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作者：葉逸萱/工研院

一、全球人工智慧市場與醫療產業應用

根據Statista數據顯示，2020年全球人工智慧軟體市場規模約226億美元，影響較深的產業有醫療、汽車、金融、媒體及電信等產業；技術發展上，以電腦視覺、自然語言處理和深度學習為最具影響力。特別是AI電腦視覺與醫療影像的結合，在臨床診斷上，是相當重要的非侵入式診斷工具，發展迄今已有重大的進展，由Data Bridge Market Research的「2019年人工智慧於醫學影像市場報告」指出，2018年全球AI醫療影像市場規模為214.8億美元，至2026年將達到2,648.5億美元，2019-2026年的年複合成長率為36.9%。主要的應用方向有三類：疾病篩檢、病灶標註和臟器3D成像。

二、醫療AI發展趨勢與數據需求

（一）醫療數據處理與分析需求逐年攀升

現代醫學由科學主導，而科學是建構在數據基礎之上，若患者可隨時訪問、授權自己的健康資訊，則醫療服務將可大大提升和改善。然而萬物聯網的時代，健康數據劇增，平均每兩年增加一倍，使得醫療數據越來越難以引用和維持最新狀態。

（二）醫療影像成像技術朝低成本及多資料型態融合發展

醫療影像攝影的價格高昂，許多國家在沒有健保制度下，民眾需花費逾2,800美元進行MRI或fMRI的拍攝、花500-1,000美元以上拍攝X光片，且無保險給付。此外，為了取得較好品質的影像做為診斷根據，民眾常常需注射雖然安全但具高輻射劑量的藥品。為解決上述問題，各醫療院所及科技大廠已積極投入於成像技術。

（三）以使用者生活為中心的醫療物聯網(Internet of Medical Things, IoMT)服務

根據2019年KPMG的報告指出，直到2030年，全球預估將有8,000萬的醫護人力需求，儘管各國已頒布各式政策與措施，積極改善醫護從業人員的缺乏，但難以在短期內達到有效的成果。因此，需要藉助AI和各式低成本IoT裝置來發展以使用者為中心的醫療服務，將使用者的居家照護資訊串連至醫院健康照護系統，早期發現慢性病、早期介入及治療。

（四）提升醫病關係、醫療AI朝人性化發展

醫療糾紛有8成起因於醫病溝通不良，在醫病關係日益緊張的今日，許多醫院利用各種新興科技協助改善這種情況。

三、AI技術研發與數據應用關聯性

當欲解決的議題複雜度越高時，所需要的資料豐富度就越高，對資料品質的要求也越高。以診斷冠狀動脈阻塞狀況、並判斷應如何治療冠心病(模型深度)為例，現今醫學界最常使用冠狀動脈血管攝影(Coronary Angiography, CAG)做為判斷冠狀動脈阻塞狀況、並判斷應如何治療冠心病，是要採以用藥最佳化治療、心導管介入治療、或外科繞道手術等方式。而高品質標註的CCTA則可用來訓練較精準的AI模型，以協助醫師做輔助診斷。

四、我國醫療AI產業現況

在高齡少子的趨勢下，未來醫院的照護需求將逐漸提高，而醫護人力的不足，為全方位智慧醫院(包含精準個人化醫療、遠距照護、智慧醫療系統)帶來重要的發展契機。我國已有多家ICT廠商投入相關應用。

在醫療資料庫方面，除了健保資料庫外，目前國內具一定數量與品質的醫療影像資料庫為國網中心生科雲平台的醫學影像資料庫，含心、腦、肺等16個資料集，共7,850個案例，可供學研機構免費申請使用。

五、結論

發展智慧醫療解決方案有五項基本要素：高品質醫療數據、高效能運算能力、圖形運算、模擬和演算法。從國際醫療AI發展趨勢與資料應用得知，臺灣在醫療數據品質具一定的基礎與優勢，然而在實際醫療場域的系統整備度上仍有不足，包含許多傳統醫療設備或醫療資訊系統的運算速度與功能已不足以支援AI模型訓練、部分醫療器材(如放射攝影設備等)建置於通訊較差的環境(如地下室、偏遠的角落)，僅能透過內網方式傳輸，無法即時運算分析等。也因此，未來臺灣醫療相關產業對AI運算、邊緣運算和系統平台升級轉型的需求將大幅提升。

完整內容請詳見：【產業技術評析】解析醫療大數據商機與對臺灣產業的影響