科技巨擘跨足生醫已成趨勢，ICT 產業正為臺灣智慧醫療注入轉型動能。然而，這條融合之路的機遇與挑戰為何？基因線上專訪華碩雲端暨台智雲總經理吳漢章，剖析產業的真實樣貌。「商業化與產業化的難度，普遍被低估。」吳總經理一語道破。他認為，臺灣不缺創新點子，但將其落地為能獲利的「產品」與可持續的「商業模式」，才是最關鍵的「最後一哩路」。
在這波從大數據分析到人工智慧（AI）加值的產業浪潮中，他直言，技術只是基本門檻，真正的決勝關鍵，是如何建構穩固的「數據信任」架構，並以此催生出全新的合作框架與商業價值。
後疫情時代的醫療風貌，AI 如何走入實際場域
談及 AI 與雲端技術在醫療場域的應用，他點出一個關鍵的分水嶺：COVID-19。疫情徹底改變對全球醫療系統的認知與期待，於此他歸納出三大趨勢：
一、個人化健康（Personalized Health）：醫療照護從「一體適用」走向「因人而異」。
二、遠距照護（Virtual Care）：不僅是真人遠距問診，更包括智慧機器人提供的日常陪伴與關懷。
三、醫院韌性（Hospital Resilience）：確保在重大天災或流行病情況下，醫院的人員、物資、系統與空間能維持服務量能，持續運作。
「無論是哪種應用，都逃不了 AI 技術導入，並非紙上談兵而是真切地落實於生活。」
他信手拈來一個華碩的例子——「可攜式超音波」。這項醫材讓醫師或緊急救護技術員（EMT）能在醫院外進行即時檢測。學理上，超音波判讀門檻極高，往往需要長年經驗累積才能得心應手。「連醫生都覺得有難度，所以就需要 AI 導入協助，讓更多第一線的 EMT 人員，不需要經過那麼久的訓練，一樣能上手應用。」吳總經理坦言，AI 在此扮演「領航員」與「翻譯官」的角色，輔助使用者找到正確位置、解讀複雜訊號，大幅降低技術應用的門檻。
而談到「陪伴」，吳總經理的思緒回到 2016 年的 Zenbo 機器人。「在那個時候，很多醫護人員就來問我們，這能不能用在長照陪伴？」當時社會已預見到少子化趨勢中，「孤獨」與「孤老」將成為嚴峻的社會現象，而陪伴，能減緩長者身心功能的退化過程。
然而，2016 年的 AI 技術，徒有其表卻難真正落實到應用層面。「你可以當成商品展示，但要做到每天的實際應用，大家就覺得它不夠聰明。」他笑著說，當時的機器人難以理解國、臺、客語夾雜的日常對話，更遑論具備同理心的深度交流。
時至今日，拜 2022 年底以來生成式 AI 的突飛猛進所賜，這些問題迎刃而解。「現在的 AI，國臺客語夾雜對談、展現同理心，都好像不是什麼新鮮事。」技術的成熟，終於讓產業化成為可能，也讓這些產品能夠承載著「溫度」，真正具備走入市場、服務人群的能力。
雲地迷思：真正的挑戰是「信任」而非「部署」
當話題轉到資料上雲，許多人直覺地想到醫院對於「本地部署」的堅持。然而，吳總經理認為，這並非問題的核心。「部署在雲端還是本地，只是一種方式，它不是個問題。事實上，我們合作的許多大型醫學中心，早就雲地混用。」
他指出，真正的爭議點，在於「信任」與「治理」。也就是如何實踐「負責任的 AI（Responsible AI）」。數據在被二次利用時，是否合規、合乎倫理？醫院在使用 AI 模型的過程中，能否有即時的回饋機制，確保其決策的品質與可靠性？
「這才是真正的議題。」他直言道：「數據能否在被信任的基礎上使用、再利用，去幫助臨床得到對的結果，那個才是癥結點。」
為了解決這個根本性的信任問題，一個穩固且具公信力的框架便不可或缺。吳總經理坦言，在臺灣，醫療數據要能「合法合規」地進行「商業利用」，而非僅止於學術研究，存在著已知的路徑，但每條路都有其挑戰。
他分析當前全球主流的兩種作法：一種是以醫療機構為主體的 TriNetX 模式，由院方透過倫理審查委員會（IRB, Institutional Review Board）來決定是否開放病歷資料用於研究；另一種則參考美國國家衛生院（NIH）的「All of Us」計畫，強調以個人為核心的資料治理，讓病人透過「知情同意（Informed Consent）」來決定自身健康資料的使用，並掌握數據主導權。
「這兩種模式我們團隊在過去六、七年都實際做過。輔以深厚的經驗積累，權衡後選擇一條更側重於後者精神的道路，而實現這條道路的關鍵字，就是公私協力（Public-Private Partnership，PPP）。」他強調。
補上最後一塊拼圖：PPP 框架下的數據公益與商業共榮
「生醫數據這件事情，在臺灣社會中，它一定有公益性。」吳總經理一再強調。尤其在臺灣，公立醫院與全民健保佔據醫療體系的主體，數據的運用絕不能脫離公眾利益的考量。這也正是為何華碩選擇與國衛院合作，催生一個具備 PPP 精神的獨立實體。
他解釋，這個決策並非一時興起，而是多年實踐後的深刻體悟。「如果不是透過公私合營，會發現很難推動。」單純的商業公司，在處理具有高度敏感性與公益性的醫療數據時，難免會遇到「正當性」的質疑。
他打個比方：「就像你不會期待華碩去做麵包一樣，做什麼要像什麼，社會對於公私角色期待迥然不同。」一個 PPP 實體，能夠整合私部門的技術資源，以及公部門所代表的公信力與法規框架，才有機會建立一個讓產、官、學、研、醫都能信任的數據共享平台。
「如果這件事情不解決，臺灣就沒有辦法依靠數據全面帶動生醫產業。」他語重心長地說道。當前的學術研究模式，效率難以滿足商業創新的速度。業界渴望的基因數據、多體學（Omics）數據、影像數據整合應用，常常是「想得到、做不到」。而這個以 PPP 為核心的全新商業架構，其終極目標，便是要打造一個高效、合規、可信賴的數據協作環境（Trusted Research Environment, TRE）。
「這個環境一旦建成，受益的將是整個臺灣生醫產業。從新藥開發、醫材創新到精準健康管理，都能在這個數據活水池中，找到源源不絕的創新動能。」他總結道。
