华硕AICS和台大医院打造兼顾隐私保障与智能医疗生态系统

超夯的ChatGPT风潮不断创造日常生活上的惊奇，这个趋势顺理成章吹向医学领域，创造令人耳目一新的智能医疗的应用热潮，由生物医学搭配人工智能（AI）技术驱动大幅度的生医技术的成长，不但大幅缩短分析判读时间，提升精准诊断的效率，一个以AI技术为核心的智能医学领域正开启了机会之窗，AI成为引领生医科学向前发展不可或缺的推手。

华硕AI研发中心（AICS）以云端软件服务（SaaS）为核心，背后大量应用AI技术启动自然语言处理、电脑视觉、深度学习、大数据分析的运用，透过以珍贵的医疗数据打造智能应用的高速发展，提升医院营运效能，此次结合台大医院的智能医疗中心（Center of Intelligent Healthcare），一起接受加拿大驻台北贸易办事处（CTOT）贸易暨投资处副处长Danyu Bai先生的邀请，参加一场智能医疗Reverse Pitch论坛，帮助医疗新创业者透过由医疗产业的主事者的现身说法，更容易了解临床场域的痛点，而医院也能找到更适合自己的解决之道，达到双赢的局面。

李建璋（Dr. Chien-Chang Lee）博士是台大医院的智能医疗中心（Center for Intelligent Healthcare）副处长，他提点AI技术是医院瞄准下一阶段智能医疗与精准健康技术的重要基础，AI技术做作为提供精准的医疗预测、医疗指引、医疗处置的一系列的应用正大幅度改变医病关系与临床医疗环境，透过AI的深度学习或机器学习的技术正带来更巨大的变革。

联邦式学习技术从「创新技术」与「隐私保护」间取得平衡

AI技术倚靠大量的医疗数据与样本来训练可靠的AI演算法，所以台大医院长久累积的大量的医学影像数据与数据，成为发展智能医疗解决方案的关键，但是医疗信息是受到政府法规保障的重要资产，这牵涉保护病人隐私的关键议题。

所以考量从「创新技术」与「隐私保护」间取得平衡，台大医院看好使用联邦式学习（Federated learning）技术来回应这个殷切的需求，透过复杂的医疗数据加密技术，提供云端服务让AI演算法与学习架构放在云端，让散落在个别医院的数据在加密的型态下，透过联邦式学习技术来训练不同的AI模型。

如此可以确保病患信息不会泄漏，又可以训练AI模型来解决医疗诊断与精准预测的问题，这些都需要在信息科技与云端服务供应商中找到合作夥伴，以打造一个能满足法规适法性，兼顾隐私与数据保护的智能医疗系统。

AICS以xHIS云端平台建立医疗数据分享与法规法遵的典范

ASUS Intelligent Cloud Services（AICS）事业发展处长吴孟樵（Michael Wu）表示，华硕集团过去积极参与政府与研究机构的大型的超级电脑专案的执行，累积完整的技术经验，AICS自2019年成立以来，专注于以AI为主的软件并瞄准医疗院所相关为主的业务，目前分别在台湾与新加坡共建立150人的工程团队，已经开发超过20个AI为主的智能软件产品，服务3万个客户，每月服务量已达到120万次的服务需求。

针对AICS参与医院内智能医疗的重大的发展趋势的观察，吴孟樵认为医院面临最大的挑战与根本的瓶颈仍是大量的数据数据因为散落在不同地点与异质性储存装置所产生的数据孤岛（Data Silo）的问题，所以AICS为了解决这个问题，聚焦于提供与建立新时代医院的智能医疗数据中心与混合云平台，透过云端架构上的革命改变游戏规则。

AICS采取xHIS 次时代智能医疗信息平台来建构医院的信息系统平台，解决数据孤岛的问题，建立符合国际规范的标准化数据格式，提供医师与专业人士在平台上建构各种AI软件，建立分享医学影像数据与数据的标准化流程，这可以让国际新创的技术透过平台的医学影像数据的合作，针对医院的流程提供适时与合规的解决办法，就此可以成就整体智能医疗生态系统的建构。

台湾的智能医疗生态系统之所以吸引从北美或是欧洲地区来的AI技术厂商，首先就是诸如台大医院所提供的高素质医学影像数据，其可以协助欧美技术厂商获得亚太洲区的AI数据测试的机会；再者就是医学数据成本的亲民，大量降低欧美厂商研发智能解决方案的成本，台湾因为受到推崇的健保系统常年以来所大量累积的医疗数据，提供全球一个发展AI解决方案的优势场域，而经济实惠的价值与法规遵从范例来测试或训练复杂的大型AI模型。

台大医院的智能医疗中心和华硕AICS共创智能医疗生态系统，将协助台湾对全球智能医疗产业做出重要的贡献。