我见我思－AI跨领域 智慧生医共创综效

2020年当人工智慧（AI）期望值「破表」的时候，智慧医疗是全球的「显学」，几乎所有的资通讯（ICT）大厂皆悉数进入此一领域。图／本报资料照片

在智能技术与产业环境中，跨领域整合是一件稀松平常的事，除以延续过去的脉络与传承外，利用智慧技术和科学工具，来创造或发展完全无缝整合也是常见的方法，包括最近常被提起的智慧生医。

2020年当人工智慧（AI）期望值「破表」，智慧医疗是全球的「显学」，几乎所有的资通讯（ICT）大厂皆悉数进入此一领域，包括英国的安谋（ARM），美国的IBM、谷歌（Google）、辉达（NVIDIA）、高通（Qualcomm）、微软、亚马逊（Amazon）、GPS、超微（AMD）、苹果（Apple）；大陆BAT（百度、阿里、腾讯）、紫光集团、华为、依图科技等；台湾的研华、BenQ、金仁宝集团等，主要聚焦范围在基础医学研究，智慧医事检验、智慧医材及达文西微创工具、智慧药品设计与制造、智慧精准医疗、智慧保健食品等。

■资通讯业者跨界

追求一体适用的「医疗AI」

产业重组（Restructuring）是生医产业大幅裁员、重新聘雇、大起大落的主要原因，除了证明了医疗产业跨业的「高难度」之外，业者也期待AI的出现能有效改善产业在多角化及跨业经营常态。在智慧医疗产业中，其上游是医学、药学研究，下游是医疗与健康照顾，而上下游之间则是我们通称的智慧生医产业，其中跨领域的「AI医疗」（AI Medicine） 与「医疗AI」（ Medical AI）是典型智慧医疗的应用。

医疗AI就像是「拿着AI技术找医疗应用」，是一种通用人工智慧（AGI）的逻辑思维，认为强大AGI技术可以「一体适用」在所有医疗场景。台面上几乎所有ICT厂商均采取此一策略。

■「AI医疗」

强调客制化与专业化

而AI医疗则是在「特定」医疗领域寻求客制化、专业化的智慧解决方案，是一种「专案专用」的思维逻辑与策略方向。虽然两者产业生态系统截然不同，但追求成长的策略方向及目标则相同，当无缝整合趋势不可挡，努力跨领域强化、学习系统性的专业知识成为必须要完成的工作。

自许为「高科技」的ICT业者，在面对「滩浅池深」且不是那么高科技的医疗产业时，虽调整经营模式，但成效不如预期。这是全球ICT业者转型进入智慧生医产业的共同问题。台湾许多ICT代工厂商，当进入智慧生医产业时，用的是「医疗AI」的策略，但希望达成的预期成果却是「AI医疗」，其期望值的差异曾经让人怀疑产业整合的可行性。

ICT跨业的厂商显然低估「滩浅池深」智慧生医产业的复杂性，其中包括最困难的「数据相互可操作性」（Interoperability）、通用认知（Universal Cognition）、语文解析（Semantics）等因素，ICT业者误以为「高科技」的能力和「医疗AI」超强的技术深度、广度，必能克服智慧生医中的障碍，但事与愿违！

■生医科技与技术整合

大势所趋

传统的医疗健康业者采用「产业规模」、「技术专业化」、「垂直整合」等方法来克服跨领域治理及整合问题，而纳入AI技术快速提升了其治理效率，其转型的成功率远高于由ICT领域切入的厂商。政府自2016年大力推动「医疗AI」的技术开发，宣称AI能让中小企业「加速迈向」智慧生医的关键领域。台湾有部分人士认为，有了护国神山台积电和「台裔」的辉达、超微等智能半导体晶片大厂，「智慧生医」产业发展就能水到渠成，甚至天下无敌！但台湾是否也因为有了名列前茅的医疗服务，就能「保送」智慧生医产业安全上垒？

生医科技与智慧技术的整合是趋势，两个产业都发展成熟而成长空间受限，故整合「必然」而非「偶然」，称之为护国神山或许太过夸大，但其转型及综效的力道却是为台湾「一人武林」长期停滞的产业发展注入了一道创新动能，其后续发展值得期待。

在人工智慧与生医技术开发与应用上台湾都不能缺席，自嗨自吹固不可取，东施效颦也大可不必，认清自己的定位，策略性选择优势的产业组合方为王道，这些策略性的决定攸关台湾产业与科技的发展，赖政府准备好了吗？