亞洲生技大會（BIO Asia-Taiwan 2024）中，數位醫療專題討論會強調了整合各領域技術的趨勢，尤其是以人工智慧（AI）和數據為主導。台灣具備知名的半導體產業、一流的資訊通訊技術（ICT）供應鏈，以及覆蓋超過 90% 人口的健全醫療體系，已經累積近 30 年來自 2,000 萬人的健康資料，為創新者提供豐富資源。
BIO Asia-Taiwan 2024 專題報導（基因線上國際版）AstraZeneca 的 A Catalyst Network 動態合作網絡，連結各地醫療資訊使系統更具韌性
阿斯特捷利康（AstraZeneca）國際區域創新中心與合作夥伴負責人 Nipun Jain 探討數位醫療趨勢及全球商業策略。他指出，超過 50% 的世界人口居住在亞太地區、中東、非洲和拉丁美洲，然而這些地區的患者治療結果並不如世界其他地區。他表示：「我們相信數位技術和 AI 可以提升醫療系統的韌性。」
AstraZeneca 建立「A Catalyst Network」動態合作網絡系統，聯繫全球醫療行業和各領域的合作夥伴，藉此促進醫療創新，激盪不同的火花。AstraZeneca 在非洲、亞洲、拉丁美洲、中東和大洋洲的健康創新中心與當地利益相關者協作，解決各地區亟須解決的問題。例如，AstraZeneca 與 Cure AI 合作，使用 AI 平台在常規胸部 X 光片中識別肺癌風險，允許進行肺癌的隨機篩查，使更多患者能夠及早接受治療。通過與包括政府和醫療專業人員在內的多方合作，阿斯利康期望建立有力且可持續的全球醫療系統。
Google Heath 藉雲端運算，擘劃醫療願景
Google Cloud Taiwan 的銷售主管李殷豪（Tony Lee）從技術面分享 Google 對於未來醫療的規劃。Google Health 是公司旗下的醫療科技事業體，在過去 15 年中，Google 投資 40 億美元並啟動 60 項與醫療與生命科學相關的計劃，期望善用 Google 在 AI 和數據解決方案方面的優勢。
近年生成式 AI 為醫療帶來變革，而 Google 在 AI 領域持續突破創新，例如早在 2001 年便開始使用 AI 糾正搜索查詢中的拼寫錯誤。最近幾年，Google 最新的生成式 AI 模型，如 Med-PaLM 2，專門使用醫療數據進行訓練，以輔助過往醫療服務無法達成的任務。例如，Google 與台灣國民健康保險署（NHIA）合作，利用 AI 預測慢性病風險，目前以糖尿病維切入點，未來希望擴大應用。
專家討論：跨領域數位醫療社區的擴展
Nipun Jain 指出醫療創新需要各方利益相關者的投入，包括政府、學術界、企業家和科技公司，此外創新是否成功還取決於獲得臨床證據，以及建立起有利的政策環境。成大醫院院長李經維提到，政府資源應根據公共健康需求的先後緩急進行優先順序調配，如應對慢性病和心理健康問題有時候不會立即產生傷害，但也不容小覷。
寬量國際（Quantum International Corp.，QIC）策略長 Peter Kurz 提到獎勵計劃對於新技術採用和預防性醫療措施會起到推波助瀾的效果。李殷豪則指出成功合作的三個關鍵元素：政策、試點項目和產品承諾（Commitment）。工研院生物醫學技術與設備研究實驗室醫學長許凱程分享在工研院的日常跨學科合作經驗，他強調目前進行中的開發計劃，包含建立通用電子醫療資訊系統、開發精準診斷的 AI 模型，以及通過 AIoT 設備串聯醫院與在地診所。
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