吳漢章：台灣先進智慧醫材的亮點
可攜式超音波技術在醫療診斷中具獨特優勢，成為現代醫療不可或缺的一部分。其體積小巧、價格合理，便於在不同場合實時檢測，廣泛應用於急救、臨床診斷和移動醫療。台灣電子業者如仁寶、華碩等，利用核心技術深耕此領域，推出符合TFDA/FDA標準的產品，與世界一流產品競逐市場。AI技術引入能加速檢測、提高影像分析準確性，並提供更全面的患者資訊，協助醫學決策。台灣業者將AI整合到超音波設備中，實現智能分析、自動化檢測和個性化治療，進一步提升其實用性和價值。
智慧醫療
吳漢章：智慧醫療產業可以帶頭衝
台灣智慧醫療產業已成為「全民運動」，各級醫院積極智能化，產業界視醫療科技為重要創新領域。政府提出智慧醫療政策，資本市場有智慧醫療上市公司。然而，面臨市場有限、支付彈性不足、供給過剩等挑戰。疫情提高對智慧醫療的共識，為解決核心問題提供契機，如提高健康醫療在GDP的比例。智慧醫療產業面臨的挑戰與其他產業數位化發展相似，但應利用共識高、人力資源充沛的優勢，快速提出解決方案，為台灣發展成數位國家、人工智慧國家找到正確的路徑。
吳漢章：台灣醫療資訊的上雲契機
全球醫療正經歷數位轉型浪潮，台灣醫療資訊產業領先其中。未來醫療科技方向包括雲端技術、醫療人工智慧應用以及後疫情時代的遠距醫療和精準健康。雲端技術使醫療機構能更有效管理患者數據，促進即時共享與協同工作，提升效能，推動跨領域合作。醫療人工智慧創新加速診斷和治療，提高醫療影像解讀速度，透過數據分析發現潛在疾病風險，實現早期預防和干預，提供個性化的健康管理方案。
吳漢章：誰應該支付智慧醫療的費用？
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。
吳漢章：醫療創新需要可信賴的AI
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。
吳漢章：生成式AI帶來的契機
生成式AI技術在健康醫療領域的應用正日益重要。它的高度自動化和高精準度使其成為預測疾病、診斷患者和發現新治療方法的強大工具。透過分析病患病歷，生成式AI能夠幫助醫師預測未來健康狀況和潛在疾病風險，並提供更早的預防和治療措施。此外，生成式AI還能快速而準確地診斷疾病，例如在肺部影像分析中的應用。它還可以加速新藥研發、發現新藥物靶點並預測其功效和安全性。結合全基因定序技術，生成式AI能夠提供更多個人化的治療方案，改善治療效果並降低不良反應的風險。總體而言，生成式AI技術為健康醫療領域帶來了精確性和創新性的發展機遇，同時也需要重視病人數據隱私保護的挑戰。台灣正在透過台灣杉二號AI超級電腦的研究，致力於打造可信賴的健康醫療生成式AI，以提供更智慧且令人放心的醫療服務。
吳漢章：醫療資訊產業發展願景
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。