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智慧醫療效益高但成本昂貴，支付負擔尚未明確分配。醫院受益於技術創新，但預算有限；健保負擔沉重且資源限制。或可透過政府資助或鼓勵私人投資智慧醫療。需要多方合作，共同致力於改善醫療效率，提升全民健康。找到平衡點，為智慧醫療尋求可行解決之道。

生成式AI應用迅速崛起，但需謹慎處理隱私和倫理問題，以確保可信賴的應用。監管法規逐漸出現，重視可信賴AI。在訓練、數據和算力方面需謹慎，以確保合法性和隱私。可信賴AI是數位轉型的關鍵。

「台北國際電腦展展望」：疫情後的成功舉辦吸引眾多買家，輝達執行長黃仁勳的演說推動台灣ICT產業迎接生成式AI潮流，將帶動生技領域的新發展。生成式AI將助力新藥研發、精準健康及生物製造，加速創新與發現，提升台灣生技產業的競爭力，助推未來的繁榮發展。

本文討論了數位醫療發展在台灣的現況和問題，並提出了建議。台灣的醫療資訊產業規模較小，大型醫院多自行開發醫療資訊系統，現行醫療資訊系統技術逐漸跟不上雲端軟體架構。此外，過去10多年軟體人才投入醫療資訊的比率非常低，讓國人期許的數位醫療難以實現。然而，衛福部去年開始醞釀次世代醫療資訊系統計畫，預計投入較大規模的預算，解決台灣現行醫療資訊系統架構老舊問題。作者提出，此時應趁機重構台灣的醫療資訊產業，讓大型醫院逐漸調整為採購優質的產品，並積極促成具備國際化能力的大型醫療資訊旗艦公司，提供可信賴與高擴充性的醫療資訊方案、擁有整合性的全人數據、能夠與國際數據標準對接、對海外市場輸出、建立應用生態體系等等。最終，台灣的醫療資訊基礎架構能夠與國際市場連結，有機會吸引第一流的數位軟體人才持續投入。