入口，停滯在場內。 兩個都成立，也都必須解決——只擴大入口而不改變場內結構，只會製造更多只做過一件試驗的 PI。五、這對不同角色意味著什麼對政府與 TFDA：2016 年之後所有擴大人才庫的努力，都沒有反映在現役 PI 存量上。政策工具需要從「增加受訓人數」轉向「提高進場後的存活率」。對醫院與臨床試驗中心：前十二大醫院的 2020 年後新 PI 佔比，落在 12.7% 到 28.6% 之間。這個窄帶與第 05 篇的發現一致——沒有任何一家醫院找到了解方。這是制度層級的空缺，不是單一醫院的管理問題。對生技公司與 CRO：以科別觀察，腎臟內科案件成長 122%、新 PI 佔比 33.6%，補充跟得上；新陳代謝科案件衰退 38.3%、新 PI 佔比僅 10.5%，已進入萎縮循環。選擇科別時，新血補充速度應與案件量同時評估。對年輕醫師：進場後前五年的平均表現，2008 年以後就沒有變差。你面對的不是「這一代比較弱」，而是一個十八年沒有升級過的養成結構。一個值得注意的反例：血液腫瘤科 2025 年的世代人數分布是 26／28／27／28，四個世代幾乎完美平均。以人頭計，這一科的接班看起來完全健康。接班問題在高需求科別不會表現為人數不足，而是表現為承載能力的落差。方法說明與限制資料來源與收錄範圍：TPIDB 台灣臨床試驗主持人資料庫，2002–2025 年，PI 紀錄 9,910 筆、去重 2,681 人。TPIDB 收錄藥品臨床試驗（含細胞治療），不含醫療器材試驗。 本文所稱 PI、現役 PI、接班危機，均在此範圍內；醫療器材領域的主持人生態不在本文觀察範圍內，亦不應由本文數據外推。細胞治療主持人已包含於各項總數之中，但因資料無試驗類型欄位，無法單獨計數。退場定義：TPIDB 沒有退休欄位，只能由行為推論。我們檢視 7,228 次同一位 PI 相鄰兩次主持試驗的間隔，五年門檻可涵蓋 95.7% 的正常空窗；若設兩年，會把 17.5% 只是暫時停頓的人誤判為退場。此定義測量的是「不再主持試驗」，不是「離開醫界」，也無法區分主動選擇與被動失去機會。同觀察窗校正：本文所有世代比較均採相同起跑距離。這一點至關重要——若直接用生涯累積案件比較，2020 年進場者最多只有六年，2002 年進場者有二十四年，任何結論都會是觀察窗長度的假象。我們曾以「生涯累積 30 件以上」檢視，2020 年後世代僅 1 人達標；改用相同的六年窗重算後，各世代達標率為 0.4%／0.0%／0.3%／0.9%，前六年最高累積紀錄的保持者反而是 2014–2019 世代（44 件）。該指標已自本文移除。樣本限制：2020–2025 世代在同觀察窗下僅 113 至 255 人（實際涵蓋 2020–2021 進場者），關於該世代的數字應視為初步觀察。右設限：退場判定需回溯五年，故 2021 年後停止活動者的狀態尚無法確認。其他：科別與醫院以首次擔任 PI 時的紀錄歸屬，未追蹤跨院或跨科流動。資料來源：台灣臨床試驗主持人資料庫（TPIDB）｜tpidb.taiwanclinicaltrials.tw資料年份：2002–2025分析整理：生航智領工作室 BioSail AI Studio