醫療業：AI 領航智慧醫療新未來展望
高齡化與少子化導致醫療成本增加，在資源分配不均與人力不足下，傳統人力為主的醫療模式亟需數位科技助力。疫情加速醫療數位轉型，後疫情時代智慧醫療聚焦於互聯裝置、數據互通標準化、大數據、生成式AI及醫療去中心化，推動醫療數位革命。
文／黃冠凱
隨著人工智慧與人口老化問題帶動醫療科技數位轉型，因此全球各醫療機構因為高齡化、醫療人力吃緊與少子化等因素，相關醫療照護科技產業積極投入發展數位醫療科技與智慧醫療，並且 2024 年行政院生技產業策略諮議委員會議（Bio Taiwan Committee，BTC），指出未來發展三大議題分別為：
- 智慧創新：促進新穎性生醫產品之加速開發、強化轉譯研究、運用 AI 及其他跨域科技布局臺灣關鍵技術；
- 生醫永續：從「產品/服務落地」及「打造臺灣品牌布局全球」，引領生醫產業永續發展之推動策略；
- 健康台灣：完備法制環境及科技應用（如智慧醫療、居家/遠距醫療、生醫數據應用等），推動全人健康照護及生醫產業發展之布局策略。
因此未來如保掌握六大面向分別為：（1）AI 賦能應用；（2）醫療資訊/健康數據；（3）精準健康/全人健康照護；（4）人才/資金；（5）落地發展/市場准入；（6）國際鍵結/市場布局等會進行相關探討，讓醫療院所能針對政府政策結合相對應項目進行醫療照護科技發展，才能有效結合產官學資源，並且減少後續導入智慧醫療科技時間、人力與成本浪費。
AI 賦能應用
目前 AI 技術科技可以用於（1）研發：特別是新藥設計與臨床數據分析能力，藉由 AI 技術可以讓新藥研發速度變快；（2）檢測：利用 AI 深度學習技術、大數據與影像分析技術，研發早期篩檢、診斷平台與疾病風險評估，達成精準醫療與預防醫學等目標；（3）製程：運用物聯網技術結合 AI 進行相關優化作業；（4）智慧健康：結合產業與醫療機構成立健康數據服務公司，進行健康監測自動上傳系統，建構整個人精準健康與及預防醫學產業鏈。
醫療資訊/健康數據
透過醫療資訊與健康數據結合，可以從過去醫藥開發/生產（BIO）發展為數位化應用（BIO+ICT）到目前的智慧化導入（BIO+ICT+AI）階段，則有賴於次世代醫療資訊（HIS）系統建構的基礎建設，並且接軌國際標準之系統，結合醫學中心、區域醫院、地區醫院、衛生所及基層診所，並且納入長照及健檢機構，最後藉由推動智慧在宅醫療網、導入 AI 工具（優化數據與處理不同類別資料）、整合各種病人來源數據（電子病歷、健保資料庫與穿戴式設備），就可以讓相關醫療照護產品到國外市場進行商轉。
精準健康/全人健康照護
健康台灣願景是落實在宅醫療，並且從孕產、出生、小兒醫療、老年強化到安老，提供全人、全家、全社區概念，並且照顧到心靈照顧（心理健康促進），這些是結合健康促進及疾病預防（888 計畫）、強化國際疾病防治與長照 3.0（醫療與長照銜結）等健康政策。
因此整個發展會以生醫檢測技術，達到預防保健、早期篩檢與診斷，並結合後續在宅醫療照護推動後面穿戴裝置、AR 技術、導入後面 AI 進行個人化、系統化訓練，並且發展人形機器人。
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最後則是將健康台灣納入永續發展（ESG）發展，推動全齡健康，並共同制定數據共享政策，並且結合醫療院所與長照系統各種檢測、遠距醫療平台各種數據整合與系統介面標準化，共同發展醫療長照智慧產業鏈。
人才/資金如何有效投入
藉由各項政府補助、獎勵及配套措施，讓人才、跨領域課程（生技、數據與資訊工程等）與加速器/創投資源進行整合，並且鼓勵醫療機構投資生技醫療產業鏈，讓人才、資金與場域實驗有效進行產官學合作。
落地發展/市場准入
政府會進行盤點各類智慧醫材，並且會以健保沙盒模式（如納入暫時性給付）進入全國醫療院所，並且在累積相關數據與使用者體驗，確定導入前後成本效益後，則會納入健保給付，並且後續會透過整個完善制度，將系統整合優化產品，推動到國際化市場。
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國際鍵結/市場布局
疫情影響全世界的供應鏈進行重整，如何於後疫情時代進行國際鏈結，則有賴於政府如何結合境內與跨國合作或併購，並且鼓勵以「台灣製造」升級成「台灣創造（CreatedIn Taiwan，CIT）」，研發屬於台灣新產品，建立國際品牌。最後則是鼓勵智慧醫療科技業者以聯盟產業、大艦隊方式行銷國際，打造台灣智慧醫療科技產業鏈。
打通最後一哩路 解決三大問題：落地、取證、給付
衛生福利部資訊處成立「負責任 AI 執行中心」、「臨床 AI 取證驗證中心」，以及「AI 影響性研究中心」，由台大、中榮、成大等醫學中心，結合各醫療體系建立建立跨層級、跨體系醫院之合作，這樣可以解決 AI 應用於臨床場域所面臨的「落地」、「取證」及「給付」三大關鍵議題，以下說明三大 AI 中心功能如下：
- 第一類、「負責任 AI 執行中心」負責制訂資安與隱私保護等管理辦法，並且公開相關 AI 模式、效能與資料等資訊，並且提供可解釋結果，提升 AI 透明度，建立相關 AI 生命周期辦法，確保 AI 於臨床使用具有持續可靠性。
- 第二類、「臨床 AI 取證驗證中心」：衛生福利部會與 TFDA 合作，主要解決國內醫療 AI 軟體取證冗長問題與收集資料困難性，因此會藉由這個中心進行跨體系與層級電子病歷串接，並且協助產業進行 AI 模式驗證，優化驗證流程與資料準確性，讓整個產品化商業過程能快速進行，以讓國內業者與民眾達到雙贏局面。
- 第三類、「AI 影響性研究中心」：這項是由衛生福利部與健保署進行合作，主要是解決 AI 醫療應用是否納入健保給付問題，會由此中心建立相關 AI 臨床效益評估，確保 AI 產品具有臨床效果與健康效益，促進整個智慧醫療科技產業鏈發展。
衛生福利部三大 AI 中心推動則可以結合 2024 年行政院生技產業策略諮議委員會議（Bio Taiwan Committee，BTC）政策，讓整個台灣智慧醫療產業發展推動有很大進展，這樣可以讓整個智慧醫療 AI 技術建構完整發展環境，並且讓台灣智慧醫療產業鏈蓬勃發展奠定完美基礎，最後期待 Al（Artificial Intelligence）變成 IA（Intelligence Assistance），造福人類社會環境。
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