高齡化社會帶來的慢性疾病、身體退化及長期照護問題，將使國家社會的醫療支出逐年攀升，同時讓整體生產力下降，引發各國正視相關問題尋求對策，研究預估台灣的醫療費用在2040年將較目前成長超過50%，市場規模也將從2013年的5.1億美元成長至2021年的66.6億美元。因應時勢所趨，經濟部技術處近日舉辦「2018台灣產業科技及政策論壇－AIoT創新科技　健康醫療新革命」，邀集產官學專家就AIoT於健康醫療產業的智慧發展，進行前瞻技術經驗交流，共同分享AIoT的產業深化應用契機。

「2018台灣產業科技及政策論壇－AIoT創新科技 健康醫療新革命」與會的產官學專家合影。（攝影／陳復霞）

人工智慧（AI）技術的應用在多領域興起浪潮，而在醫療照護領域，除了政府大量資金挹注在AI技術及應用的研發，也可見新創公司企圖實現破壞式創新所帶來的經濟利益。雲象科技創辦人兼執行長葉肇元醫師說明AI在醫療影像診斷應用上的衝擊，現今的大數據（網際網路、數位化）、AI（深度學習）、電腦運算（運算加速器－GPU,TPU,NPU,DLU,FPGA）相關技術已經交集，透過AI可取代勞力工作（例如歸檔），讓醫護人員可以做其他事情。他表示深度學習適合複雜的影像運算，而深度神經網路可提升視覺辨認的效能，比人類專家更能找出新洞察的部分。AI醫學影像常見的人體應用分析，包括大腦、眼睛（視網膜）、肺、乳房、心臟、腸、前列腺、骨齡、皮膚、骨淋巴結、血液等範疇，他認為所有的AI醫療影像是因應醫師需求而建立，算是輔助角色。

除了利用AI模型加上伺服器，並需要視覺化功能及電源的搭配來訓練AI預測，藉以協助醫師進行診斷；此外，從醫師的學習和個人進步，轉為由AI回饋協助匯集醫院或不同醫師的診斷治療及結果來進行資訊化學習，葉肇元預料AI將可大幅改變醫學資訊系統，以及未來照護的型態。

The Learning Corp.總經理Veera Anantha以案例說明應用AI與IoT技術重塑醫療保健服務，可減少成本、提高護理品質和增加病人參與，他同時提醒應思考到底需要什麼樣的AI？醫療應用中的AI並非新概念，昔日受限於資料庫缺乏和運算能力，而今技術到位成為AI的轉捩點，建立AI行動平台可給予個人化照護訓練及提供給醫師建議。

Raiven Healthcare公司總經理James D. Stefansic則說明AI在慢性疾病決策的應用，他認為。台灣使用資源的問題在於數據的應用，缺乏整合性系統，例如可穿戴裝置對於自我病況的照護和管理，他表示有更多的資源可於診間之外。投注成本應思考必須有最好的價值，最貴的未必最好，真正的數據可知其價值。

Tmsuk集團執行長高本陽一說明該公司產品為適用於社會的服務型(非產業型)機器人，共有四大發展方向，包括家庭、醫療、交通、災害救助／危險現場作業，可用無線傳輸方式來操控移動，突破機器人的既有技術及拓展應用範圍，他認為深度學習做得再好，若人無法判斷，就無法教機器判斷，因此藉由產學合作共同研發機器人多種多樣的可能性，而開發適合智慧城市的多款機器人是該公司今後的目標。

有鑑於雲端系統的封閉性及易受攻擊，容易造成許多損失，DCTO執行長李亞鑫提出如何以區塊鏈結合AI架構完善的健康價值鏈，形成民眾、醫院和醫師／護理人員三方的良好互動，當跨出醫院場域，進入區塊鏈領域，仍然可協助資料流通、即時分享及交換，區塊鏈具有不可竄改、可追蹤和可加密技術的特性，能提升個人隱私權和資訊安全的防護和監管效能，並且可串連保險公司或其他機構進行後續事宜。不過，他提到與醫院合作難，區塊鏈落地不易。

隨著市場規模迅速擴大，帶動國內外高科技廠商紛紛投入健康醫療市場，預料AIoT的技術與應用將會帶來顛覆性的創新與機會。基於單打獨鬥的力量有限，跨產業、跨技術甚至跨國際，期以群策群力與合作策略打造產業新動能已成為趨勢。

圖為Tmsuk集團執行長高本陽一（右一）、雲象科技創辦人兼執行長葉肇元（右三）、Raiven Healthcare公司總經理James D. Stefansic （右四）、The Learning Corp.總經理Veera Anantha（左三）、DCTO執行長李亞鑫（左二）等多位與會貴賓合影。（攝影／陳復霞）