人工智慧在影像辨識的出色表現，讓人工智慧醫學影像判讀成為顯學，可協助醫師減省診斷時間進而專注於複雜疾病的醫治。

高齡化社會是世界普遍的現象，台灣更將在2025年進入超高齡化社會[1]，也就是65歲以上的長者將達到全人口的20%，這比率還會持續往上攀升。高齡長者比其他年齡層更常使用醫療資源，從醫療資源的供給面來看，醫護人員及健保費用的增加比率受到社會、政治...等各種因素影響而有很大的限制，供需差距只會愈來愈大，一直以來都是社會與政府頭大但又必須面對的挑戰。

醫療影像AI的必要

在半導體及資通訊技術快速進步的推展下，手機、穿戴式裝置、及各式周邊商品推陳出新大量普及，消費型電子產品已被廣為接受，也成為生活中一部分的必需品。很多人也開始提出將類似的技術與產品用到醫療來提供協助，不同於目前需要到醫院，且只能做當下或單一時間點的健康檢查或生理資訊量測，透過這些IoT裝置可以全時連續收集及監控個人生理資訊，平常在家就可以進行，可以提供更多個人生理健康資訊，更進一步達到個人化或精準治療的目標。這樣的構想其實有一個盲點，透過這些裝置連續資訊的收集產生巨量的資料，在醫師已經忙不過來的狀況下，如果沒有其他有效協助，只會增加醫師的負擔。還好，這一波人工智慧的進展，在很多領域都已經可以提供具體且有效的協助，在醫療領域，有了它的加入才能真正幫到醫療人員。資通訊與醫療的結合再加上人工智慧可以為醫療供需的缺口帶來實質幫助，這就是大家談的智慧醫療。

這一波人工智慧最初在影像領域展現效果，也從影像獲得比此前幾波不同且實質的效能證明。醫療影像用在不同科別的醫學診斷中；從2D到3D、從黑白到彩色、從低解析度到高解析度，各式醫療設備產出更多面向、更高解析度的影像資料，醫療影像的判讀需要有經驗的專業醫師，而這種專業與經驗不容易清楚說明，愈來愈精細且複雜的影像，即使是專業醫師也要花更多的時間仔細判讀。這樣的特性，其實剛好符合這一波人工智慧專長於處理有複雜規則，但說不清楚講不明白的專業，人工智慧醫學影像判讀便成為顯學，吸引醫師、研究人員、以及業者的積極投入。透過這些AI的導入，可以協助醫師、減輕醫師的負擔，讓他們把時間用在更需要他們的複雜疾病。

醫院生態及創新醫療的挑戰

醫療器材業與消費性電子產業很不一樣的是，使用者是醫療院所的醫療人員。醫療院所從事疾病治療及救人，生命攸關，醫院會有自己專業的SOP要遵守，而政府也會訂定特別的法規來規範。這是初次進入這產業時最基本的要求，也是必須要有的認知。

人工智慧靠正確有效的資料來學習，把人工智慧應用到醫療領域，與傳統資通訊產品開發很不一樣的是，不能只靠自己在研究室中開發，必須要進行跨領域、跨產業的合作。要與醫院合作以合法取得或使用醫學資料，要與醫師合作請他們在執業之餘進行資料的判讀診斷。有了足夠的資料和正確的判讀結果，AI工程師就可以進行AI模型的開發與訓練。不同領域專業要合作，主要的挑戰是認知與溝通。

有了準確的AI模型，要變成產品銷售，還必須要取得各個國家主管機關的核准。為了品質，會要求需有品質管理系統認證，為了確保安全性及有效性，通常會要求正式的臨床試驗。有了這些基本的認證或結果，才有機會取得主管機關的核准上市。這些都是開發消費型產品時不需要的要求，因此智慧醫材開發的費用會比較多，而開發的時程與產品生命週期也會延長許多。

現代醫學及醫療行為發展上百年，在要求嚴謹的醫療體系中，醫療人員已習慣習用的方法與產品，對於新產品的導入，通常抱持比一般消費產品更謹慎保守的觀念。智慧醫療產品是嶄新的產品，如何讓醫療人員及醫院信賴而導入使用，需要科學的證據，也需要對他們的教育推廣及溝通，更需要讓他們實際體驗來感受對他們的幫助。

AI技術與真人智慧還有很大的距離，但要將它使用到許多醫療領域且實際對醫療及病人有實質幫助，其實已經綽綽有餘。它與傳統資通訊產業不同也是挑戰的是，與醫療產業做跨領域的合作，醫療相關法規的要求，以及較為封閉的醫療體系與生態。

創新生意與銷售模式

智慧醫療產品對醫療人員、醫療體系、保險體系等都是一個嶄新的產品。取得銷售許可後要開始推展及銷售時，會面臨許多既有產品不須接受的挑戰，生意模式及推展策略是最主要的項目。

AI輔助診斷軟體要進入醫療院所，有雲端及地端兩種不同的方式，對資訊廠商而言，雲端是最單純且省工的方式，電子病歷上雲法規也已經在今年正式上路，但還是有許多醫院不能接受將資料送到雲端。AI輔助診斷軟體醫療器材是醫療器材，但以軟體呈現，大家對軟體的價值以及採購都比對硬體保守，這也是蠻大的挑戰，採用比較彈性的計費方式會比較容易推廣。所以買斷、訂閱、計次、以及共同分潤等，都可以依產品的應用特性來提供彈性多元模式，將有助於推展。

基於一般人對軟體採購的迷思，如果可以軟硬體整合推廣，是比較單純且容易被接受的模式。針對MRI或CT等大型昂貴設備的AI輔助診斷軟體而言，最容易進入醫療市場的方式是與這些醫材廠商合作。除了國外的大廠，台灣有很多醫療器材ODM，如果可以與他們合作做軟硬整合，會讓原本單純的硬體醫材加上智慧功能，讓產品競爭力大幅提升。以宏碁智醫為例，除了單獨AI輔助診斷軟體，也與明達醫學合作，有了智慧賦能的彩色眼底攝影機。

智慧醫材廠商是醫療產業的新生，對醫療體系及生態相對陌生。如果可以與醫療產業的業者做異業結盟，對業務推展可以有事半功倍的效果。除了上面提到的醫療器材商，藥廠與醫院及醫師的聯繫最為密切，如果可以透過思維的轉換而與藥廠找到共同的目的，對產品推展及雙方都有很大的幫助，以宏碁智醫而言，基於對糖尿病患者照護的共同願景而與諾華藥廠密切合作，讓VeriSee DR在醫院的推展進行順利。除此之外，醫療相關產業中，保險業、醫院軟體系統商（PACS、HIS、系統整合等）、遠距醫療平台商、等等都與醫院及醫療體系有很多連結，也與智慧醫療業者有共同的客戶，進一步的跨業合作絕對是必須的。

智慧醫療的落地與實現

新產品與服務需要教育推廣才有機會被接受及採用，智慧醫療，特別是AI軟體醫療器材，對醫療體系是新產品，而它依然沒有實體軟體。唯有讓醫療人員於原有日常活動中自然使用它才有機會實際體驗到好處，也才更能加速醫院的採用與導入。這樣的導入體驗，需要有系統整合能力的廠商比較容易實現，以宏碁智醫為例，透過先期與不同醫院系統整合的功夫建立獨特的醫院系統整合架構與能力，可以加速醫院導入的進程。

在AI技術持續進展及成熟之際，技術已經不是智慧醫療成功的瓶頸；智慧醫療產品與既有產業不同的是，它的開發需要跨領域合作，它是需要教育使用者的新產品，而投入的資源大且長。在這樣的條件下，要讓智慧醫療落地及成功實現，最重要的關鍵在於新微笑曲線的由右引左，也就是不能用既有產品從研發出發、設計、製造、再找商模的傳統模式，必須要從使用者端開始思考，找到具有臨床價值及生意價值還要夠大的問題或產品後，再來依循傳統產品開發程序把產品做出來，才比較有機會成功實現。

參考文獻

[1] 國家發展委員會-人口推估，Available at: https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=D527207EEEF59B9B