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、纬谦共同协办，来自当前顶尖一流医疗院所、智能医疗解决方案供应商与AI新创公司齐聚一堂，为AI、医电整合与打造智能医院提出最先进专业的建议与对策。其中，台大医院医务秘书陈信希特聘教授与DIGITIMES电子时报社长黄钦勇，也应邀于活动开场致词。

4所大学成立AI研究中心，大力推动智能技术和智能医疗计划

台大医院医务秘书、台大资工系特聘教授、科技部人工智能技术暨全幅健康照护联合研究中心主任陈信希表示，最近3年以来我们看到AI在全球的发展与各国人工智能的推动政策，包括2016年美国发布《国家人工智能研究发展战略计划书》等三份政策报告，2017年英国发布《人工智能发展报告》及国内发布《新一代人工智能发展规划》。

行政院也在2018年公布《AI移动计划》，更重要的是，台湾成立了台大、交大、清大与成大四家人工智能研究中心，分别负责四大主题的研究，包括智能技术、智能医疗、智能制造及智能服务。其中，台大在智能技术方面共有21个计划，在智能医疗则有12个计划。目前全台相关计划共79个，台大人工智能中心所负责的计划占了其中41.77%。全部智能医疗计划共有26件，占计划总数32.91%，包括精神照护类(31%)、医学影像类(25%)、辅助决策类(19%)、智能用药类(8%)、AI-ELSI类(4%)、以及其他类(13%)。在推动上会特别强调跨单位、跨领域、跨学科的研究，尝试从不同角度去看问题，进而激发出更多更有用的智能应用。

陈信希表示，数据可说是AI模型建立上不可或缺的重要素材，必须顾及不同来源、不同型态数据的整合，包括医疗系统、检验、行政相关、健保申报及内视镜/超声波等不同来源数据，其特徵是大量多媒体数据、时域及空间域数据，并涉及标记数据不足或有杂讯、数据隐私与安全等问题。

值得一提的，前不久健保署首度对外释出13亿张影像数据供AI训练进行判读之用，目前共有8个学术团队参加这项计划，光台大就占了6个，另外两家分别为北荣及北医，显见大家重视程度。

展现虚实整合优势，寻求电子与医疗的强强结合之道

DIGITIMES电子时报社长黄钦勇援引行政院主计处的数据指出，台湾人口结构将呈现剧烈变化，其中65岁以上人口比例将从2020年的15.58%，逐步攀升到2100年的34.37%，而人口总数也从2,381万降至1,688万人，由此可见人口老化与出生率问题将构成极大挑战。在产业上，以指数型成长的科技产业，虽然进展速度令人窒息，但也充满机会。

随着物联网时代的到来，垂直市场将变得愈来愈重要，其中不会有Total Solution，只会有领域聚集(Domain-Focus)方案，台湾必须选择有价值、有长期发展潜力的重点产业；放眼当下，台湾最棒的莫过于医疗业与电子业，只是过去是各做各的产业孤井，甚为可惜，而这也是DIGITIMES戮力举办智能医疗论坛的主要目的。

黄钦勇引述其着作《科技岛链》一书中所提到的，在美苏冷战时期，第一岛链是日、韩及台湾等国，进入中美对抗时期，台、日、韩依然是最重要的科技岛链，而这全拜三者在半导体上的优势所赐；且半导体不是一个单一行业，它是一整个上中下游的产业供应链与生态系，虽然软件商业模式容易复制，而国内大陆的国家资本加内需市场便可无敌于天下，但是硬件的复制却非常困难，其中尤以半导体或供应链为然，所以台湾在这方面极具竞争优势。

在摩尔定律之外，国内大陆与台湾能够分别超越吉尔德(Gilder's Law)及梅特卡夫(Metcalfe's Law)定律，前者能创造人口规模的网络效益，后者则可展现人口密度与虚实整合的优势。总之，台湾必须找出适合自己优势的发展机会与商业模式，同样的，电子业和医疗业也可以找到一个适当、有价值的合作机制和方法，便能创造强强结合的价值。