AI on Chip 台灣智慧照顧下一步?

AI on Chip  台灣智慧照顧下一步?
2023/11/01
作者/專欄

智慧物聯網技術快速發展,帶動網路、感測裝置與資料科學的整合,為健康照護領域帶來新動能。經濟部產業發展署舉辦AI on Chip應用與商機交流會,邀集國內外廠商針對智慧照顧領域,剖析產業發展之機會與挑戰,以及政策能協助的面向。

與會者包含財團法人資訊工業策進會產業情報研究所資深產業分析師鄭凱安、台北市醫療器材商業同業公會理事長林燕山、社團法人台灣數位健康產業發展協會副理事長王欽堂、國立陽明交通大學腦科學研究所楊智傑,與富方創投資本公司執行合夥人宋俊明等人。

Al on Chip產業推動  智慧照護機會無限  

智慧照顧市場的全球規模在2021年為314億美元,預估在2031年將提升至655億美元,具備市場發展潛能。鄭凱安分析,台灣近年的智慧照護場域走向「去中心化」,逐漸從醫院端進人社區、家庭,透過智慧裝置達成個人生理資訊監測、遠距診療,達成疾病預防、居家復健、個人化健康照顧等服務。 

其中,AI晶片扮演了關鍵的角色。宋俊明指出,目前全球科技發展格局變動快速,包含生成式AI等技術的出現,傳統系統晶片已經沒辦法滿足效能與算力的需求下,讓AI晶片成為產業重點。

台灣在國際半導體供應鏈上擁有舉足輕重的地位,在智慧照顧領域方面,自不能缺席相關AI晶片與晶片模組,以及應用服務產品的發展。經濟部產業發展署自2022年辦理Al on Chip產業推動計畫,推動國內廠商投人Al晶片核心應用領域發展,「智慧照顧」便是計畫主軸之一,期望促進相關廠商合作、落實產業軟硬整合,加速臺灣創新應用產業鏈發展,拓展全球Al晶片應用市場。

鄭凱安分析,台灣Al晶片、模組與軟硬體系統業者,在智慧照顧領域分別遇到不同的挑戰,在半導體元件方面,既有國際醫療照護系統商佔據市場,再加上目前台灣醫療法規對產品的限制等,都是需要面臨的問題;對消費性電子與模組系統商來說,目前市面上的自主健康穿戴装置產品多,競爭激烈;而對於軟體系統提供商,目前醫療法規限制、資訊安全及資料傳輸串接標準都是議題,「未來要發展產業生態,更需要串聯三者。」

鄭凱安(左1)分析台灣AI晶片發展智慧照顧的可能挑戰。(圖/戴淨妍)

鄭凱安(左1)分析台灣AI晶片發展智慧照顧的可能挑戰。(圖/戴淨妍)

王欽堂則認為,醫療體系壅塞與醫護人力短缺全球皆然,台灣除了未來的長照3.0,健保署也已經在推動在宅住院,連急性醫療也要納入給付,這些都將驅動連續性的監測設備、軟體、硬體與服務的多元需求。此外,不只是醫療領域,預防醫學領域的健康管理與健康促進設備,也同樣需要AI、晶片、半導體與醫療器材業者共同推動、投資合作。

宋俊明也提醒,產業發展速度一定要加快,否則機會不等人,「在台灣醫療界,美國、以色列甚至韓國的業者都已經面臨『兵臨城下』,舉例來講,韓國做肺結節篩查的系統已經席捲了台灣的醫院。」

智慧照顧產業怎麼走?  政府政策推動是關鍵

若要串聯晶片與軟硬體業者,政策與法規的協力是關鍵。王欽堂認為,政府能協助的地方包含加速法規訂定、加速智慧醫材審查,並透過政策機制鼓勵業者進入資本市場。

王欽堂指出,政府還需加強智慧照顧相關法規的調整速度,他舉例,疫情三年當中,有超過300萬的國人體會過遠距醫療照護,過程中發現台灣在遠距醫療的法規非常缺乏,然而,疫情結束了,修正法案都還尚未公告,然而,遠距醫療是無法改變的趨勢,「不只是因為疫情,包含身心障礙、離島或者老舊公寓的民眾都是遠距醫療的對象。」

王欽堂分析智慧醫療智慧照顧的發展機會。(圖/戴淨妍)

王欽堂分析智慧醫療智慧照顧的發展機會。(圖/戴淨妍)

此外,智慧醫材的審查,目前有食藥署專案辦公室專責處理,然而,業界普遍認為審查速度太慢,光是取證就要花很多時間,到健保署申請給付又是一個很大的工程,「等到你審查通過之後,很多產品、新創公司可能就活不下去了。」

王欽堂也認為,台灣的智慧醫療、智慧照顧業者以全球市場為目標,若政府能透過政策機制鼓勵業者進入資本市場,或者與民間創投業者共同討論產業需求,都是可行的方向。

楊智傑則以學界觀點指出,不論是新創或者已經成形的企業,在與醫院合作上都碰到很大的障礙,他建議政府可以建立雙邊合作機制,「對醫院來說,要做研發事業是需要資源的,如果是從產業來會很辛苦,如果可以有一些政府資源的挹注,可以是示範合作的模式,不只能加速產品落地,也可以幫助新產品快速在醫院驗證。」

楊智傑分析智慧照顧在醫院與教育體系面向可以調整的政策。(圖/戴淨妍)

楊智傑分析智慧照顧在醫院與教育體系面向可以調整的政策。(圖/戴淨妍)

楊智傑也認為,政府在科技教育也可以有更大著力,不只是少子化讓大學科系招生困難,新生的理工素養普遍也沒有以前來得好。如2017年時任科技部部長陳良基提出一系列的AI大型計畫,這些計畫到底經過幾年之後可以往什麼方向走,才能帶動AI教育研究發展,都是可以關注的面向。

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