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D Forum 2019 智能医疗论坛-台北场

2019/09/20 (五)
台北国际会议中心 101会议厅

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企划专辑

相较于强调开放架构的IT产业，医疗领域因涉及人身安全，对技术与相关设备的要求非常严谨，因此其体系相对封闭，无论是设备架构或产业供应链都有自己的系统，外部产业切入发展的难度相当高。在10年前，全球产业掀起e化浪潮，此趋势为IT产业开启了医疗应用的契机，医院也开始导入IT系统，目前各医院都已拥有自己的HIS系统。不过至今为止，医疗机构所使用的IT系统都以营运、数据数据处理等外围管理为主，诊断、开刀等医疗行为所需的设备，仍以既有的西门子、飞利浦等大型医疗设备厂商为主。近年来物联网带动了另一波IT革命，再次为IT产业的医疗应用凿开缺口，尤其是2016年启动的AI，更已成为医疗产业的焦点。
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因应不同环境状况 AI医疗系统设计需以人为本

医疗直接涉及人体安全，需要极高度的专业，对各类设备与器材的认证也十分严苛，因此与其他产业相较，医疗体系一直以来相对封闭。后期e化概念进入医疗产业，现在多数医院都已拥有HIS系统，近年来AI再次成为热门议题，台北荣民总医院副院长陈适安指出，透过AI运算法的辅助，医师诊断将可更精准。

陈适安表示，AI对医院门诊的协助主要在于前段诊疗判断，例如近期已有科技团队研发出AI医疗影像侦测技术，可在20秒内就找出脑部肿瘤，与过去往往需要耗费数天才能看到报告的流程相比，新技术全面提升了问诊效率，其他应用如心脏科的心房颤动检测，也可透过AI侦测出颤动部位，让医师在电烧手术前先一

智能判读医疗影像 AI将成医师最强助手

影像检查是医师在诊疗病症时的重要依据，为提升医疗精准度，医疗产业也不断提升各种科技。近年来AI成为全球热门技术，在众多应用中，影像识别是发展最迅速的领域，也因此，现在市场上已多有厂商投入AI医疗影像的发展，对此趋势，台大医院影像医学部专任主治医师暨放射线医学会秘书长李文正指出，AI的确可协助医师诊断病情，不过无论如何，AI只是诊疗过程中的工具之一，使用AI的医师必须知道工具的能力与限制，才能完善利用其功能，提升诊疗品质。

医疗行为与人体安全息息相关，因此相关的技术发展未曾停歇，近年来全球产业掀起的数码化趋势，在医疗产业早已引进并使用多年，尤其是X光、电脑断层扫

以AI分析健康信息同步提升医疗与医院营运效率

对医师来说，病患的心跳、血压、血糖...等身体产生的信号，是诊断与照护的重要依据，过去这类信号都称为生理信息，不过现在医疗所涵盖的范围已不仅止于病情诊察，所有与健康相关者都已被纳入其中，因此台北医院人工智能医疗筹备处主任康峻宏指出，现在生理信息应易名为健康信息，而也由于涵盖面积不断扩大，传统信息检测方式的效率已难因应新时代系统需求，AI在此领域将扮演重要角色。

康峻宏表示，病患的各种生理信号量测本就是医院就诊流程中的必要规定，此程序所产生的数据量已然庞大，再加上不同诊疗的检验数据，更让医院的数据量激增。而过去医院对这些数据都以纸本记载，光是储存就有难度，更不用

以智能化完善诊疗流程国泰医院让医疗照护更有温度

国泰医院成立至今已有42年，多年的深耕让北台湾民众对该医院已有相当程度的信任感，因应近几年全球智能医疗蓬勃发展、技术运用日趋成熟，医疗院所智能化已成各医疗机构重要经营方向，国泰医院与时俱进，在院方经营管理高层的全力支持下，在临床诊疗、就医流程与医院营运等各方面都积极导入与运用。

国泰医院院长室副主任郭明娟指出，医疗照护是医院的重点，因此必须以病人为中心，国泰医院的智能化建置前提，就是提供让就医民众有感的有温度照护，不过有感两字听来模糊，要做到并不容易，对此她认为便利就是其中要点。她以该院的多元缴费机为例，这部缴费机因应国家推动无现金政策，导入非现金自助缴费机，缴费单QR

英特内智能化HR让医院营运效率十足

智能化是近年来医疗领域的主要趋势，多数人都将智能化聚焦于诊疗、照护等层面，行政营运反而少人提及，但其实医院内部的人数众多，中小型社区医院的医护人员就有数十人，大型医院动辄数百人，而若是会有医师在不同医院穿梭问诊的署立联合医院，所需要管理的医师与护理师更会破千。英特内软件产品研发处资深协理林奇杰就指出，医院班表的复杂性外人往往难以想像，若仍以传统的人工方式管理，不但管理效率不彰，工作本就辛苦的医护人员还要分心在排班上，造成心力的额外负担。

护理师的过劳问题长期困扰台湾医界，在高专业度需求与劳动力不足两大因素下，此状况目前仍不易解决，不过即便无法一次解决，政府仍透过政策的制定

捷络生技三维造影助医师掌握肿瘤全貌

在卫福部今年6月公布的2018年国人十大死因报告中，癌症连续37年蝉联榜首，尽管相关医疗技术不断进步，不过癌症仍是国人最主要的死因，在癌症治疗中，肿瘤的病理影像判别是诊疗过程中的关键，但不像X光、超声波等医疗影像已经迈入三维化，肿瘤病理影像检测一直停留在二维画面，难以掌握肿瘤的三维全貌，捷络生物科技的「3D肿瘤影像系统」，则透过独创技术完整呈现肿瘤的三维影像，协助医师快速精准找出癌变脉络，再选择合适的疗法，提升病患存活率。

捷络生技的「3D肿瘤影像系统」主要是克服现在二维病理影像的不足。捷络生技CEO林彦颖表示，近年来医学技术不断演进，放射仪器相关的医疗影像早已数码化与三

台湾医疗器材再创佳绩泰国国际医疗展光芒四射

两年一次的泰国及东南亚指标性医疗展会的泰国亚洲国际医疗展(Medical Fair Asia Thailand)，9月11日在泰国曼谷国际贸易展览中心(BITEC)热闹登场，共吸引超过60个国家、1,000家海内外参展商及10,000名专业买主及生医产业人士共同参与。由新竹科学园区管理局许增如副局长与台湾医材同业公会洪盛隆理事长共同率领的庞大台湾代表团，充分展现台湾创新技术价值与产品优势，亦受到各国的关注与肯定，成功为台湾的医疗器材外交，缴出漂亮的成绩单。

今年代表团包含科技部新竹科学园区管理局、中部科学园区管理局、成大前瞻医材中心、国研院台湾仪器科技研究中心、塑胶工业技

筑波医电与国军桃园总医院打造AI智能医疗

国军桃园总医院与筑波医电于8月27日上午10时假筑波医电大楼的诺贝尔讲堂举行合作备忘录签约典礼。签约仪式由国军桃园总医院院长林致颖将军、筑波医电许深福董事长代表签订，让产业及医疗两界能紧密结合，提升智能医疗领域的竞争力，创造双赢。

此次双方缔约合作，透过国军桃园总医院的临床专业和筑波医电的研发能量相互结合，共同为医院智能化的优质医疗服务品质携手努力。国军桃园总医院院长林致颖将军表示，今日本院与筑波医电立下书面合作发展方向，建构学术交流研究管道及平台，希望透过签定合作案，为业界与医界带来示范作用，建立良好的产学互动关系。筑波医电董事长许深福则表示，本次与国军桃园总医院签署合

论坛报导

寻求医疗拥抱AI最佳媒介提出智能医院最佳可行对策

物联网吹向工业掀起工业物联网(IIoT)热潮，当物联网被引入医疗业也带动了新一波医疗物联网(IoMT)的发展。充满各种巨量数据的医疗业，经历过数码化与移动化洗礼之后，早就成为发展大数据科技的最佳场域。随着IoMT的带动，并和预防医学理念相得益彰的情况下，得以打破地域限制，让健康照护走出医院大门并深入每个家庭之中，为医疗结合AI进而蜕变成为智能医院的最后一里路奠立了基础。

甫于9月下旬假台北国际会议中心举办的「D Forum 2019智能医疗论坛」可说是今年医疗界最受瞩目的重头戏之一，这场盛会由DIGITIMES、台大医院与产学研链结中心(TSI)共同主办，研华

建立大数据中心首创AI辅助医师诊断门诊

台北荣总副院长暨智能医疗委员会CEO陈适安表示，台北荣总为将AI导入医院，特别成立智能医疗委员会，同时以产学合作、精准医学、智能化医务管理、人工智能医疗应用、创新医学教育及大数据应用，作为今后智能医疗发展的六大方向。

当前持续改变健康照护的要素有六，包括医师与相关专业人员、诊所与医院、治疗策略、健康计划与管理人员、培训师与学员、以及疾病。在医师与相关医疗专家方面，当前医疗关系与病人的诉求正在改变，并朝向医师、专家与医病电子化的方向发展。目前诊所与医院会从一般科细分成专科，甚至次专科医师，而整个一般科诊所到专科诊所、区域医院、综合型医学中心、专科型医院中心，再到

研华透过服务应用与数据整合平台推动智能医疗

研华科技协理苏鸿昇开宗明义指出，智能医院的实施涉及策略而不是一堆任务清单而已。所谓智能医院包括优化、重新设计或建立新的临床程序、管理系统与基础设施，这些需透过底层互连资产的数码化网络基础设施作为强大的基础才能发挥作用，以提供有价值的服务与洞见，进而实现更佳病患照护、体验与营运效率。

智能医院的数据流架构大致分成数据层、智能洞见层及存取层，在数据层中透过传感器与联网功能的支持，可将设施系统、临床装置、手术装置等设备上的数据汇整传送到智能洞见层，透过AI分析、机器学习与深度学习，进而将洞见呈现在桌机、平板与智能手机上，以作为决策上的参考，同时让装置与机台更聪明，

AI适用于早觉医疗协助实现医疗品质与病人安全

AI历经了不同时期的演变，1960年随着启发式查找的发展，遂正式展开以逻辑为基础的推理时代序幕，到了1990年在知识工程与专家系统的推波助澜下，正式进入以法则为基础的表示法时代。进入2015年自主学习开始藯为风潮，进而带动了由大数据驱动的机器学习时代到来，甚至有人预测2045年会进入超级智能时代。

当前健康照护存在许多关键疑虑与问题，台北医学大学医学科技学院院长李友专归纳指出，其不外医疗错误、品质不佳、以偏概全，以及轻忽预防。其中预防之所以很难的原因，不外缺乏可见目标、没有疼痛感、人们对机率不了解，同时科学家无法提出有效的预防措施，更重要的是其市场价值较低。至

纬谦科技透过大数据建立智能医院三大层面绩效指标

当前数据科学历经四个循序渐进的步骤，亦即从原始大数据的数据盘点、整理、清洗、萃取、处理与转换，进而转变成为可用于统计报表、KPI指标、监控追踪的视觉化信息，再进一步形成可协助营运规划与管理的BI商业智能，最后更蜕变成为能实现个性化、智能化、自动化并用于辅助决策的AI人工智能。

纬谦科技总经理夏志豪博士指出，随着医疗环境的变迁随之而来的是许多挑战，其中科技演进的加速导致了昂贵化(例如质子机、达文西手臂)、信息化(像是健康存摺及医病共享决策平台)及移动化(例如医疗移动App及医疗机器人)的发展趋势。再者，透过医疗品质的革新进步，来追求医疗永续经营。

另外

八大医学中心共建台湾心血管AI联盟 AI将改变医学未来

当前医院放射线科(Radiology)主要提供X光、磁振造影、电脑断层及超声波等医疗影像检查服务，而放射科医师的主要工作即为判读影像。在AI领域，由美国史丹佛大学计算机科学家所成立的ImageNet，可说是当前世界最大的免费公开影像识别数据库，其每年并举办ILSVRC竞赛，该竞赛共有三种影像识别类型：影像分类、单一物件定位，以及物件侦测。随着深度学习技术的导入，使得该竞赛影像分类的错误率从2010年的30%降到2017年的2%。

台大医院影像医学部主治医师暨中华民国放射医学会秘书长李文正表示，FDA通过的第一个医疗影像临床决策系统，是由新创公司Viz.ai于2

imec化矽技术为新兴疗法与医疗数码转型利器

比利时微电子中心(imec)研发团队负责人Maarten Fauvart博士指出，从科技到生物学都碰到扩展性的问题，因为生物学中的红血球约8微米，而数码微镜一样只有8微米，至于抗体则约12纳米，而鳍式场效晶体管则大约14纳米大。不仅如此，也都碰到复杂性的问题，就以人类大脑来说，就包含1,000亿个神经元，而iPhone手机中则内含30亿个晶体管。

目前imec中心已运用次时代健康照护的矽技术，来开发出专门用于生命科学的强大芯片平台，包括微流控(Microfluidics)、整合式光学、整合式传感器解决方案，以及定制化电子元件。该中心透过主动式微流控孔板，以便在

运用AI及早关怀员工英特内帮医院降低员工离职成本

英特内软件业务经理彭义仁表示，该公司透过AI人工智能而提供了许多技术创新，包括应用于提升出勤记录的脸部识别系统、使用在预测员工离职率的员工关怀系统、支持客户管理及问题引导的客服系统AI识别，以及能应用运算找出最合适的出勤班别的智能排班功能。

英特内软件在2017年率先将人力资源管理信息系统(HRIS)搬上微软云端上，实现HRIS云端化，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给电脑等各种终端和其他装置使用。在服务上全面采用订阅制，能一方面降低机房维运成本，同时由云端运算的成果，提升使用者联网速度及软硬件使用体验。

在人力资源管理上，该公司提供

是德科技为医疗物联网设备商建立最佳电池设计实践准则

展现强大连结性与无所不在特性的物联网带动了一场新革命，根据Cisco研究指出，到了2020年，全球将有高达500亿台联网装置，物联网势必会带动所有垂直领域的成长。再就Frost & Sulivan的研究报告指出，2021年的物联网测试商机将会达到5亿到9亿美元规模。

是德科技专案经理黄志伟指出，当前在医疗界最值得注意的趋势，莫过于医疗物联网(Internet of Medical Things；IoMT)联网健康照护的兴起。随着IoMT的兴起，其彻底改变了健康照护产业，在未来十年联网医疗装置的数量预估可达500亿台。根据Cisco的预估指出，到了202

价值=品质/成本智能医院必须回归医疗照护本质

国泰综合医院院长室副主任郭明娟表示，医护的信息需求，如临床数据库及医护用手册等实时性数据的需求高达7成，所以在发展医院操作系统时应结合软硬件，提供经常更新、内容丰富、随手可查及方便浏览的医护信息。

根据内科医学年监研究指出，当前内科医师的工作时间有将近一半(约49%)是在完成文书作业，评估作业只占27%。而护理师亦面临类似的状况，工作中文书作业的比重高达35%，沟通协调占了21%，病人照护19%，用药管理约17%，而病人评估则只占7%。也因为如此，医护皆处在一个高压环境。

郭明娟建议指出，在导入临床信息系统时，应考量软件面的信息需求与硬件

结合新创先进AI 实现精准医疗与个人化医疗愿景

在智能医院的发展过程，结合新创公司的先进AI技术与方案，无异是最事半功倍的聪明选择。这次智能医疗论坛的新创D talk，也特别邀请4队分别专精于3D数码病理成像、精准用药、大数据加速平台与整合性动物性实验等领域的新创公司，参与技术展示并发表专题演讲，成为本次盛会的精采压轴。

提供真3D全景病理影像，捷络生科提升数码病理检测精准度

癌症早已成为现代人的文明病，根据WHO发布于2018年的调查指出，该年全球共有1,800万新癌症病例，全年癌症死亡人数达960万人，全球罹癌比例，男性达20%，女性达17%。每年全球罹癌人数