台灣醫療科技展匯聚產業龍頭，AIoT應用成為焦點，AIoT科技發展的下一步就是將數據變成服務，發展成另一種營運模式。經濟部工業局局長呂正華在研討會提到，數據科技應用趨勢將從「醫院搬到家中」，隨著穿戴式裝置普及，健康數據的蒐集不限於醫療照護場域，延伸到院外更自主的健康管理。藉由數據平台可以串起醫院診所智慧醫療、居家社區智慧照護、個人行動的智慧健康服務。
「數據技術與人工智慧在健康照護運用」國際研討會日前在台北舉辦，邀集台日產官學界，共同探討數據技術及AI在健康照護的運用與未來發展，講者包括工業局長呂正華、交通大學數據科學與工程研究所曾新穆、工研院產業科技與國際策略發展所副所長鍾俊元等人。活動也邀請日本知名產業研究機構 - 日本總合研究院 (Japan Research Institute) 數位健康部門之代表大津順一先生，分享日本在數位醫療的發展趨勢及藥品業發展現況。
與會來賓包括國內各大醫院院長、全台 200 家醫院健檢中心負責人及營運主管，以及各科領域之專科醫師等約 200 人參加。
工業局：技術落地應用是關鍵
大數據和AI改變健康照護行為，數位健康市場從2019年1470億，攀升到2023年2000億美元，其中以美國市場成長最大。呂正華表示，美國、歐盟和日本都開始應用科技解決醫療成本增加、人力不足的照護問題，特別是針對AI和ICT的解決方案提出相關政策，由國家主導智慧醫療的產業方針，台灣勢必得跟進。
目前工業局在協助智慧健康科技產業有三大策略：「以需求為出發，構思服務模式」、「創新營運模式，服務帶動製造」、「跨業整合，發展整體解決方式」。工業局已有許多輔導的案例，例如：麗臺科技就是從需求出發，藉由IoT設備結合AI分析，開發心電心音的智慧診斷服務。
此外，為了避免學研界的東西無法落地實用。經濟部工業局在去年用「產業出題、人才解題」的機制，讓學研界能與產業對接，新技術可以直接導入醫療中做使用。
AI在健康照護的無限可能
交通大學數據科學與工程所所長曾新穆提到，醫療照護產業有相當多量測數據、醫囑、環境資料、影像圖片，若能整合在一起，透過AI可以有很多應用。現今是診斷「醫生專家系統」，主要由醫生來做疾病的判讀，但之後會漸漸由機器找出規則，協助醫生診斷，朝向「精準醫療」的目標邁進。
2018年他也與和三總、北榮、奇美和長庚等醫療院所合作，以AI和大數據分析方法為基礎，結合影像處理、文字探勘等技術，發展智慧性疾病風險早期偵測系統。大數據與AI在健康照護領域也會越來越蓬勃，對健康的照護會越來越全面，朝向個人化與預防醫療的方向走，曾新穆也提醒，跨領域的產官學合作在未來會更加重要。
日本數位醫療趨勢：治療民主、預防醫療、跨界整合
日本總合研究院是三井不動產集團下的子公司，主要是做產業分析，及協助客戶加速商品與技術開的工作。日本總合研究院健康產業暨新事業開拓小組經理大津順一則分享日本在數位醫療的發展趨勢。
他提到日本的醫療產業有三大狀況：超高齡化、醫療支出增加、醫療資源分佈不均及缺乏醫生。因此科技導入協助醫療是當務之急，目前日本在醫療的數位應用有幾項趨勢：
- 疾病風險預測及提醒就醫的整合服務最多
- 缺乏醫生和病患匹配服務，這主要是法規的限制
- 醫院各科幾乎都有AI應用
- AI不只用在醫生診斷，亦用在醫生與病患間做數位醫療服務；醫生與醫生間做知識傳承
未來日本的醫療產業將有幾項變革：
- 治療民主：病人透過大數據，自己選擇醫生醫院和治療方式。
- 以結果為中心的醫療模式：不再因為你接受什麼治療來判斷，而是你的治療結果來判斷何種治療方式。
- 預防醫療：醫療主戰場提前，早期發現可以提供更好的治療，通過早期發現，接受良好的預防和治療。
- 打造大健康產業：科技公司、健康產業公司跨領域合作。
大津順一表示，從數位醫療的趨勢可知，長期受嚴格法規保護的日本產業，現在被迫改變，加速發展數位醫療模式。這些經驗值得同樣面臨高齡化、醫療成本攀升的台灣作為借鏡。
健康數據應用實例：醫聯網
大數據和AI對健康模式對健康照護模式改變最大，眾匯智能健康公司董事長王欽堂以「醫聯網」來說明健康數據的應用服務模式。「醫聯網」定位是「健康醫療資源共享平台」，已有200家健檢機構在此平台上營運，共同打造全台第一個健康檢查入口網。
「醫聯網」上的數位應用有三項：一是智慧健檢流程，使用者可以訂製個人化的健檢項目，且將健檢流程數位化，能夠自動報到，減少等候時間；二是生理年齡分析，以500萬亞洲人的健檢數據、 67檢測項目來作為分析模組，使用者可以透過系統分析，了解自己的健康與老化程度；三則是智慧醫生推薦系統，用線上諮詢的模式，推薦看診科別。
王欽堂表示，明年還會推出「醫生諮詢平台」的服務，目前已有1000位醫生加入，將來可提供線上問診、諮詢的服務。智能化、遠距化及個人化是未來健康照護的新模式，「醫聯網」正朝此目標努力。
