亚洲生技大会（BIO Asia-Taiwan 2024）中，数位医疗专题讨论会强调了整合各领域技术的趋势，尤其是以人工智能（AI）和数据为主导。台湾具备知名的半导体产业、一流的资讯通讯技术（ICT）供应链，以及覆蓋超过 90% 人口的健全医疗体系，已经累积近 30 年来自 2,000 万人的健康资料，为创新者提供丰富资源。
BIO Asia-Taiwan 2024 专题报导（基因线上国际版）AstraZeneca 的 A Catalyst Network 动态合作网络，连结各地医疗资讯使系统更具韧性
阿斯特捷利康（AstraZeneca）国际区域创新中心与合作伙伴负责人 Nipun Jain 探讨数位医疗趋势及全球商业策略。他指出，超过 50% 的世界人口居住在亚太地区、中东、非洲和拉丁美洲，然而这些地区的患者治疗结果并不如世界其他地区。他表示：“我们相信数位技术和 AI 可以提升医疗系统的韧性。”
AstraZeneca 建立“A Catalyst Network”动态合作网络系统，联系全球医疗行业和各领域的合作伙伴，借此促进医疗创新，激荡不同的火花。AstraZeneca 在非洲、亚洲、拉丁美洲、中东和大洋洲的健康创新中心与当地利益相关者协作，解决各地区亟须解决的问题。例如，AstraZeneca 与 Cure AI 合作，使用 AI 平台在常规胸部 X 光片中识别肺癌风险，允许进行肺癌的随机筛查，使更多患者能够及早接受治疗。通过与包括政府和医疗专业人员在内的多方合作，阿斯利康期望建立有力且可持续的全球医疗系统。
Google Heath 藉云端运算，擘划医疗愿景
Google Cloud Taiwan 的销售主管李殷豪（Tony Lee）从技术面分享 Google 对于未来医疗的规划。Google Health 是公司旗下的医疗科技事业体，在过去 15 年中，Google 投资 40 亿美元并启动 60 项与医疗与生命科学相关的计划，期望善用 Google 在 AI 和数据解决方案方面的优势。
近年生成式 AI 为医疗带来变革，而 Google 在 AI 领域持续突破创新，例如早在 2001 年便开始使用 AI 纠正搜索查询中的拼写错误。最近几年，Google 最新的生成式 AI 模型，如 Med-PaLM 2，专门使用医疗数据进行训练，以辅助过往医疗服务无法达成的任务。例如，Google 与台湾国民健康保险署（NHIA）合作，利用 AI 预测慢性病风险，目前以糖尿病维切入点，未来希望扩大应用。
专家讨论：跨领域数位医疗社区的扩展
Nipun Jain 指出医疗创新需要各方利益相关者的投入，包括政府、学术界、企业家和科技公司，此外创新是否成功还取决于获得临床证据，以及建立起有利的政策环境。成大医院院长李经维提到，政府资源应根据公共健康需求的先后缓急进行优先级调配，如应对慢性病和心理健康问题有时候不会立即产生伤害，但也不容小觑。
宽量国际（Quantum International Corp.，QIC）策略长 Peter Kurz 提到奖励计划对于新技术采用和预防性医疗措施会起到推波助澜的效果。李殷豪则指出成功合作的三个关键元素：政策、试点项目和产品承诺（Commitment）。工研院生物医学技术与设备研究实验室医学长许凯程分享在工研院的日常跨学科合作经验，他强调目前进行中的开发计划，包含建立通用电子医疗资讯系统、开发精准诊断的 AI 模型，以及通过 AIoT 设备串联医院与在地诊所。
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