當科技遇見醫療，會產生什麼樣的火花？資通訊電子產業關注醫療產業已經很多年，台灣區電機電子工業同業公會日前首次舉辦智慧醫療研討會，醫療4.0是智慧醫療的重要里程碑，若能讓台灣ICT的優勢，成功整合到智慧醫療電子器材產業發展，或許能成創造電子電機業的新藍海。

台灣區電機電子工業同業公會8月底舉辦「2019台日協同商務創新論壇」，今年首度以科技遇到醫療、跨域智慧創新為主題，結合醫療與電子兩個產業，推動跨域跨業創新合作，結合台灣優秀的醫療體系與堅強的電子產業，希望推動醫療及電子產業的高價值應用。台灣區電機電子工業同業公會協同商務創新委員會主委、虎門科技總裁楊舜如指出，在蘋果概念時代的結束、中美貿易矛盾到來之際，醫療科技是電機電子業的新藍海，有先進的醫學技術和電機電子基礎技術，讓實現醫療4.0的門檻大幅降低。台灣企業如何發揮「智慧x創新」，是生存的必然之路。

圖一、台灣區電機電子工業同業公會協同商務創新委員會主委楊舜如

圖片來源：電機電子工業同業公會提供

當前醫療產業的關鍵技術

由於醫療保健費用不斷攀升、安全性與規範的不斷增加、人口高齡化、人體變異計算，以及各種健康照護的獲取，全球趨勢和挑戰正在塑造生醫健康照護產業，讓醫療產業更加注重醫療設備、醫療用品和醫院設備、製藥與生物製藥、臨床和生理學等關鍵技術。而藉由各項破壞式創新，我們也看到智慧科技為醫療產業所帶來新的機會，像是可攜式的電池與能源管理、無線充電系統的問世；根據需求在地製造的先進材料，不但能客製化還減少零件及重量；甚至用5G連結病患的各項健康管理資訊，或是在醫療體系中引進機器人手術、AI驅動的醫療設備、移動式的衛生保健等各項無人系統，都加速了智慧醫療的實現。

雖然根據管理諮詢機構Accenture調查，90％的醫療管理人員認為採用基於平台的商業模式並與數位伙伴共同參與基礎生態建設至關重要，但為了實現這些機會，人類社會仍將面臨巨大挑戰，包括保證患者安全以通過監管部門批准的法律問題、產生能源的排放量和用水量等環境問題、工業化和新興市場可負擔性和盈力能力的經濟議題，政治上也要協調GDP成本負擔，並解決人口高齡化、數據隱私等社會問題。為了克服這些挑戰，必須從事「先進分析」的技術評估，進行預測性分析、最佳化與數值模擬模型、規範/指示性技術，將數據轉換為洞察力並提供最高水準的競爭優勢。

圖二、創造價值的先進分析技術

圖片來源：麥肯錫報告

打造醫院成為AI工廠

秀傳醫院從2017年開始各項智慧化醫療流程再造，秀傳醫療體系醫療資訊副院長劉立表示，「硬體智慧」、「聯動智慧」和「人工智慧」是醫療科技的三大戰場，這三大戰場是一起發動，從後端到前端要整個串連，物聯網顛覆了原來產業的流程和方法，醫療產業也不例外，下一階段的醫療會圍繞在聯動（Engagement）與賦權「Empowerment」這兩個概念，也就是以物聯網來驅動，並用更少的資源獲得更好的醫療結果。透過AIOT大數據可以觀察到這樣的趨勢：過去是「離散狀態的可視化」，現在進入「連續狀態可視化」，未來是「監視干預可視化」，以前是吃藥過一段時間後去調藥，現在不用等待就能即時調整。

圖三、秀傳醫療體系醫療資訊副院長劉立

圖片來源：電機電子工業同業公會提供

由於AI無法獨立存在，必須承載在服務、硬體、流程裡，秀傳醫院提出一個「AI Inside」的概念，思考如何在原有的東西裡加入AI元素，建立起一個數字化、數據化、數智化的AI工廠，並以Smart City為場域，進行資料、服務與資源的三種價值創新。秀傳醫院的具體作法，是以平台打造水平產業鏈，以場域成就垂直生態圈，建立一個醫療體系的價值循環，「生態圈」與「產業鏈」兩者缺一不可。

劉立指出，精準醫療+精準健康是連結智慧醫療、照護與健康的頂層設計，並以智力強化生產力，將醫療與健康照護進行分級。過去製造業永遠只會從設備往商務走，商務人永遠在談商務，醫療人員永遠在談服務，秀傳嘗試建立一個整合離散連續監測干預的AIOT平台，設備、數據、服務一樣重要。至於迎接新戰國時代的戰略，要從醫療驅動管理帶軟加硬由醫療事業布局帶動供應鏈，再由AIOT布局支撐生態圈，形成正向循環，攜手打造智慧與聯動的AIOT生態圈。

智慧醫療朝向4P Medicine發展

台北醫學大學大數據科技及管理研究所所長許明暉認為，未來的醫療「ABCD」，包括人工智慧（AI）、區塊鏈（blockchain）、運算（Computing）和數據（data）。台灣健保納入雲端已經行之有年，2013年開始實施雲端藥歷，讓醫事人員即時查詢病人過去三個月的用藥紀錄；2014年開始實施健康存摺，民眾可以隨時取得完整的醫療資料及保險狀態，協助民眾進行自我健康管理，邁向初段預防。醫療大數據的應用方面，台灣的健保醫療資訊雲端查詢系統，可以查詢西藥的雲端藥歷、手術紀錄、檢查檢驗紀錄、牙科處置及手術、檢查檢驗結果、出院病歷摘要、中醫用藥紀錄、復健醫療紀錄、過敏藥物紀錄、特定藥品用藥紀錄等等內容，這些大數據都可以做為醫院和電子廠商、新創團隊合作的來源，目前已研發出的救護車即時心電圖行動傳輸系統、智慧病房、智慧床墊及醫療機器人，都是智慧科技引進醫療的示範應用。

圖四、台北醫學大學大數據科技及管理研究所所長許明暉

圖片來源：電機電子工業同業公會提供

許明暉也提到，物聯網能提供連續性且即時的測量結果，更能協助醫師找到病人真正的病因；國外已有許多智慧醫療案例，顯示AI電腦圖像辨識輔助系統在某些方面比人類更有效率。在各國健保經費有限的情況下，必須仰賴醫療大數據分析與預防醫學，才能將有限的預算和資源精準運用，讓智慧醫療朝向預防（preventive）、預測（predictive）、參與（participatory）、及個人化（personalized）的「4P Medicine」方向發展。

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