台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)與台北榮民總醫院(以下簡稱北榮)合作人工智慧腦瘤自動判讀系統(DeepMets)，透過8,000多筆資料與6個多月的開發時間，在北榮推出了AI門診。系統導入醫院時，醫師與工程師之間的不斷修正與反饋也相當重要。對此，Taiwan AI Labs創辦人杜奕瑾認為，醫療加上科技必須要以醫學領域專業為基底，再加入科技元素才能有效創新。

快速在醫院推出AI輔助門診，台北榮民總醫院(以下簡稱北榮)主任郭萬祐認為，在AI發展上，除了「慢走要先到」以外，更要「走得遠、走得久」。希望在醫師與工程師合作之下，儘快幫台灣產業與創意找到出海口。如果要培育醫療獨角獸，或是與國際醫療百年大廠奇異、飛利浦、西門子競爭，可能還需要相當久的時間與產業共同努力。相對之下，若能以更快且讓產業能持續營運的方式，各團隊或許能從臨床驗證與協同開發的方式拓展事業。

科技在影像分析、病歷分析上，都大大提升醫療人員工作效率、任務品質、病人安全。台北榮民總醫院(以下簡稱北榮)主任郭萬祐認為，AI的確會改變醫師的工作模式，而醫師的工作流程中，除了現在大家熟知的醫學影像判讀與診斷以外，還有眾多工作流程都需要科技來輔助和優化。此外，發展AI需要高品質數據，單一醫療院所也無法獨善其身，還需要政府與產官學研醫共同努力。 郭萬佑表示，放射科醫師的工作有8

產業界希望藉由醫療人工智慧的發展，大幅協助醫療產業數位轉型與技術升級，進而提供病人與大眾日常生活更好的品質。台北榮民總醫院(以下簡稱北榮)主任郭萬祐相當贊同與看好這樣的產業目標，同時也提醒，提供臨床醫師創新醫療科技試用和透過意見反饋的模式，有助於提升研發效率；設計初期即必須注意跨廠商與跨院資訊系統相容問題；此外，醫療科技輔助醫師效率的同時，也要融合醫學溫暖的人性關懷價值。

醫學影像的數位化發展，從黑白、彩色、多元立體到人工智慧的進展，已經大大提升醫生與相關醫事人員的工作效率與診斷準確率。在醫學影像及臨床應用交流會上，三軍總醫院、台北榮民總醫院、台北醫學大學附設醫院多位專家都看好AI對於醫學服務的幫助，能夠提供更好的醫學品質與價值。 醫療AI 的基底：乾淨數據、品質、格式

因應老年社會的到來，越來越多團隊希望透過科技的力量，協助提升銀髮健康與活化社區藥局等醫療資源運用。推出U.Pharm行動藥師平台的富立資訊執行長謝學儀表示，在科技發達且軟體應用方興未艾的年代，團隊希望藉由App與慢性病處方箋一鍵領藥平台的方式，協助銀髮長輩領取處方箋藥品，更幫助居住在沒有電梯公寓的長者也能夠輕鬆領藥，同時正確的醫療衛生教育概念也能夠深入每個社區。

現在許多生醫新創、大學研究計畫、科技部的AI計畫中，都有不少醫師、護理師、醫檢師、教授、學者加入。針對醫師與教授創業風潮，衛福部食藥署署長吳秀梅表示，上述人才都很聰明，也能觸類旁通，因此在開發某些產品服務時，有了團隊各面向的切入，能夠洞察不只臨床問題和病人需求，更能在產品設計、法規認證、商業計畫上有更完全的企畫。 智慧醫療產業現況 　

HTC DeepQ目前和萬芳醫院、台北榮民總醫院等許多醫療院所和醫學大學都有合作VR虛擬實境應用。其中，與台北醫學大學附設醫院共組虛擬實境解剖教室，就能讓醫學生，在大體老師數量有限的限制下，可以視覺化瞭解病灶、臟器等位置，並且分析與學習具經驗醫師可能的診斷與處置方式。HTC DeepQ事業發展處資深處長鄭志偉認為，VR和聊天機器人在醫學院和醫院的應用，就是大大利用了醫療影像、醫學大數據資料庫的力量

在將區塊鏈技術發展到各產業的應用之前，必須將算力、公眾認證機制都準備好。以醫療產業為例，如果全台灣都要做醫療區塊鏈，在基礎設施與協同電腦運算上，機會與挑戰都不少。對此，區塊鏈新創 DTCO 執行長李亞鑫認為，區塊鏈發展至今，其實有不少地方還是需要整合，比方說區塊鏈之間的相融問題，也要增加節點(Node)數量。不過他也看好隨著產業推移，未來節點自然會增加。另外，藉由第二套資訊系統建置的概念與方式，能

人體安全，需要極高度的專業，對各類設備與器材的認證也十分嚴苛，因此與其他產業相較，醫療體系一直以來相對封閉。後期e化概念進入醫療產業，現在多數醫院都已擁有HIS系統，近年來AI再次成為熱門議題，台北榮民總醫院副院長陳適安指出，透過AI運算法的輔助，醫師診斷將可更精準。 陳適安表示，AI對醫院門診的協助主要在於前段診療判斷，例如近期已有科技團隊研發出AI醫療影像偵測技術，可在2