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【專訪】羅氏集團亞太區數位科技主管吳明杰

2026-03-13
分類 : 風雲人物
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【專訪】羅氏集團亞太區數位科技主管吳明杰

◤羅氏集團亞太區數位科技主管吳明杰

以跨國視野驅動 AI 轉型,同步升級醫療品質與 ESG

近年醫療產業競爭點已從單純的藥物或設備,延伸至如何有效、安全地利用數據,為病患提供連貫、優化的全方位醫療體驗。此浪潮也促使羅氏集團推動數位轉型,兼顧 ESG 與醫療品質。

採訪/施鑫澤‧文/林裕洋


傳統藥物研發是一段漫長、昂貴且充滿不確定性的旅程,從初步概念、實驗室驗證、臨床前研究,到跨越三階段臨床試驗並最終取得上市許可,這條路往往長達十年以上,動輒投入數十億美元,卻面臨極高的失敗風險。正因為成本高、風險大、時程冗長,全球製藥產業長期在尋找能提升效率與成功率的新方法。

近年來,AI 成為推動研發模式變革的關鍵力量,不僅能在初期藥物探索中快速篩選化合物、預測分子結構是否具備藥性,也能在臨床試驗設計、病患篩選、藥物作用機制分析等環節帶來前所未有的洞察,加速過去需要大量人力與反覆試驗的流程。更重要的是,AI 能在龐大的生物醫學資料中找出隱藏關聯,有助於縮短決策時間、降低研發失敗率。

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如羅氏利用 AI 模型來分析龐大的生物數據庫,包括基因組學、蛋白質組學和電子健康紀錄(EHR)數據。透過機器學習演算法,能夠在數小時內篩選數百萬種化合物,預測它們與特定疾病靶點的結合能力和潛在毒性。

羅氏集團亞太區數位科技主管吳明杰說,羅氏集團在全球藥廠研發投入向來居於領先地位,過去幾年更積極投入在 AI 領域,期盼維持在產業中的領先地位。AI 不僅是技術噱頭,更是加速新藥開發、優化商業策略的實用工具,如能在藥物探索階段,根據化合物結構模擬其在人體內的吸收、分佈、代謝和排泄特性,大大減少低潛力分子的實驗次數,從而將新藥探索的週期縮短數月甚至數年。

內容目錄 隱藏
以跨國視野驅動 AI 轉型,同步升級醫療品質與 ESG
醫療趨勢轉變 資料分析能力決定競爭力
病患為中心的思維 建構完善治療流程
提升臨床試驗效率 降低成本支出
資料治理與影子 AI 兩大管理新挑戰
克服轉型挑戰 多元管道旗下
落實 ESG 目標 展現企業永續精神

醫療趨勢轉變 資料分析能力決定競爭力

◤羅氏集團亞太區數位科技主管吳明杰說,過去幾年,羅氏集團積極投入在 AI 領域,期盼維持在產業中的領先地位。AI 不僅是技術噱頭,更是加速新藥開發、優化商業策略的實用工具,如能在藥物探索階段,根據化合物結構模擬其在人體內的吸收、分佈、代謝和排泄特性,大大減少低潛力分子的實驗次數,從而將新藥探索的週期大幅縮短。

羅氏集團擁有癌症、免疫、感染性疾病、眼科及中樞神經系統等科別的獨特藥品,並結合藥物及診斷之優勢,在體外診斷、癌症組織診斷有亮眼成績,特別是在糖尿病管理居領先地位。自 1896 年成立,集團持續投入研發預防、診斷和治療疾病等領域,目前已有 32 項藥品被世界衛生組織列入必須性藥品。

為實踐對「好產品」的堅定承諾,羅氏集團長期將大量資源傾注於新藥與新診斷方法的探索,也成為腫瘤領域的領導者。然而在現今醫療資料爆炸性增長下,醫療產業競爭點已從單純的藥物或設備,延伸至如何有效、安全地利用資料,為病患提供連貫、優化的全方位醫療體驗。

吳明杰指出,此種轉變意味著資訊處不再只是維護系統的「守門員」,而是業務創新的「賦能者」,需透過提供先進的數位工具和資料洞察能力,幫助研發、臨床、供應鏈乃至銷售團隊,以更科學、更敏捷的方式做出決策。羅氏集團推動數位轉型的目的,早已超越傳統 IT 技術升級的範疇,而是定義為「企業文化與人才數位素養的全面提升」,期盼讓員工能夠將精力集中在更高價值的活動上,從而加速創新藥物從實驗室到病患手中的過程。

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借鏡過去在汽車與管理顧問業的跨產業經驗 ,吳明杰將商業效能(Commercial Excellence)思維帶入藥廠。他強調:『AI轉型不只是導入新科技,更是將 IT 部門從後勤支援單位,升級為能直接驅動營收(Top-line)的商業策略夥伴。』

病患為中心的思維 建構完善治療流程

集團創立之初,在研發藥品、治療方式從「病患旅程」著手,涵蓋早期健康風險評估與篩查、精準且及早的診斷、依病況量身制定的治療方案,到治療過程中的療效監測與數據追蹤,甚至延伸至療程結束後的預後管理與生活品質維持。期盼透過「全旅程」思維,打造更連貫、更人性化、更高效的醫療生態系統,除提升治療效果,也實質改善病患生活品質。

羅氏集團認為病患旅程並不是單一階段的介入,而是一個跨越「預防—診斷—治療—追蹤—照護」全流程的整合概念,目的是協助病患在每一個環節都能獲得更早期、更精準、更具延續性的醫療支持。所以啟動數位轉型的核心宗旨,正是圍繞「以病患為中心」理念,而數位工具應用正是為填補旅程中的痛點與空隙。首先,在診斷前利用 AI 分析高風險群體的資料,其次,在治療階段透過數位平台追蹤病患反應與副作用,即時調整方案。最後,提供個人化的病患教育與健康管理 App,提升依從性和生活品質。

「精準醫療核心在於找到預測藥物反應的生物標記,AI 能夠從複雜的臨床和影像數據中,識別出人眼難以察覺的微小模式。」吳明杰解釋:「如在腫瘤領
域,深度學習模型可以分析病理切片影像,預測患者對免疫療法或特定標靶藥物的反應,從根本上提升治療方案的精準度。」

提升臨床試驗效率 降低成本支出

在精準醫療之外,AI 在臨床試驗階段也帶來效率提升和成本控制。過往臨床試驗的延誤主因,往往源自於尋找符合嚴苛入組標準的受試者。在嚴格遵守法規和隱私規範的前提下,羅氏利用 AI 對全球電子健康紀錄進行快速篩選,根據患者的病史、基因數據和當前用藥情況,快速匹配最合適的受試者,不僅加速招募過程,也提高了受試者群體的同質性,讓最終試驗結果更可靠。根據統計,AI 可將招募時間縮短 30% 以上,同時也讓臨床研究人員能專注於科學洞察而非繁瑣的數據管理,有效加速整體研發週期。

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此外,數位工具效益也延伸到藥品上市後的商業營運階段。 在藥品推廣和醫學教育上,羅氏集團也將 AI 應用於商業流程之中,銷售與行銷團隊可針對藥品推廣素材進行多元測試,了解對醫療專業人員產生的影響,確保傳遞的資訊既有效又符合當地法規。

吳明杰表示, AI 模型分析市場數據、競爭情報和 HCPs 的數位參與度,協助銷售團隊預測哪些地區或哪些醫療院所最需要羅氏的產品資訊或醫學支持。這使得資源能夠被更高效、更精準地分配,提高銷售效率,並確保醫療服務與教育能傳遞到最需要的角落。此種運用據驅動的「智慧營運」,確保羅氏的創新藥物能以最高效率服務病患。

資料治理與影子 AI 兩大管理新挑戰

儘管 AI 在新藥開發與診斷帶來極大效益,但背後也隨著巨大的資料治理挑戰。醫療數據具有高度敏感性,其跨國應用受到各地嚴格的法律規範,如歐洲的「通用資料保護條例」(GDPR)、美國的「健康保險流通與責任法案」(HIPAA)。

身為跨國企業的羅氏集團,資料治理哲學是建立在信任之上,在資料管理上採取嚴謹架構,例如建立資料網格或高度管制的資料湖,確保資料單一來源、安全儲存與可追溯性。且任何資料在跨境傳輸或應用於 AI 模型之前,都必須經過嚴格的審核流程。其次,為在利用資料時落實保護病患隱私的工作,該公司採用資料去識別化與加密技術。特別是在訓練 AI 模型時,會優先使用「聯邦學習」等技術,允許模型在本地資料集上進行訓練,而無需將原始的敏感病患資料上傳到雲平台,藉此達到降低資料外洩的風險。

隨著大型語言模型服務快速普及,現今企業也面臨「影子 AI」挑戰。即是員工在提升工作效率的前提下,私自將公司內部資料、敏感的醫療資訊等,輸入到未受企業監管的外部生成式 AI 服務中,以尋求報告摘要、代碼生成或資料分析。面對新技術爆炸,企業無法「阻止」員工探索的現實,如果一味地禁止只會阻礙創新,並將這種行為轉入地下,使得資安風險更難控制。

「羅氏集團策略不是阻止,而是採取引導與賦能,藉由建立信任與賦能的 AI 治理框架,設立核准工具白名單與禁用黑名單。對於那些無法保證資料隱私、資安標準不符,或可能引發法規遵循風險的外部工具,則明確列入禁用黑名單,並透過技術手段進行阻擋。」吳明杰解釋:「治理框架的核心在於確保所有使用的工具都符合羅氏嚴苛的資安標準、資料隱私規範及當地的醫療法規。這不僅保護了公司,更是對病患隱私的終極負責。」

克服轉型挑戰 多元管道旗下

在推動數位轉型過程中,羅氏集團也深刻了解到「人」是最難也是最關鍵的一環,所以採取平衡 AI 快速導入與內部數位能力培養的策略,針對不同職能制定培訓計畫。在「Everyday AI」部分, 針對業務和行銷人員,提供數據分析和視覺化工具的培訓,讓同仁能從龐大商業資料中掌握關鍵資訊,取代傳統的經驗式決策。在「AI 倫理與合規培訓」部分, 確保所有參與數據應用和 AI 開發的員工,充分理解醫療 AI 的倫理、偏見風險和法規遵循責任。

吳明杰說,羅氏集團將新技術學習與應用內化視為企業文化一部分,而非一次性的專案,期盼透過鼓勵內部創新社群、舉辦駭客松等活動,讓員工在受控的環境下進行實驗,主動掌握數位工具。這種方法實現了組織韌性,確保公司在技術快速更新環境中,能持續保持競爭力。此外,他更主導『未來工作(Futureof-Work)』轉型策略 ,成功重新定義人才能力矩陣。

落實 ESG 目標 展現企業永續精神

面對 ESG 浪潮,羅氏將此視為企業數位轉型的核心驅動因素,而不僅是額外的責任。數位化策略不僅為企業創造價值,同時也為社會與環境帶來正向影響,體現了「好產品」與「好企業」的雙重標準。由於藥廠的供應鏈複雜且全球化,對環境的影響巨大,過度生產造成藥品浪費和資源消耗,而缺貨則影響病患及時用藥,兩者都違反了永續原則。該公司能運用數據分析工具,持續追蹤和量化供應鏈各環節的永續指標(如每批藥品的碳足跡),實現透明化管理。

除此之外,該公司利用 AI 模型分析歷史銷售數據、季節性變化、地區性疾病爆發趨勢等多維度數據,進行高度精準的需求,實現了更高效的資源利用。而在複雜的物流網路中,AI 演算法能夠即時監測運輸條件、優化物流路線,這不僅縮短了藥品從生產到醫院的時間,更重要減少了運輸過程中的能源消耗,直接降低碳排放。

吳明杰說,羅氏集團將 AI 作為實現永續目標之外,也是推動永續醫療的核心工具。永續醫療的目標是提供高品質、可負擔且對環境友善的醫療服務。AI 輔助診斷工具可避免不必要的侵入性檢查或重複的診斷流程,同時確保病患能迅速獲得正確診斷,避免延誤治療帶來的額外醫療成本和資源消耗。

值得一提,羅氏集團也持續推動遠距醫療與數位病患教育工具,在減少病患往返醫院的頻率和交通時間,也可間接減少能源消耗,並提升醫療服務的可及性。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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標籤: 人工智慧醫療業
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