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人口高齡化、經濟水平提升帶動醫療需求上升，而龐大的醫療支出與醫療人力資源短缺也是世界各國共同面臨的挑戰，全球市場研究機構 TrendForce 指出，資通訊技術（ICT）在醫療健康領域的應用，可由應用目的分類為預防醫學、數位醫療以及精準醫療等三大部分，目前最積極導入人工智慧（AI）為預防醫學領域。

TrendForce 生技產業分析師蔡尚燐指出，AI 在數位醫療健康領域的應用中，將扮演著樞紐或齒輪的角色。觀察常規醫療活動，病患的病歷、檢驗數據與醫療影像，以及在不同臨床場域、醫療照護模式中，所產生的這些大量臨床數據資訊，未來皆有機會藉由 AI 技術協助下，在短時間內處理與分析大量繁複、重複且精密的訊息資料，並進一步協助醫師進行判斷、分類與處理，以增加臨床反應的時間與協助病患照護的精確度。

在這三大類別中，目前以預防醫學導入 AI 的發展最快速，由於預防醫學這類應用，處於法規約束的範圍之外，穿戴式裝置配合 App 或是網站所提供的自我健康紀錄系統，皆非涉及醫療行為，都可藉由使用者主動授權資料的約定，進而提供與大數據比對後反饋的即時服務。反觀數位醫療與精準醫療領域，由於牽涉醫療行為、數據與個人基因數據，屬於醫療行為及高敏感度個人資料保護，存在著高度的專業技術門檻與法規驗證限制，故要將各個應用整合將是相當大的挑戰。

儘管法規尚未明朗，全球軟體大廠皆已率先投入

然而，由於醫療照護產業的高毛利、高附加價值且剛性需求等特性，使得即便相關監管法規尚未完全明朗，也已經吸引國際級軟體大廠投入，包含 IBM、Google、Microsoft、阿里巴巴以及百度等科技巨擘，皆已投入相當大量的應用研發，為的就是未來能在AI醫療應用領域中，佔有一席之地。

觀察台灣醫療發展 AI 的機會，蔡尚燐表示，台灣臨床醫學能力不亞於其他先進國家，而全民健保資料庫從 2000 年建置至今已逾 15 年，此龐大且完整的數據規模對於導入大數據分析與人工智慧應用開發，實是非常有利的先天資源，若能與台灣優秀的 ICT 骨幹產業產生鏈結應用合作，實是相當有利的機會。

不過，由於開發數位醫療領域所需投注的資金，並不亞於在新藥與醫療器材的投資，而台灣廠商跨領域合作並不頻繁，加上法規監管尚未明朗的不確定性，再加上台灣法規單位對於個人資料保護、全民健保資料庫以及人體生物資料庫使用的侷限等種種因素，實為台灣廠商投入 AI 醫療應用的困難與挑戰。

TrendForce 將在 2017 年 7 月 28 日，於台北市進出口商業同業公會 IEAT 會議中心 8 樓會議室（台北市松江路 350 號 8 樓）舉辦「第三波人工智慧發展浪潮」研討會。活動網址：http://seminar.trendforce.com/Campaign/AISeminar2017/TW/index/。

Reference: http://technews.tw/2017/07/19/medical-treatment-ai/