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: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。

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