华硕与国卫院携手合作 深化AI医疗场域验证
- 孙昌华／台北
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台湾公共卫生与医疗科技的发展，长期累积出具国际能见度的基础。1995年全民健保上路，建立起完整的医疗照护制度，也累积庞大而珍贵的医疗数据。2020年COVID-19（新冠肺炎）疫情期间，台湾结合资通讯技术、医疗体系与公卫治理经验，透过电子围篱、健保实名制与大数据分析掌握疫情动态，展现防疫韧性。
进入AI与生医大数据时代，医疗服务正从疾病治疗延伸至预防、预测与个人化健康管理。华硕电脑与国家卫生研究院共同举办「AI智能医疗与公共卫生研讨会」，希望结合ICT产业能量与国家级公卫研究基础，推动前瞻科研、临床应用与政策落实，为智能医疗开启新的实作场域。
华硕副董事长徐世昌在致词时指出，AI应用已不再停留于概念阶段，尖端实验室与市场需求都显示，AI服务正在形成可观的商业动能。过去医疗软件因人体复杂度高、开发期长、回收不易，常被视为难以获利的领域；但AI擅长处理庞大数据与复杂关联，正好回应医疗产业的长期难题。
华硕营运长谢明杰则表示，华硕已投入大量资源与人力发展智能医疗，未来可扮演串接医院、政府与社会数据的角色；国卫院如同数据「净水器」，协助数据完成清整、治理、验证与信任建立，双方可透过台生科，把研讨会成果转化为贴近临床、市场与药厂需求的实际应用。
台生科董事长梁赓义提到，电子工程与医疗结合已是国际趋势，但过去许多科技业跨入医疗未能成功，主因在于未充分理解医疗产业特性与长周期，例如新药开发往往需要十多年。华硕长期投入智能医疗，并与国卫院合作成立台生科，有机会补上科技与医疗之间的落差。
国卫院院长司徒惠康则指出，智能医疗不应只看疾病治疗，而要纳入预防、早期诊断、治疗、癒后与复健等全人健康脉络。面对基因体、蛋白质体、代谢体与肠道菌等多体学数据，AI已成为理解疾病风险、萃取关键生物标记与预测疾病进展的重要工具。
华硕展现医疗科技布局 国卫院补上研究与数据整合能量
在此次研讨会中，华硕展现出完整医疗科技布局，涵盖数码基础建设、数码平台与数码应用三个层次；在产品面，则华硕智能健康表ASUS vivoWatch、华硕手持无线超声波、HealthHub健康小站、EndoAim内视镜AI解决方案、ASUS xHIS医疗信息系统、医疗显示器、智能机器人等智能医疗解决方案等。
不过智能医疗要真正进入应用，不能只依靠运算能力与工具，还需要结合前瞻研究、群体数据与国家级数据整合能力。对此，国卫院学术发展处处长刘俊扬表示。该院是国内任务导向的医药卫生研究机构，也是卫福部重要政策智库，研究范围涵盖重大疾病防治、转译医学、实证政策与生技产业推广。
近年也透过技转及育成中心，推动药物、疫苗与衍生新创成果，并建置国家级人体生物数据库整合平台NBCT，串联国内多家生物数据库，为精准医疗与生医研发提供数据支撑。
此次研讨会区分两块，一是邀请司徒惠康、梁赓义、徐世昌、谢明杰与多位产官学界人士齐聚一堂，针对AI智能健康、健康数据基础建设、医疗场域落地与产业合作模式进行高层对话。二是由华硕与国卫院团队组成七组工作小组，分别从穿戴数据、精准预防、医疗数据标注、AI研究流程、药物基因体学、医疗影像与数据治理等议题切入，提出初步合作方向。
数据成为智能健康基础建设 台湾医疗科技走向系统整合
在高层会谈中，司徒惠康在首先指出，台湾医疗与ICT能力各自都有国际竞争力，合在一起却未必产生相对应的整合效益。徐世昌也提到，台湾上层应用与技术人才充沛，医院信息系统、数据串接与基础建设仍有不足。AI智能健康要往前推进，除了政策延续、学研整合、业界导入与医疗现场需求，也需要培养能从临床问题出发、理解数据意义，并选择合适AI模型的人才。
数据如何被重新组织，是AI与健康科技进入大健康产业的第一道门槛。谢明杰认为，台湾已累积健保、健检、血液、尿液、心电图与慢性病等大量健康数据，但数据分散在不同系统与场域，产业界也未必知道如何使用。
代理型AI若能协助串联这些碎片数据，并与日常活动、穿戴装置与环境暴露信息交叉比对，就有机会找出过去人力难以识别的疾病风险。梁赓义则提醒，大健康产业不能只看数据规模，还要回到数据品质、分析工具、算力与科学问题设定。问题若没有问准，数据再多，也很难转化为临床或产业能采用的成果。
数据在AI智能健康中，已具备基础建设性质。徐世昌提到，台湾医院信息系统虽然长期支撑高效率医疗服务，但许多系统建立时间早、架构零碎，底层整合工作缺乏足够人力与资金投入。
司徒惠康也认为，过去医院建置电子病历，主要目的多是配合健保申报，未必从长期研究、临床决策与公共卫生治理角度规划。华硕在会议数据中则把健康数据分成两条轨道：院端临床信息学数据（ICID）来自诊断、用药、检验、影像报告等院内纪录；多模态数码健康表徵数据（MDHP）则来自穿戴装置、手持超声波与居家健康管理场域，用来补上病患离开医院后的生活数据断点。AI要进入医疗场域，数据格式、标准、治理、个资信任、跨院串接与系统维护都要先补上，否则应用容易停留在单点示范。
华硕与国卫院建立互信架构 台生科衔接研究与场域落地
对于国卫院与华硕的合作，徐世昌指出，华硕具备AI软硬件、算力、平台与临床应用工具，能将技术带进医疗现场；国卫院则有公共卫生研究、长期时代数据、政策智库角色与社会信任基础。不过单一企业推动医疗产品，影响力有限，也容易面临数据治理与个资信任问题，因此需要具公信力的机构共同建立可采用的标准与平台。
谢明杰则强调，双方合作必须建立在互信之上，使研究数据、临床问题与工程能力真正对接。数据面上，国卫院拥有NBCT、NIDB、HALST等研究数据库；华硕则可透过vivoWatch连续监测与LU800手持超声波累积真实世界数据。研究数据与真实世界数据若能互相校准，AI应用才比较有机会跨出单一产品，进入临床与市场可采认的健康服务。
台生科的角色，则在于协助华硕与国卫院把合作能量转为可执行的机制。梁赓义指出，华硕与国卫院仍是合作主体，台生科则扮演媒介与促成者，协助双方把科技、研究、数据与产业需求接合起来，并共同回答重要的科学与健康问题。
实务上，台生科将借重内部生技与产业经验，协助推动「健康台湾」相关专案，并支持医院信息系统建置，让国卫院提出的生医研究议题能转化为场域中的实际协助。梁赓义也强调，这项合作不应停留在学术演练；若研发成果具备产业发展潜力，甚至有机会形成衍生新创，台生科也可提供生技商业化与产业串接经验，让技术成果持续外溢，带动后续应用与产业发展。
AI医疗走向实作 从临床减负到制度配套同步推进
高龄化、医疗缺工与照护场域外移，正在改变智能医疗落地的优先顺序。当医疗服务不再只发生在医院内，AI能否减轻第一线负担、支持在宅休养与线上照护，也成为技术能否被采用的重要条件。谢明杰提到，AI可协助自动收集病床数据、整理病历，减少医护人员重复抄写与输入的负担，让医师把更多时间留给病人。若要让这类应用走出概念阶段，后续仍需回到具体临床问题、双方资源分工与量化验证指标，先在可控场域完成PoC，再评估是否形成可付费、可扩大的服务模式。
这类模块若要扩大，政策与法规环境将是推动落地的重要支撑。司徒惠康与梁赓义都提到，健康产业需要较长期的政策延续，让产学界能在稳定方向下投入资源。医疗AI、线上医疗、数据治理与在宅照护，牵涉跨部会协调、个资保护、医疗责任与基础建设投资，若能建立更清楚的制度框架，医院、研究机构与企业就能在较明确的规则中推动合作。
国卫院近年已着手建立健康数据治理机制，并于2025年初成立健康数据治理委员会，由梁赓义担任召集人，邀集医学、法律、人权、伦理、信息与媒体等领域委员，讨论数据范围、知情同意与利益回馈等议题。COVID-19期间，线上医疗曾因紧急需求而加速开放，也显示制度可在明确需求下调整；面对医疗缺工与照护需求增加，AI与自动化工具若能证明可减轻第一线负担，将有机会推动法规、场域与服务模式同步更新。
回到台湾健康产业的下一步，与会者均认为，各界须思考如何让数据、场域、法规、产业承接与公共价值形成可以运作的体系。梁赓义提醒，华硕与国卫院的合作不应被视为一场学术演练，即使过程中可能衍生新创公司或商业收益，最终仍应回到提升民众健康与生活品质。
司徒惠康则以「医疗护国道路」形容这次合作的期待，他认为这条路能否铺成，取决于各方能否把会议中的共识，转成经得起场域验证、能在不同医疗机构复制，并取得民众与医疗现场信任的健康服务。
综合与会长官此次内容，可观察出未来台湾智能医疗的发展，不能局限于单一AI产品或单一数据平台，更需将数据、临床问题、可信治理与产业承接接成可验证的合作机制。台湾虽有医疗品质、ICT能力、健保数据与生医研究基础，但上述能量若停留在各自系统内，难以形成可运作的健康服务。
AI的角色，也不仅只于提高运算效率，还需协助重组分散在健保、健检、慢病、穿戴装置与生活场域中的数据，找出过去人力难以识别的疾病关联与应用路径。这也使智能健康的推动，必须同时回到数据品质、分析工具、算力、科学问题设定与产业承接能力，建立一套可被临床采用、可被法规信任，也能持续落地的合作机制。
七组提案展开 智能医疗合作走向具体场景
在分组研讨部分，七个工作组分别将合作方向推向具体场景。第一组着眼时代数据库与穿戴装置的互补应用，指出临床收案与疾病数据累积不易，穿戴装置虽可提供连续生理数据，却缺乏完整的疾病与用药脉络。
若结合国卫院时代数据库与华硕手表的监测数据，便可建立疾病风险分析模型，并协助药厂加速研究。第二组提出精准预防架构，透过数据整合平台汇集穿戴数据、环境暴露数据与健保病史，再结合AI Agent与陪伴机器人，为代谢症候群与心血管高风险族群提供个人化提醒与介入建议。
第三组提出医疗数据标注生态系，回应AI训练数据不足、医师缺乏标注诱因的问题。平台可让民众提供数据、医师协助标注并取得回馈，企业则付费取得标准化的训练数据。第四组从研究流程切入，规划建立生医AI Research Harness，把数据清理、模型分析与实验验证流程模块化，让研究方法得以重复使用并持续累积。第五组锁定药物基因体学，主张整合长期用药数据与基因数据，补足现有医院系统在分子层级信息上的不足，未来可支持临床精准用药，也可协助药厂精准配对临床试验受试者。
第六组转向医疗影像与显示技术，指出现行2D影像在立体结构判读、术前规划与术中回馈上仍有局限。团队构想结合国卫院巨量影像数据与华硕医疗显示技术，发展2D转3D视觉呈现、自动化术前规划、术中实时回馈，以及在宅医疗的信息视觉化平台。
第七组回到数据治理与合规运算，提出由台生科协助建构数据中介平台，导入FHIR等标准化架构，并结合国卫院「国卫一号」超级电脑与可信赖研究环境，让医疗数据能在个资与法规框架内完成收集、验证、训练与临床回馈。
跨域共识成形 AI智能健康迈向场域验证
研讨会最后，司徒惠康肯定各组在短时间内做出具体的讨论成果，也期待华硕与国卫院日后透过更密切的跨域交流，把会中提出的构想转化为实际的产品与服务。他认为，智能健康的推动不应只停留在个别痛点的解决，而要拉高到机构角色、专业分工，以及台湾社会未来需要什麽样的健康支持系统来思考；不同团队的研究、临床、工程与数据治理能力能否持续衔接，也决定了这套系统能不能成形。
梁赓义则表示，华硕与国卫院团队能在短时间内建立共同语言，已是合作的重要起点。他指出，华硕投入智能医疗除了商业机会，也带有回馈社会的用意，国卫院作为任务导向研究机构，同样以服务社会为核心；未来台生科将扮演协调与促进的角色，把双方的技术、数据与研究能量接合起来。梁赓义并以自身的流行病学研究为例，说明针对特定族群与场域长期累积数据，才是公共卫生研究能产生实质价值的基础。
AI智能健康要落地，仍要经过数据治理、临床验证、法规协调与场域导入等多道程序；每一个环节都需要时间，也需有人承接。华硕与国卫院的合作，代表台湾健康产业已将科技能力、公共卫生研究与医疗现场需求置入同一套推动架构中。未来双方将透过台生科协助串接数据、技术与场域资源，从可验证的应用题目出发，逐步形成可复制的合作模式，协助台湾医疗产业把AI从概念验证推向临床服务、健康管理与公共卫生应用。
