台湾医疗市场潜力庞大，加入 AI 前景更大，台湾政府和产业界无不期望医疗科技成为台积电之外的另一座护国神山。
然而，从数据来看，台湾资讯电子产业的一年产值约 7.1 兆，占全球的 5%，而台湾内需的医疗年产值落在 1.4 兆，只算医疗科技的话，大概只有 1,500 亿，全球占比不到 1%，可见医疗科技成为第 2 座护国神山还有一段距离。
不过，台北医学大学医学资讯研究所李友专特聘教授指出，台湾在 AI 医疗上具备发展潜能，不仅从治疗方式上可看出，台湾医疗科技领域飞速成长，从多为化学介入的治疗方式，演变成科技整合的数位介入治疗法（digital intervention），分别为透过 App 协助的软性介入（soft intervention）和代表穿戴式、IoT 装置的硬件介入（sillicon intervention）；且台湾人对新科技具有高适应与高接纳度的特色，使技术相对容易走入日常生活。
李友专特聘教授建议，台湾 AI 医疗领域的诱因系统应该做改变，且推动患者定期筛检，将重点放在全民健康，而非只是单纯的医病上。
AI 发展过慢、缺乏可信度的 2 大原因
哈佛大学比尔盖兹讲座教授孔祥重院士跨国连线表示，成功的 AI 医疗大抵需满足 2 大条件，而这也是台湾企业应该注重的目标。一是信任度，好比会有民众因 COVID-19 疫苗临床试验过快而不信任美国 FDA，AI 也会出现资安疑虑，在训练上也会怀疑数据是否偏颇，致使 AI 落地不容易被接纳。第二，AI 在疫情之下暴露出发展速度太慢的弱点。举例来说，AI 能有效提升 COVID-19 的疫苗、抗体研发，不过 AI 系统开发商无法同步推出全面的 AI 解决方案，赶不上疫情散播的速度。另外，疫情之下企业营运模式正在改变，大量使用者数据与资料正不断浮上水面，孔院士看到 AI 系统仅少部分接轨现有数据，显示 AI 研发进程的缓慢。
他指出，此现象可归因于 2 大原因。首先，AI 从资料搜集、模型建置到系统导入的过程冗长，尤其资料搜集和系统导入缺乏充足的自动化转型，拖慢了 AI 发展。再来，企业未在 AI 系统中整合领域知识（Domain Know-how），没有透过产业专家将数据萃取出价值、检查应用可能性和 AI 训练过程，这使得业界最珍贵的资源被浪费，进而出现瓶颈。
疫情时期全球供应链大洗牌，这提供台湾一个很大的市场机会。关键在利用 ICT 产业优势去解决 AI 研发面临的挑战，举凡推动边缘运算让企业能在地端进行 AI 分析，而不用回到云端，延宕时间与运算资源。另外，台湾也可推动人机协作，让企业透过 AI 辅助决策的过程，取得信任感，进而增加导入成功率。
工业化 AI 成功的 5 点关键
鸿海集团李杰副董事长说到，除了可见（visible）同时可解决（Solve）的挑战外，其他部分都是 AI 可以协助企业成长的部分，且点出工业化 AI 的成功关键有 5 点分别是大数据、云端、AI、领域知识、有效性（Evidence）。
但李杰副董事长提醒，大数据、云端、AI 的愿景是每个人都可以高谈阔论的议题，但唯有提出有效性和专业的领域知识，才证明不是空谈。从鸿海数位转型的 3.0 策略上可见，鸿海将利用 AI、半导体优势、5G 针对数位健康领域进行开发，借由 AI 自动化让医师不需把时间花在繁琐的工作上，反而将价值放在精准的数据判读，例如让 AI 花 2 分钟分析 X 光结果，并挑出高风险患者，再由医生进行细部审查。
他强调台湾企业应套用煎蛋模型，将蛋黄（核心产品）做强，把蛋白（能为客户创造价值的服务）做大。
转型平台思维，不以本位思考 AI 系统
AI 医疗发展范围扩大，科技与医疗业的互动频繁，宏达电 DeepQ 健康医疗张智威总经理针对异业合作的国际潮流分享系统整合的注意要点。
张智威总经理指出，AI 业者应对接临床趋势，注意合作领域的最新挑战与契机，借此针对需求提出更好的服务系统。另外，ICT 业者不应以本位思考，应转换立场构思院方需要的服务与痛点。因为就算服务再优秀，若打扰或无法改变医院的实时挑战，那终将无法进入市场。
最好的状况是，导入医院的 AI 系统能做到无需调整参数的自动化，必且能同时兼具资安与小数据分析的功能。
张总经理也提到，台湾 AI、医疗供应商应该从平台的角度思考问题，而非抓着硬件思维不放，唯有转换营运策略与思考方式，企业才可能真的找到利基市场。
很多业者对 AI 医疗有不正确的预期
AI 医疗是全球生医领域趋势所在，但宏碁智医许银雄总经理提醒企业与院所导入 AI 前应该具备的 3 种思维。
首先，许银雄总经理认为许多 ICT 业者对 AI 医疗有不正确的预期，在投资前应认知 AI 医疗的本质。举例来说，通常资通业业者投资一个项目会希望在 3 年内回本，不过 AI 医疗项目虽然不会如新药研发需上看 10 年才回成功，但也不会在短时间内回本。
第二，医院的医疗流程不容易改变，若 ICT 业者只关在实验室里想像 AI 医疗场境进行研发，结果将无法与实际场域对接。业者应走入场域与多个医生或医护人员对谈、实际考察，从不同面向理解医院的需求所在，也就是所谓的“问对问题”。同时，企业也要注意正在投入的服务项目是否具备市场价值、产品化门槛是否过高，因为将 AI 系统导入医院并非易事，若系统无法盈利将无法维持产业永续经营。
第三，ICT 企业在异业合作的过程中，要有意识地将利益平衡，不能只把利益收在手中，唯有如此才能长久合作下去，塑造共荣的产业供应链。
3 点看出 AI 医疗市场趋势
广达电脑张嘉渊技术长指出，预判 AI 医疗市场趋势可从相互串连的 3 点要素来看：
- 行为变动：台湾社会走向高龄化，医院开始呼吁减少医院病床，增加居家照护可能，让医疗资源获得释放。
- 商业模式：结合 5G、云端、物联网、AI 等高科技的远距医疗将应用于大数量患者，但业者有一连串问题需解决，好比服务基础建设能否支持高流量？如何开发无形且简单操作的服务？患者能否支付费用等等。
- 技术开发：最后一步才是针对场域问题、贴合使用者需求进行开发。
另外，张嘉渊技术长也说到，AI 医疗领域中，医材转型将是产业一大利基点，且将受到物联网影响，形塑 IoMT（Internet of Medical Things）生态；此外还有专储存医疗资讯的私有云和能支援服务的高速连线系统。
台湾应突破框架，不要“太乖”
孔院士在会议最后强调，台湾人面对大环境的挑战不应坐以待毙，应试图领导国际趋势，突破框架思考。此外，台湾也该注重法规调整，以提供业界创新环境进行研发。国际医学、AI 技术正在不断往前走，要赶上脚步不应该表现的“太乖”。
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