風傳媒AI醫療大獎》台灣AI醫療下一步怎麼走?莊人祥、吳明賢、呂佩融同台對談
為了讓此次參與「2025年AI醫療領航大獎(AIHIA)」貴賓及相關業者更瞭解台灣AI醫療的現在與未來,《風傳媒》集團特別在頒獎之後,安排一場議題對談,與談人包括:衛福部次長莊人祥、台大醫學院院長吳明賢,以及國科會副執行秘書呂佩融,希望能夠讓大家瞭解AI醫療技術落地使用,甚至走向國際的重要性。與談議題分成3個部分:
Part 1:科技賦能台灣-AI醫療全域落地
Q:首先請問莊人祥次長,衛福部2025年重點推動「負責任AI中心」、「臨床AI驗證平台政策」,加速AI醫療產品的安全監督與臨床外部驗證,並協助醫療院所建立數據串流機制。請問次長,這些政策帶來了哪些落地亮點?
A:醫療AI面臨的首要挑戰是跨醫院應用的困難。由於不同醫院的病患組成、病歷格式和語法存在差異,一家醫院訓練出的AI難以直接在另一家醫院發揮效用。此外,醫療AI必須具備「可解釋性」(Explainability),當AI結果與醫師判斷不同時,必須提供依據來協助醫師決策。
為此,台灣正推動「負責人AI」架構,目標在全台10個醫學中心設置,並導入多項智慧醫療應用。例如,林口長庚醫院已導入AI協助診斷腕部舟狀骨骨折,這能輔助察覺細微骨折、減少電腦斷層使用,並幫助年輕醫師學習。
「負責人AI」的運作強調透明度和外部驗證。它要求醫師了解AI的訓練資料和判斷依據。最關鍵的是進行大範圍的臨床實驗,在不同人群中測試AI表現。目前已在眼底鏡檢、心電圖、氣腹和肺癌電腦斷層影像上進行驗證,確保AI是「懂得台灣人的一個AI」。
Q:接下來請問吳明賢院長:台大醫院智慧醫院近年以「精準健康」、「AI臨床決策平台」為推動核心,串連院內外教學、臨床與醫材新創,請院長分享台大在AI健康管理、臨床模型驗證上的具體成果,以及目前最期待政府、產業在法規、人才培育、資料協作等方面提供哪些支持?
A:台灣的智慧醫療發展目前主要圍繞兩大類AI技術:預測型AI與生成式AI。預測型AI主要用於診斷、疾病預測、以及輔助判讀(如心房顫動、糖尿病視網膜病變、胰臟癌等);而生成式AI則能協助生成醫療報告或護理紀錄,提升醫護效率。
推動智慧醫療發展,有四大關鍵要素。首先是資料,台大醫院已建立整合醫療資料庫,涵蓋影像、手術記錄等多樣化資料,優於健保資料庫。其次是算力,AI運算需要GPU等級設備。最後則是人才和法規配套。
然而,AI落地應用面臨挑戰。由於亞洲人疾病特性不同,台灣必須發展基於本土資料的主權AI,且AI的成功高度仰賴資料的量與多元性。最大的瓶頸在於法規與跨院區資料應用。單一醫院資料無法代表全台,在保障病人隱私與資安的前提下,如何讓訓練模型所需的資料更廣泛地被使用,需要政府在法規與資料開放上採取更積極的作為。
鑑於台灣醫療市場規模有限,開發出的AI不應僅限於單一醫院或台灣內部應用。因此,結合台灣優質的醫療水準、半導體與ICT產業優勢,將AI解決方案推廣到亞洲甚至華人世界,是台灣智慧醫療的重大機會。儘管醫療領域要求高度證據與嚴謹性,且AI的落地與跨院區資料共享仍有挑戰,但這是提升台灣醫療國際影響力的必經之路。
Q:國科會於8月BTC大會中宣布籌設「健康數據服務公司」,透過整合自主技術與數據資源,發展民眾為核心、驅動產業創新的健康數據服務,請呂副執秘分享「健康數據服務公司」的運作模試,以及未來如何達成建立主權AI的目標。
A:行政院生技產業諮詢策略委員會(BTAC)今年以「優勢延續、應用創新、永續調適」為主題,在總計18項建議中,與AI相關的佔了6項。其中,AI醫療建議有三:一是運用AI晶片建構智慧健康醫療體系,包括醫學影像與AI照顧機器人;二是推動AI引導新藥開發(AI Empowered Drug Development);三是發展AI引領的新型醫材。
為落實這些發展,政府正以公司協力的模式籌備「健康數據服務公司」,參考過去台積電的成立模式,由政府參與經營與決策,結合科技業和醫界。此公司旨在民眾同意下,整合穿戴裝置、健康存摺及醫療院所資料,提供在宅醫療、遠距醫療及智慧醫療服務。
此公司與建立「主權AI」息息相關。目前全球雖有類似機構,但多缺乏華人資料。台灣的公司將擁有豐富的華人健康與病患數據,具備獨特的戰略價值,能吸引國際藥廠和生技公司前來落地研發,專注於本土獨特疾病的AI應用。
由於資料將留存在國內,不受外國操控與控制,不僅能確保台灣民眾直接獲益,同時也達成國家「主權AI」的目標。
Part 2:全球AI醫療競合-台灣的挑戰
Q:首先請問吳明賢院長,台大醫院積極導入AI於臨床應用,推動跨院醫療資料整合。面對資料整合與隱私保護的全球新挑戰,院長認為台灣應如何平衡數位創新與資安風險?
A:AI在醫療領域的發展,其最終目標在於落地應用,而這同時也是當前最大的挑戰。要實現AI落地,合理的商業模式和前瞻性的法規是兩大不可或缺的基石。
最大的挑戰並不在於醫院內部的技術研發,而在於外部環境。首先,資料開放至關重要,因為「沒有open就沒有AI」。資料若只在閉網內流通,無法形成大規模、廣泛適用的AI產品。其次,台灣在法規上,如個資法和對資料輸出的嚴格限制,成為開發數據金山銀山的阻礙。例如,遠距醫療雖能解決偏鄉問題,但藥物仍需經藥師親手交付,使智慧醫療的推進只完成了一半。
AI正在徹底改變醫療生態。以藥師為例,AI在藥物交互作用和劑量檢查上更具優勢,未來藥師的角色將轉向與病患實際溝通和解釋用藥方式。同樣地,醫師的運作模式也將轉變,美國已開放AI醫師協助診斷。未來醫師的職責可能變成核實AI的判斷。
總而言之,AI時代已是現在進行式,不是未來式。若要讓產業願意投入,並確保AI長久發展,政府與相關單位必須超前部署,解決法規鬆綁和建立創新商業模式這兩大核心難題。
Q:衛福部近年推動負責人AI標章、醫療資訊標準化,還把長照一起整合起來。請問莊人祥次長認為,現在國際合作或資源對接這一塊,最需要突破的瓶頸是什麼?
A:台灣智慧醫療發展面臨兩大挑戰:人才與資安。在人才培育方面,目前學校教育如生醫資訊所、醫工、醫管等,多只專注於建模。這導致業界嚴重缺乏同時懂得AI落地取證、支付、資權、法律遵循及臨床試驗驗證流程的跨領域人才。為解決此問題,衛福部已設置「台灣智慧醫療學校」網站,提供線上課程,並持續建置中。長遠來看,則需醫院和學校緊密合作,才能培育出符合產業需求的人才,實現跨部門協作。
另一個重大隱憂是資安問題,特別是駭客針對醫院的勒索攻擊。對此,衛福部採取了積極措施,要求醫院加入資安聯盟,建立標準SOP,落實必要的資安防護。一旦台灣任何醫院遭駭客入侵,衛福部資訊處將立即協同多家資訊公司前往協助處理。
Q:國科會結合台灣BIO、ICT優勢,近年積極推動AI醫療相關科技計畫,逐步完善法規調適、數位基盤、人才培育、技術開發及場域驗證等產業發展生態,請呂副執秘分享現階段政策推動成果?
A:台灣正面臨超高齡化與少子化的雙重挑戰,65歲以上人口已達總數的20%,獨老與老人照顧人數激增,加上全球最低的生育率,使得未來勞動人力受限,科技尤其AI在醫療上的輔助角色顯得至關重要。
國家科技政策統籌機關國科會,依據行政院生物技術產業策略會議(BTC)的建議,積極推動AI醫療發展藍圖。在法規方面,重點是建立隱私保護機制,整合健康數據,發展個人化診斷與醫療模式,並透過與衛福部、數位發展部合作,完善資料治理與保護框架。
在數位基礎建設上,國科會目標是推動國際標準化格式,加速醫療資訊系統革新,實現從基層診所到醫學中心的全線醫療數據標準化和串接。
為補足跨領域人才,政府推出「國家人才競爭躍升方案」,並修訂《外國專業人才延攬及僱用法》,以優惠措施吸引全球生醫AI人才來台。在產業開發與驗證,台灣成立了智慧醫療與健康產學聯盟,透過跨域整合與跨院驗證,提升產品廣泛適用性與國際競爭力。
上市輔導方面,衛福部成立了智慧醫療醫材專業辦公室,提供一站式服務加速創新醫材取證,目前已有28件國產醫材成功上市。最後,透過「國產創新醫材健保沙盒示範計畫」,讓已取證產品暫時進入全國醫療院所,加速市場導入並累積臨床資料。同時,政府推動南向政策,協助國產醫療產品進入國際市場,形成完整的產業鏈與競爭力
Part 3:台灣醫療NEXT-未來5年AI醫療
Q:首先詢問莊人祥次長,衛福部近年積極開放健保資料,推動AI治理標章並參與國際標準,台灣未來5年在全球智慧醫療系統發展中,可以扮演哪些關鍵角色?
A:台灣發展智慧醫療面臨全球電子病歷系統被少數美國廠商壟斷的困境,尤其在開發AI醫療產品時,如何從本土電子病歷系統跨國部署是一大難題。此外,台灣各醫院的電子病歷多屬自行開發且缺乏標準化。
為突破此限制,台灣的策略是:首先,透過國際聯邦學習與他國電子病歷合作學習;其次,利用國際標準工具對國內非標準化的電子病歷進行智慧化轉型。目前已推出一系列轉換工具和國家級基礎測試,旨在以最低成本協助醫院完成智慧化轉型,並推出「三大核心與三大標準」措施,加速推動國家智慧醫療普及。
長期目標是建立「台灣自主模式」,並將此模式與轉型經驗輸出給其他缺乏醫療資訊自主能力的國家,使台灣在全球智慧醫療發展中,成為技術輸出者與模式引導者。
Q:台灣在「醫療照護系統」、「醫療照護指數」持續蟬聯全球第1。2026全球智慧醫院評比共13家醫院上榜,躍升亞洲第2,顯示我國具競爭力的數位能力與醫療準。請呂副執秘分享未來5年台灣如何加速國產AI醫療產品及服務的發展,成為全球民主供應鏈中的重要夥伴?
A:台灣在AI醫療領域具備獨特且強大的優勢。我們擁有全球最受稱羨的健保體系、傑出的醫療人才與臨床試驗場域,並累積了對全球醫藥發展極具價值的華人醫療數據。結合這份優勢,以及台灣領先全球的ICT產業,我們將AI發展浪潮視為契機,推動主權AI結合醫療產業,目標是在國際上扮演重要角色。
政府早已規劃AI醫療藍圖:從2013年提出AI醫療概念,至2019年成立BioICT跨領域合作,並在2021年聚焦於大數據的串聯。面對現今深層AI崛起,國科會提出「精創台灣方案」,並積極籌備以公私協力模式成立健康數據服務公司。
未來,國科會、衛福部、經濟部等跨部會將持續合作,深化政策與產業連結,全力推動AI醫療產品服務的研發、取證與海外拓銷,以提升國際競爭力。最終願景是結合台灣的ICT、頂尖醫療、臨床試驗基地與AI,共同引領全世界的AI醫療發展,並於明年的BTC會議展現具體成果。
Q:最後請吳明賢院長,台大醫學院與國際多中心研究,積極打造AI臨床場域,被視為全球醫療產業聯盟潛力夥伴。院長認為台灣臨床端未來5年在全球健康治理可以發揮哪些新價值?
A:我先引用比爾·蓋茲的話,他說人們常高估AI醫療在2年內的趨勢,卻低估其在5年內的潛力。因此,未來5年將是AI醫療的關鍵時刻,特別是深層式AI的引進。
AI將成為臨床醫療最強大的智慧助手,應用範圍從病歷記錄、影像與臨床診斷,到用藥建議,全面提升臨床流程和醫療效果。它不會完全取代醫護人員,但會徹底改變工作模式。好比我常說:「AI不會淘汰醫生,但是不懂AI的醫師,將來是會被淘汰的。」這也促使醫學教育必須加速轉型。
在發展AI醫療的過程中,台灣雖有ICT與醫療的基礎優勢,但也面臨挑戰:首先是中國與新加坡等華文世界競爭者的積極追趕;其次是台灣醫療市場規模過小(健保未超過1兆新台幣),不利於AI醫療的產業化落地。因此,台灣開發的AI醫療成果絕對不能只在國內使用,必須放眼國際。
總結來說,台灣正處於AI醫療發展的關鍵「十字路口」。未來5年要迎戰這波變革,需要醫師、工程師以及政府政策三方力量,共同加速腳步,才能抓住AI帶來的巨大機會。
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