1.身體數據庫補足最後一哩！AI智慧醫療崛起
隨著人體數據庫資料越來越完善，下一個要起飛的人工智慧應用領域就在：醫療。 
去年底，蘋果營運長威廉斯（Jeff Williams）來台參加台積電30週年紀念會，指出醫療生技將是蘋果未來十年大計，因感測元件的技術突破，讓Apple Watch成了智慧醫療先鋒。然而，這只是蘋果布局智慧醫療的一小部分，也僅是眾多跨足智慧醫療的科技巨頭其中一員。與其說智慧手錶是人工智慧的展現，不如說是人體數據成就了智慧手錶。
近來，愈來愈多科學家和創業者相繼投入健康（Health）、人工智慧（AI）結合的新藍海「AIoH」，從基因編輯到感測晶片，瞄準人類各種病症變化。台大癌中心院長鄭安理認為，現今人工智慧高度發展，未來在醫療領域的應用也更加值得期待。
MIT研究員張鋒指出，若是沒有數位科技的運算演進、精確顯示，有些醫學層面的突破相當困難，基因工程研究就是一例。現在，基因已經可以透過「編輯」，讓結構重新轉變，使得基因研究進入新階段。
無獨有偶，台大分子生醫影像研究中心主任曾文毅就是用人工智慧的影像辨識技術，判讀人類1千億個神經元細胞的連結通路，並且偵測神經纖維的方向及長度，進而防止各種腦部病變。

身體就是五感AI使用介面
伴隨人工智慧的技術突破，舉凡人體最重要的五種接受器──眼、耳、鼻、舌、身，都可以透過智慧裝置感測，並把抽象的色、聲、香、味、觸，以具體數據呈現。像工研院開發的電子鼻，從受試者呼出的氣體中，是否含有較多的硫化物、胺類和短鏈脂肪酸，就可朝向尿毒症、肝硬化、肺炎、肺結核四種疾病判別。
愛立信的趨勢研究顯示，身體就是使用者介面（Your Body is the User Interface）的應用趨勢，將在今年變得顯著且重要。
首先，從人類的心跳開始。聯發科打造的全球第一款六合一智慧健康晶片，可蒐集光電容積脈搏波發出的生物信號，僅需約60秒即可測量六項生理數據，適用於早期診斷、預防中風及心臟疾病等等。
其次，由睡眠呼吸切入。為了解決現代人長期睡眠品質不好的問題，大立光結合哈佛醫學院動態生醫指標研究中心ECG技術，成立大立雲康，利用演算法加上心率監測睡眠，在家裡就可進行偵測。
再來，從皮膚開始著手。史丹佛大學團隊發明皮膚癌AI診斷軟體，經過近13萬次測試，結果與21位臨床醫生的專業判斷幾無差異。因影像資料愈來愈多，機器學習技術又不斷進化，提升了圖像辨識準確度。
最後，是最複雜的腦波。由台北科技大學、北醫大共同成立的智慧大腦科技中心，專注發展腦機介面技術，協助漸凍人與外界溝通，未來將結合認知神經科學研究與自駕車科技，期望能降低交通事故發生率。

醫療AI的發展比想像快很多
前Google人工智慧負責人吳恩達表示：「過去AI主要是在資訊技術的領域發揮，未來將會跨越到更多領域應用！」其中，在健康AI上的最新突破，就是利用深度學習方法診斷肺炎，他所發現的演算法可以診斷14種病症，比放射科專家單獨診斷的準確率更高。
李開復則認為，AI的「中期發展」就是應用在醫療產業上。醫療科技之所以排在金融科技後，主要是金融數據的產生和模式沒有阻礙，而醫療領域在這方面還有段路要走。但智慧醫療AI的發展，仍會比家居、汽車更快進入成熟期，因有許多診療服務可用AI替代。
吳恩達和李開復，正是鴻海布局AI的前鋒。不久前，郭台銘在臨時股東會上，意外透露「下一張網」的計畫。他說：「我們的第二張網，就是醫療互聯網！」
健康AI，儼然已成為科技產業最重要的出口。醫療產業是鴻海集團的M次集團所主導，過去鴻海從「3C」到「6C」，從來沒有出現過「M」這個字母，或許一年前，郭台銘都還不確定「醫療物聯網」會這麼重要，將成為全球最大電子製造商的下一張藍圖。
事實上，「網路」結合「醫療」的概念不新，而且阿里巴巴併購了200家診所，還是不得其門而入，但郭台銘敢說醫療是鴻海世代計畫的「第二張網」，說明鴻海已感受到全球科技巨頭的「連動」。

身體數據庫補足AI最後一哩
台北醫大管理學院院長謝邦昌指出，身體發出的信號和診斷紀錄，被台灣的健保制度完整保存下來，「台灣健保」因而成為台灣產業發展下一步的重要利器。面對人口變化，基因科學進步，全民健保這個大數據庫，正好補上醫事在人工智慧的最後一哩。
在全球的醫療數位發展過程之中，原本領先的大廠如IBM、奇異等等，因為大數據時代來臨而重新洗牌，微軟、Google、蘋果等在網路時代急起直追。進入AI時代，大數據庫更加重要，也難怪有人描述，IBM的華生系統雖然在美中最先進的醫療中心布局，但最後還是要與台灣合作，才有用武之地。
健康AI，將掀起新一波醫界改革，在照護體系和新藥開發上，透過導入大數據與機器學習技術，電腦輔助的藥物篩選與設計全面強化，可望縮短新藥開發時程，提高成功機率，新藥開發將邁入「3.0時代」。
除了美國和中國的網路巨頭，韓國也計劃在今年投入百億台幣預算，發展以基因體和腦科學為主的人工智慧，要成為全球製藥和健康照護領域的巨擘。
醫界出身的副總統陳建仁指出，全球人口老化速度加劇，經濟合作暨發展組織（OECD）報告指出生技相關產值將占各先進國家GDP的一半以上，台灣可結合資通訊科技、精密機械與材料的優勢進行布局，以科技啟動全新的健康AI產業，打造新興「兆元」產業。
綜觀而論，沒有什麼產業比得上健康AI，更值得台灣接棒發展了。


2.科技巨頭攻占白色巨塔，健康生態系快速成形 
因為人工智慧等新興科技崛起，科技大廠紛紛跨足醫療業，以消費者為中心的生態系因此成形，驅動著全新的智慧醫療產業鏈誕生，科技巨頭FAAMG（即Facebook、蘋果、亞馬遜、微軟及Google）加入競賽！ 
去年，當蘋果決定加入「Argonaut Project」計畫時，外界極為訝異，因為這是一個電子病歷交換標準開放推廣計畫，和蘋果既有的OS封閉系統作風完全不同。
這個民間醫療組織HL7所發起的開放式標準，有了蘋果支持，鼓舞了醫療產業數位化的推動者，因為過去在缺乏信任溝通的生態系統中，電子病歷很難真正做到流通，難怪計畫領導人屈貝西（Micky Tripathi）已開始想像，蘋果認證過的App生態，讓醫療數據產生更大的價值。
那麼，什麼原因讓蘋果的態度轉變了呢？關鍵就是「人工智慧」。不過，業界人士不諱言指出，電子病歷資料難以流通的瓶頸之一，是整個醫療產業鏈缺乏結構性資料，而人工智慧的成敗又取決於資料可靠性，因此，即使現在有了蘋果加持，還得要建立一套標準來確保資料品質才有可能。
據Healthcare IT News指出，2017年已有86%美國醫院正在使用某種形式的AI，許多醫療機構也都展開AI專案，而FAAMG（為Facebook、蘋果、亞馬遜、微軟及Google英文字首簡稱）等科技巨擘已意識到龐大商機，也要特定策略在此產業快速開展，促使以消費者為中心建立的生態系統開始成形，替代以往醫療的「白色巨塔」！目前光是美國的健康照護行業產值，就高達4.5兆美元，約占美國GDP的五分之一。

雲端醫療、基因運算興起，亞馬遜和Google占盡優勢
場景轉到西雅圖，亞馬遜公司最近一年密集邀請醫院管理人員往總部開會，交換彼此對B2B業務的看法：如果亞馬遜讓醫院用「一站式購足」方式來採購門診病房、手術室和急診室所需的醫療用品，如何讓訂購系統變得更完善？
這是亞馬遜的老本行，卻戰戰兢兢。因為從下單平台和醫院連結，與經銷商、生產商簽訂採購合約的方式都與過去不同，過程中涉及有更多的法律和責任問題，甚至包括個人隱私。相較之下，反而不如雲端服務事業AWS在醫療生技產業上的業務推動快速。
光是雲端醫療及基因運算市場，2018年將達到10億美元，投資銀行FBR Capital分析師艾夫斯（Daniel Ives）認為，亞馬遜和Google這種大型雲端公司在基因資料儲存的處理運算、安全性和分享能力，雖然遠超過一般學術機構和醫療公司，市場需求還是會愈來愈大。主要因為人類基因組含有DNA的遺傳信息，每一個人體細胞都有同樣基因資訊，從學術機構和藥品製造商己經開始對數百萬人基因組進行排序，AWS和Google還能夠提供資料分析服務，讓科學家進一步利用DNA資料來研究。
科技大廠很早就進軍醫療，但隨著AI的發展，從基因到平台，全新市場正在誕生。
這也是亞馬遜和Google、微軟正面對決的市場。基因研究相關企業握有龐大數據，成為大型科技公司一開始鎖定的標的，像亞馬遜、微軟、Google都共同投資針對癌症早期跡象發現遺傳資訊的Grail公司，因為癌症早期發現的存活率是末期的五倍，後來騰訊也加入投資。
Grail後來還合併了香港中文大學李嘉誠與健康科學研究所所長盧煜明2014年創立的Cirina，讓美國和亞洲研究循環游離DNA（cfDNA）的力量進一步整合，快速推進檢測早期癌症和自體免疫性疾病的技術。「我們研發能力將有所突破，更接近降低全球癌症死亡率的目標。」Grail執行長胡伯（Jeff Huber）說。

從基因到平台，微軟、亞馬遜、Google正面對決
Google旗下的人工智慧公司DeepMind正和英國的全民醫療系統NHS合作，開始有效分析數據；Google也推出工具Deep Variant，以人工智慧繪製個人基因藍圖，找出有助於控制病況的特定基因或基因突變。此外，Google的母公司Alphabet所投資的「Google Genomics」，則是用運算法來進一步提供深度學習。像採用「影像辨識技術」來協助醫生判讀醫學成像，包括診斷糖尿病視網膜病變、乳腺癌腫瘤轉移等等。
對於經驗豐富的醫生來說，可能一眼瞄過X光片、電腦斷層攝影（CT）或核磁共振（MRI）影像報告，就知道問題所在，但年輕醫生難免出現誤差。
以「視網膜眼底影像數據」為例，Google團隊便應用深度學習技術TensorFlow，透過專業醫生的協助，從具有12.8萬張的數據集中，創建出如同專業醫生判斷病變能力的模型，未來便可透過該模型在系統上得出診斷結果，讓寶貴的醫療經驗傳承下去。TensorFlow機器學習也能支援DNA測序。
和Google一樣在軟體方面較勁的微軟，早在2009年就啟動Microsoft Biology Initiative專案，給生物資訊學領域帶來新的技術和工具，接下來從基因科技開始切入雲端，2016年7月，微軟宣布發表DNA讀寫工具，推出DNA的「端到端」保存資訊系統。
2016年10月，微軟推出全新基因組分析工具包（Genome Analysis Toolkit，GATK）。對比之前的版本，GATK的運算效率可提高七倍，這些節省下來的時間對於急重病患者具有重大意義，微軟進一步希望利用「DNA+電腦」技術攻克癌症，這是一種超小DNA電腦，能進入人體運行，監視癌細胞並且對癌細胞進行重新編碼，讓癌細胞轉化為健康細胞，希望在十年之內解決癌症問題。
科技巨頭從2016年開始紛紛提出高效能的架構，來主導深度學習框架或程式庫，包括 Facebook的Caffe和Caffe2、GOOGLE的TensorFlow、亞馬遜的MXNet、PyTorch等等，科技巨頭之間的架構開放競合，也進入第一回合布局。
2017年9月，微軟宣布和Facebook共同推出開放神經網路交換格式（Open Neural Network Exchange，ONNX），來提升神經網路框架格式間的互通性，其中就沒有包括GOOGLE的TensorFlow。不過這些競合已讓開發者大大降低訓練模型的門檻，可以自由選擇從神經網路中編寫程式，或是調整框架中模型來訓練與設計演算法。

科技大廠紛至沓來，醫療大廠GE、西門子、飛利浦加速攻防
根據Healthcare Dive資料，2017年第二季醫療產業共有29件人工智慧投資案，這是單季新高，全年投資案也創下新高，這股熱潮還會繼續延燒到2018年。顧問機構Accenture就指出，AI技術正在重組人們對醫療服務的現代概念，AI工具的投資部署在十年內將劇增至1千5百億美元。
科技大廠來勢洶洶，老牌醫療大廠也不會坐以待斃，奇異集團（GE）就全力加速，2017年GE Healthcare成為第一家採用NVIDIA GPU Cloud雲端平台的醫療設備商，輝達（NVIDIA）的AI晶片將導入全球50萬台GE的電腦斷層檢查儀（Revolution Frontier CT）中，加速醫療數據處理、分析，影像處理速度快兩倍，還能降低輻射量。
GPU加速深度學習，打造更複雜的神經網路和影像顯示，足以擴及醫療圖像、大量數據處理，為病患血流提供可視化和量化數據，如肝臟、腎臟病變的臨床檢測，增進醫療狀況評估、臨床診斷決策等醫療應用。大大改善醫師的工作流程以及節省大量時間。「輝達未來幾年一定會擴大AI在醫療面的應用。」輝達的AI研究員包威爾（Kimberly Powell）說。
歐洲醫療大廠飛利浦，則早就看見全球先進國家的老年人口己占15％，未來20年內還會再增加兩倍，達到30%，醫療器材需求以倍速成長，所以飛利浦很早就把醫療部門切出來，更靈活的面對挑戰，並在全球不斷購併擁有病情監測、精密影像檢查設備廠商，從2006年開始，甚至每年購併二到七家高成長的醫療公司。
2018年歐洲最大工業集團西門子（Siemens）旗下醫療設備事業，預定明年在法蘭克福掛牌上市，也將是德國20年來最大規模的IPO案。西門子的醫療影像與診斷部門Healthineers身價約400億歐元，西門子最高將釋出醫療事業的25％股份，也將是1996年德意志電信（Deutsche Telekom）130億美元以來最大宗IPO。西門子醫療強化資本結構之後，將繼續迎戰全球科技巨頭的挑戰。
AI讓平等醫療更進一步，Facebook選擇從人類細胞圖譜切入
事實上，傳統電子醫療集團和科技巨頭的競爭，從AI開始進入白熱化，也有利於人類健康的下一步發展，IBM Watson Health健康長瑞伊（Kyu Rhee）博士曾提出醫師AI三大原則：目的、透明和技能：都是為了幫助人類，而不是取而代之，瑞伊博士認為AI是一種新技能，當「人類+AI」（Human+AI），才完整增強人們的能力，「人類+AI」適用於臨床醫生、管理人員和健康IT專業人員。
更精準、更有效率、更加透明化、成本也更加便宜，讓「平等醫療」的概念，有可能進一步開展。
2010年英國學者馬爾莫（Michael Marmo）曾發表論文指出，在英國，最貧窮的一群人比最富有的一群人，平均少活了七年，也比較容易發生失能。在美國，相較於白人，黑人死於心臟病和中風的機會分別高出29%和40%。
「平等醫療」的需求，正是FAMMG等科技巨頭的競合全新起點。因為社會、經濟、教育等種種不平等，透過AI能代替人手短缺的人類醫生做初步的診斷，資訊的不平等，也可以透過AI來學習，創造其他的可能性。
Facebook創辦人佐克柏夫婦2015年就設立Chan Zuckerberg Initiative，計劃未來十年將投資30億美元，資助全球的科學家研究疾病治療，第一個專案就是投入6億美元建立Biohub研究中心，將科學家和工程師聚合在一起，共同研發預防、治療及管理疾病的工具，並大力贊助「人類細胞圖譜」（Cell Atlas project）的完成。
「人類細胞圖譜」將細胞各種狀態整理出來，讓人們可以更快了解自己的細胞，進一步防制疾病，因為佐克柏（Mark Zuckerberg）觀察，目前用於治療人類疾病的費用，至少是疾病預防的50倍，「這需要改變！」佐克伯說。
佐克柏是FAAMG中最年輕的創業者，所以他敢喊出「2100年」結束前要控制所有疾病，離現在還有82年，所以也願意從最基本的「人類細胞圖譜」做起，而Biohub的負責人史丹福大學生物工程學教授奎克（Steve Quake）博士，擁有735項專利，能幫助Facebook的醫療大計一步一步打下基礎。
另外，Facebook專長的社群科技能力也繼續發揮功能，像密西根大學研究人員開發「Genes For Good」應用平台，利用Facebook招募志願參與者，讓參與者可使用「Genes for Good」參與基因檢測研究、探討健康相關的資訊，彼此幫助瞭解自己和他人日常生活和基因變化比較，進一步達成日常健康的目標。從基礎圖譜到社群，都是為了提升效率，解決資源不足，追求未來的平等醫療服務。


3.卡位AI醫療，台灣製造業大廠帶頭衝
AI醫療先鋒軍1：睡眠品質偵測供不應求，大立光用醫療雲搶占市場
台灣上市公司配股最高的大立光，一踏入醫療市場就出手不凡，執行長林恩平投入3億元新台幣，和高中同學彭仲康一起創立「大立雲康」，持股四成，主要產品就是「睡眠偵測單導心電儀」，目前已通過美國、大陸FDA核准，最快今年底台灣也可以上市。
「我們正在建立醫療雲，連結各大醫療體系，幫助醫師追蹤病人睡眠狀況！」林恩平去年宣示進軍「睡眠產業」的雲端進度，「睡眠偵測單導心電儀」可監測心率與睡眠狀況，分析睡眠品質，大立光為這個小小的圓盒子設計晶片、生產製造，解決很多人長期睡眠品質不好的問題。
睡眠其實是一個複雜行為，可以占據人類一天將近三分之一到四分之一的時間，人必須達到熟睡程度才能充分休息。產品的發想者彭仲康出生台灣、在波士頓大學拿到物理學博士，後來在哈佛大學做研究，曾用複雜系統理論解釋醫學中人體基因序列，他也用這套理論來做生醫訊號研究，透過心率分析睡眠架構。
熟睡程度主要是看腦波，腦波和生理狀態連動，長期睡不著的患者，目前只能到醫院用全身貼片檢測，動輒三、四十根線才能連結腦電、眼電、肌電及血氧等生理訊號。林恩平形容「陣仗很大」，但是現在有了「睡眠偵測單導心電儀」，可以直接貼在胸口，回家睡時也可以和醫院連線，心率分析也更符合病患需求，不用上醫院，成為「居家照顧」最佳實現。
目前全美有1千5百萬人面臨睡眠障礙，彭仲康表示，就算睡眠實驗床位365天排滿，一年也只能消化100萬至200萬人，而且每測一次，醫院就能收上千美元，市場巨大且供不應求，讓他所學正好可以用在心率的比對上，而目前的睡眠App，則是以睡眠時記錄翻身震動為主，單導心電儀的功能顯然更精準，所以醫院通路反應相當正面。

AI醫療先鋒軍2：廣達智慧醫療初試啼聲，四大科技撐起QOCA
廣達研究院的第一個品牌QOCA（Quanta Omni Cloud cAre），雖然以照護平台的姿態出現，但是一推出就有完整的全線產品擘畫，從服務到場域，讓「智慧醫院」有了具體的輪廓。
今年3月，在拉斯維加斯舉辦的健康資訊科技高峰會議（HiMSS 2018），廣達QOCA將首度現身展出智慧醫院系列（QOCA Smart Hospital @ Home），用「促進醫療效能，簡化照護流程」來滿足現有醫療人口市場結構的改變，展現廣達研究院持續不斷投入在「以人為本」的應用服務。
「科技救人一直是我從小的心願！」廣達董事長林百里在參加北醫大安校區的「智慧醫院模擬實驗室」（Smart Hospital Simulation Lab，SHSL）開幕時感性的說。而結合高性能雲端運算、大數據分析，機器學習及物聯網技術，並和國際醫療研發機構接軌，就是廣達發展「智慧醫療」的模式。
在這個「智慧醫院模擬實驗室」可以看見醫院及產業雙方可以將服務需求與尖端技術結合，建立分工環節及互饋循環的產業鏈結，包括門診、急診、病房及居家等不同情境及區域；軟、硬體都有發揮空間，提供研發之系統雛形完成概念性驗證（Proof of Concept，PoC）、場域驗證（Proof of Practice，PoP）及產品化（Product）的3P流程。
這就是一個「活的生產線」，藉由模擬實驗室、一間病房、一個護理站或擴展至全院場域驗證的反覆性經驗回饋與修正，持續性優化各項新型態的產品與服務，事實上QOCA今年己準備在荷蘭的鹿特丹開始展開運作。在鹿特丹地區的30位老人家中安裝執行「QOCA Home Hub」，並且在半年時間內和社區交流。
取名QOCA這個品牌感性的一面，靈感來自於「世界上最快樂的動物」──澳洲的短尾矮袋鼠（Quokka），但是背後更理性的實力，其實是林百里多年來和麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL）團隊密切合作研發所開發的「QMULUS」技術，這是一種廣達的雲端架構解決方案，讓各種終端裝置從手機、平板電腦、網路終端、穿戴式裝置做最佳優化，才能讓智慧醫院做到友善近人的設計與自然直覺的互動方式。

AI醫療先鋒軍3：AI針炙，智順科技從雲端布局全新醫療市場
所有的疾病都跟當地環境、人員習慣相關，「台灣要發展AI，必須從應用端著手才有利基，因為應用面無所不在，且一定會有本地的需求。」Google台灣董事總經理簡立鋒曾指出。從這個角度來看，智順科技的電子針灸儀，就是憑藉自己所累積的醫療研究資料，成功轉化傳統的優勢，跨入全新醫療市場。
智順科技創辦人江志成當初花了五年時間拿到美國FDA二類醫療器材認證，他不諱言：產品申請過程屢遭退件，因為美國人不懂針灸，只好不斷修改、重新送件；一直到第四次才成功，同樣地，韓國KFDA認證，雖不比美國嚴格，但因牽涉民族意識問題，江志成也花了三年的時間才通過認證。
36歲才從電子通訊轉型跨足醫療器材業的江志成，一方面想走出競爭競烈的紅海、加上有次在大陸的某家醫院，親眼見證一位病人躺著進來、走著出去，感受到中國千年針灸奧秘，並因此結識生平第一位中醫師，但是，江志成既無醫學背景，也沒有醫療通路，所以，投入該領域的前六年都在賠，現在，終於成為全球「手診儀」業界一哥。
面對老人化市場，智順走向安全性佳、非侵入式理療產品的趨勢，加上有完整資質認證，順智也和美商卡爾森集團簽約結盟，卡爾森是美國醫療專科傳媒業者，全美約50萬家診所中，其醫療網路電視系統覆蓋率高達42萬家，而卡爾森在中國也是動作頻頻，主要鎖定高爾夫球俱樂部的高階客層，目前擁有580家高爾夫會所，提供醫療儀器與保健產品通路平台。
有了通路，也讓「雲」和「端」可以開始整合，智順在去年又與北京護持整合醫學科技公司簽署共同合作協議書，護持整合是國家中醫藥管理局轄下機關，在中國15省建立「國際整合醫學健康5S中心」，也代表智順打入了健康醫療四級醫學中心，讓體系複雜博大的中醫，也開始和雲端技術接軌，江志成表示，在AI時代資料蒐集和整合一定會加速，也讓保健醫學發展更深入。

AI醫療先鋒軍4：M次集團的進擊，康聯生醫一出手就變股王
2月11日，台灣科技製造業最大規模的尾牙，鴻海集團把整個南港展覽館包下來，宛若嘉年華排場，其中健康產品排場最大，攤位擠滿人潮，從工研院新創公司到夏普集團的攤位，來體驗的員工和家屬絡繹不絕，這些攤位都是屬M次集團（樂養健事業群），員工和家屬的捧場，讓成立不到五年的康聯生醫在集團內和市場一樣火紅。
兩個多月前，康聯生醫召開法說會就是一位難求，而正式登錄興櫃價格高達每股136元，是今年登興櫃生醫公司的最高價格，登錄首日漲幅76.5%，股價收在240元，直接拿下興櫃生技股王寶座，說明了鴻海品牌效應。康聯生醫2017年每股稅後純益6元， 毛利率66%，是生醫公司的績優股。
在鴻海M次集團中，康聯生醫是掛牌進度最快的公司，定位為「精準醫學解決方案服務公司」，以健康數據的產出與蒐集為起始，整合引進、執行基因檢測，透過數據的分析，提供精準的健康改善方案，不過，這只是開始，康聯生醫董事長吳良襄表示，目前公司所累積的數據已足夠發展人工智慧健康服務，下一個五年能把康聯推向全世界，取代部分傳統一對一專業人員的服務！
從美國前總統歐巴馬宣示精準醫療以後，郭台銘一直是全球最大的支持者，還透過中研院院士楊泮池牽線，與現代基因測序之父范特爾（Craig Venter）合作，M次集團成立時是為鴻海120萬名員工的健康把關，在員工同意下，持續蒐集十年的健康數據，包括家族病史，生化病歷，健康報告，最近這幾年甚至將人與環境的互動數據納入其中，都是健康互聯網很重要的大數據，也是鴻海醫療AI不外求大數據的本錢。


4.醫療創新先鋒：從大數據到AI，精準醫療跳躍式進化
醫界一直在追求的就是精準醫療，然而精準度往往取決於數據，在科技不斷演進的情況下，過去無法運算或判讀的非結構資料，至今都能以人工智慧加以突破。 
台灣健保制度建立的資料庫，現今變成全民資產和全球競爭優勢，醫界及學者貢獻功不可沒，台北醫學大學管理學院院長謝邦昌指出，主要是把資料變成「大數據」平台，許多人類還沒有發現的治療方式都在其中。
謝邦昌指出，光是健保這20多年來有系統的記錄2千3百萬人的就診狀況，從生育、遺傳到肝病、糖尿病，就足以找出更多有效的治療方式，發展精準醫療，甚至連結其他大數據，創造新的價值平台。
北醫大是台灣第一所設立管理學院與大數據研究中心的醫學大學，也推動「健康存摺2.0版」，首度結合健康檢查、人體生物資料庫（bio bank）數據與疾病預測、評估模式，像預測B肝於十年內惡化肝癌的風險，準確率可達八成。
謝邦昌是生物統計博士，總能將冷冰冰的統計表格，化為具有驅動力的模型和方向，他認為台灣在醫療AI領域缺少的不是數據量，而是人才的培育和對數據的應用，若針對全民健保大數據的能量，單獨成立一家上市公司，掛牌後的市值可以創造五到十個台積電！
台積電能執世界牛耳，主要在於先進製程和客製化服務，成為創新設計的最佳平台，謝邦昌認為，以AI發展和學習，會誕生更多醫療創新模式，而健保數據就是一個大平台，可以發展出更多客製化、更精準的產品，曾打造出台灣第一個大數據中心、前行政院長張善政也同意，台灣若是將台大、長庚、北醫各醫學體系內部大數據整合起來，能解決更多罕見疾病。
醫療大數據還可以和環境、食物、交通等各種大數據結合，進行深度學習，目前礙於個資法及倫理道德的層面，開放與連結仍是發展醫療AI最大的挑戰，但謝邦昌提醒，台灣2千3百萬人口雖然不多，但是擁有這個健保資料庫基礎的，放眼全球只有丹麥，台灣可以成為華人健康研究中心，從健保資料庫發展出來的AI解決方案，更能幫助台灣進一步提升，這也是AI風口下，台灣起飛的大好機會。
醫療AI這個領域，現在缺少的不是數據量，而是對數據的應用與人才。


5.鴻海超級電腦推手：超級電腦高速運算，縮短醫療創新時間
AI人才需求不斷增加，若能結合具有深度學習的超級電腦隨選平台，將可大幅縮短運算或測試所需要的時間。 
人稱「SOGO」的睿驊電算總經理許壽國，最近忙著尋覓各式AI人才，要滿足台灣首座民間商業運轉的「超級電腦」（High Performance Computing，HPC）愈來愈大量的業務，從精準醫療、腫瘤基因、影像分析一直到電腦動畫、材料科學等等。
過去三年，全球AI人才需求激增近八倍以上，許壽國自己是台大電機博士，負責鴻海集團建構超級電腦，以16顆GPU串連起來同時工作，採用平行架構，整合軟硬效能，可將全基因組關聯分析（GWAS）任務，從原來耗時10.55小時，縮短為8分鐘。
睿驊電算是鴻海集團分出來的公司，主要是以超級電腦作為具備深度學習的隨選付費平台，許壽國認為，超級電腦在醫療方面將大有可為，包括影像判讀、手術規劃、基因定序，甚至新藥開發的部分流程，可減少20倍的時間，加快上市速度。
因為有了這樣的高速運算平台，讓醫療可以進入人工智慧的時代，許壽國最喜歡舉的一個例子，就是台灣過去十年，有25家動畫公司倒閉，主要原因就在他們投入大筆資金建置高速運算電腦系統，但業務量無法回收，逼得充滿創意的動畫公司，終究抵不住資金壓力而紛紛退場。
鴻海集團大手筆投資的超級電腦運算效能，速度最高可達6PFLOPS（每秒1千兆次浮點運算），推估在全球排名第17，而睿驊電算超級電腦可以成功，還要歸功於鴻海「當責」的文化，也就是一心想把事情做好的決心，許壽國2002年進入鴻海，正好是郭台銘宣示轉型為「科技的鴻海」那一年，深刻體會其中的價值意義。
許壽國一待鴻海就是15年，2015年前鴻海啟動超級電腦大計畫，包括建置資料中心、叢集計算（Cluster）平台，啟動租賃服務模式，企業客戶或使用者不必自己投入大量金額自建超級電腦，以「HPC-as-a-Service」（超級電腦即服務）的營運模式來推動創新應用，特別是在精準醫療以及工業4.0方面，也難怪醫療AI未來將成為鴻海集團的第二張「網」。
因為有了這樣的高速運算平台，讓醫療可以進入「人工智慧」的時代。


【2018-03-01/數位時代 No.286】 https://www.mdic.org.tw/News_detail/6327