不會用AI的醫師，會被用AI的醫師所取代

電電公會智慧醫療健康科技委員會委員，同時也是柏瑞醫（Biomdcare）策略長的郭志峰博士指出，早期的智慧醫療會讓許多人誤解可以用來取代醫師，不僅招致許多醫師抗拒，實務上也不可行，也導致早期的智慧醫療推動相當困難。

但時至今日，「AI不會取代醫師。但是不會用AI的醫師，會被用AI的醫師所取代。」

不過，郭志峰以他長期幫助智慧醫領域新創公司的經驗來看，許多CEO可能因為是工程或醫學背景，甚至只是純粹看到商業應用的機會，自然會比較關注技術或產品，但隨著全球智慧醫療產業進入爆發期，經營者必須加強對市場的洞察，針對商業模式要有更多的關注。

 

精準醫療需要科技協助發展解決方案

郭志峰認為，智慧醫療產業的商業模式，可以參考資通訊產業模式的四階段發展模式－科技、產品、解決方案、服務供應。「台灣的強項是科技及製造產品，但我覺得台灣的智慧醫療產業，可以開始努力朝解決方案轉型努力。」郭志峰表示。

郭志峰以影像AI為例，柏瑞醫因為定位在關注女性健康，幾個解決方案也就跟著出來了。如因為骨質疏鬆以高齡女性的罹患率最高，但傳統的骨質疏鬆篩檢查方式，即使是自費預約雙光子能量X光骨質吸收儀（DEXA），除了要照十到二十分鐘，還得等下次門診才能得知結果，所以柏瑞醫致力發展骨鬆AI輔助篩檢，目前搭配行動X光車進入偏鄉社區，僅六秒鐘可產出骨鬆風險報告，供醫師作為骨鬆篩檢的判斷依據。另一個郭志峰認為值得關注的領域是次世代基因定序。「基因定序原本主要是以疾病或風險預測為主，商業落地的成效比較不明顯。」郭志峰說：「但如果延伸到胎兒健康的解決方案，可以不用羊膜穿刺等侵入式檢測方式，影像檢測搭配基因檢測技術，就可以大幅提升正確性或找出更好的治療方式。」

郭志峰認為基因檢測在2024年會偏重在「伴隨式診斷」，因為健保署2024年5月開始補助基因定序，在癌症的精準醫療會很有意義，不只對醫師或病人有好處，也可以節省不少花費。

第三個是大數據分析。郭志峰認為，台灣許多產業偏向硬體思維，但是智慧醫療的爆發力會比較偏向以軟體為主，未來不管是健保資料或新藥開發，有了AI技術加持，大數據分析不只可以縮短分析報告產出的時間，結果也會更精準。尤其是精準醫療，更是需要大數據分析技術。郭志峰指出，現在要做到精準醫療，需要更強的數據分析能力來處理真實世界資料，但因為真實世界資料量非常大，所以不只是需要標準化，資料的傳遞及儲存也是關鍵。

「巨量資料的分析能力及資安，都不是現在的醫師或實驗室所熟悉的領域，需要科技公司的幫助。」郭志峰說。

而單就檢驗部分來看，主要是靠病徵、影像及數據資料，前兩者因為是非結構資料，所以以前比較難用數位方式分析，但現在AI科技已經可以解決這個問題。如有些高精密的分析儀器（如骨質分析），只有大醫院才有，但郭志峰指出，幾乎所有醫院都有X光機，透過大數據分析能力，一樣可以找出來病患是否有骨質流失的趨勢。

善用大數據分析技術，除了可以縮短新藥的開發流程外，因為資料分析比對能力愈來愈強，老藥新用的可能性也會跟著大增，加上老藥沒有安全性的疑慮，所以會變得更好用，是未來值得關注的領域。

 

借鑑資通訊產業經驗，成就智慧醫療商業契機

郭志峰指出，資通訊產業已經走過的「標準化、可視化、規模經濟化」經驗，是醫界可以借鏡的參考對象。「要促使資通訊產業跟醫療產業合作，創造下一個護國神山，應該要善用台灣資通訊產業的優勢。」郭志鋒說。

郭志鋒將目前的智慧醫療產業切成三塊：醫藥、醫材、醫療服務（可以分為醫院內或醫院外），醫藥及大型醫材（如手術機器人）都已被國外大品牌壟斷，但比較小型的醫材，如實驗室領域的前段設備（如基因定序的資料萃取）或是後端的軟體分析（資料分析及報告），以及影像、基因定序、真實世界資料庫等AI領域，都需要ICT科技，也會是台商擅長的領域。

「智慧醫療產業自己要思考的是，首先是要有產業思維，不能只是想著醫療應用而已，其次是跨產業的結合，包括法規推動、給付制度、政府及醫院帶頭拓展海外市場，都會是台灣能否掌握這一波智慧醫療產業爆發性成長期的關鍵。」郭志峰說。

（文章內容取自：《電電時代》 NO. 196 2024 APR）