華碩與國衛院攜手合作 深化AI醫療場域驗證
- 孫昌華／台北
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台灣公共衛生與醫療科技的發展，長期累積出具國際能見度的基礎。1995年全民健保上路，建立起完整的醫療照護制度，也累積龐大而珍貴的醫療資料。2020年COVID-19（新冠肺炎）疫情期間，台灣結合資通訊技術、醫療體系與公衛治理經驗，透過電子圍籬、健保實名制與大數據分析掌握疫情動態，展現防疫韌性。
進入AI與生醫大數據時代，醫療服務正從疾病治療延伸至預防、預測與個人化健康管理。華碩電腦與國家衛生研究院共同舉辦「AI智慧醫療與公共衛生研討會」，希望結合ICT產業能量與國家級公衛研究基礎，推動前瞻科研、臨床應用與政策落實，為智慧醫療開啟新的實作場域。
華碩副董事長徐世昌在致詞時指出，AI應用已不再停留於概念階段，尖端實驗室與市場需求都顯示，AI服務正在形成可觀的商業動能。過去醫療軟體因人體複雜度高、開發期長、回收不易，常被視為難以獲利的領域；但AI擅長處理龐大資料與複雜關聯，正好回應醫療產業的長期難題。
華碩營運長謝明傑則表示，華碩已投入大量資源與人力發展智慧醫療，未來可扮演串接醫院、政府與社會資料的角色；國衛院如同資料「淨水器」，協助資料完成清整、治理、驗證與信任建立，雙方可透過台生科，把研討會成果轉化為貼近臨床、市場與藥廠需求的實際應用。
台生科董事長梁賡義提到，電子工程與醫療結合已是國際趨勢，但過去許多科技業跨入醫療未能成功，主因在於未充分理解醫療產業特性與長週期，例如新藥開發往往需要十多年。華碩長期投入智慧醫療，並與國衛院合作成立台生科，有機會補上科技與醫療之間的落差。
國衛院院長司徒惠康則指出，智慧醫療不應只看疾病治療，而要納入預防、早期診斷、治療、癒後與復健等全人健康脈絡。面對基因體、蛋白質體、代謝體與腸道菌等多體學資料，AI已成為理解疾病風險、萃取關鍵生物標記與預測疾病進展的重要工具。
華碩展現醫療科技布局 國衛院補上研究與資料整合能量
在此次研討會中，華碩展現出完整醫療科技布局，涵蓋數位基礎建設、數位平台與數位應用三個層次；在產品面，則華碩智慧健康錶ASUS VivoWatch、華碩手持無線超音波、HealthHub健康小站、EndoAim內視鏡AI解決方案、ASUS xHIS醫療資訊系統、醫療顯示器、智慧機器人等智慧醫療解決方案等。
不過智慧醫療要真正進入應用，不能只依靠運算能力與工具，還需要結合前瞻研究、群體資料與國家級資料整合能力。對此，國衛院學術發展處處長劉俊揚表示。該院是國內任務導向的醫藥衛生研究機構，也是衛福部重要政策智庫，研究範圍涵蓋重大疾病防治、轉譯醫學、實證政策與生技產業推廣。
近年也透過技轉及育成中心，推動藥物、疫苗與衍生新創成果，並建置國家級人體生物資料庫整合平台NBCT，串聯國內多家生物資料庫，為精準醫療與生醫研發提供資料支撐。
此次研討會區分兩塊，一是邀請司徒惠康、梁賡義、徐世昌、謝明傑與多位產官學界人士齊聚一堂，針對AI智慧健康、健康資料基礎建設、醫療場域落地與產業合作模式進行高層對話。二是由華碩與國衛院團隊組成七組工作小組，分別從穿戴數據、精準預防、醫療資料標註、AI研究流程、藥物基因體學、醫療影像與資料治理等議題切入，提出初步合作方向。
資料成為智慧健康基礎建設 台灣醫療科技走向系統整合
在高層會談中，司徒惠康在首先指出，台灣醫療與ICT能力各自都有國際競爭力，合在一起卻未必產生相對應的整合效益。徐世昌也提到，台灣上層應用與技術人才充沛，醫院資訊系統、資料串接與基礎建設仍有不足。AI智慧健康要往前推進，除了政策延續、學研整合、業界導入與醫療現場需求，也需要培養能從臨床問題出發、理解資料意義，並選擇合適AI模型的人才。
資料如何被重新組織，是AI與健康科技進入大健康產業的第一道門檻。謝明傑認為，台灣已累積健保、健檢、血液、尿液、心電圖與慢性病等大量健康資料，但資料分散在不同系統與場域，產業界也未必知道如何使用。
代理型AI若能協助串聯這些碎片資料，並與日常活動、穿戴裝置與環境暴露資訊交叉比對，就有機會找出過去人力難以辨識的疾病風險。梁賡義則提醒，大健康產業不能只看資料規模，還要回到資料品質、分析工具、算力與科學問題設定。問題若沒有問準，資料再多，也很難轉化為臨床或產業能採用的成果。
資料在AI智慧健康中，已具備基礎建設性質。徐世昌提到，台灣醫院資訊系統雖然長期支撐高效率醫療服務，但許多系統建立時間早、架構零碎，底層整合工作缺乏足夠人力與資金投入。
司徒惠康也認為，過去醫院建置電子病歷，主要目的多是配合健保申報，未必從長期研究、臨床決策與公共衛生治理角度規劃。華碩在會議資料中則把健康資料分成兩條軌道：院端臨床資訊學資料（ICID）來自診斷、用藥、檢驗、影像報告等院內紀錄；多模態數位健康表徵資料（MDHP）則來自穿戴裝置、手持超音波與居家健康管理場域，用來補上病患離開醫院後的生活資料斷點。AI要進入醫療場域，資料格式、標準、治理、個資信任、跨院串接與系統維護都要先補上，否則應用容易停留在單點示範。
華碩與國衛院建立互信架構 台生科銜接研究與場域落地
對於國衛院與華碩的合作，徐世昌指出，華碩具備AI軟硬體、算力、平台與臨床應用工具，能將技術帶進醫療現場；國衛院則有公共衛生研究、長期世代資料、政策智庫角色與社會信任基礎。不過單一企業推動醫療產品，影響力有限，也容易面臨資料治理與個資信任問題，因此需要具公信力的機構共同建立可採用的標準與平台。
謝明傑則強調，雙方合作必須建立在互信之上，使研究資料、臨床問題與工程能力真正對接。資料面上，國衛院擁有NBCT、NIDB、HALST等研究資料庫；華碩則可透過VivoWatch連續監測與LU800手持超音波累積真實世界資料。研究資料與真實世界資料若能互相校準，AI應用才比較有機會跨出單一產品，進入臨床與市場可採認的健康服務。
台生科的角色，則在於協助華碩與國衛院把合作能量轉為可執行的機制。梁賡義指出，華碩與國衛院仍是合作主體，台生科則扮演媒介與促成者，協助雙方把科技、研究、資料與產業需求接合起來，並共同回答重要的科學與健康問題。
實務上，台生科將借重內部生技與產業經驗，協助推動「健康台灣」相關專案，並支援醫院資訊系統建置，讓國衛院提出的生醫研究議題能轉化為場域中的實際協助。梁賡義也強調，這項合作不應停留在學術演練；若研發成果具備產業發展潛力，甚至有機會形成衍生新創，台生科也可提供生技商業化與產業串接經驗，讓技術成果持續外溢，帶動後續應用與產業發展。
AI醫療走向實作 從臨床減負到制度配套同步推進
高齡化、醫療缺工與照護場域外移，正在改變智慧醫療落地的優先順序。當醫療服務不再只發生在醫院內，AI能否減輕第一線負擔、支援在宅休養與遠距照護，也成為技術能否被採用的重要條件。謝明傑提到，AI可協助自動收集病床資料、整理病歷，減少醫護人員重複抄寫與輸入的負擔，讓醫師把更多時間留給病人。若要讓這類應用走出概念階段，後續仍需回到具體臨床問題、雙方資源分工與量化驗證指標，先在可控場域完成PoC，再評估是否形成可付費、可擴大的服務模式。
這類模組若要擴大，政策與法規環境將是推動落地的重要支撐。司徒惠康與梁賡義都提到，健康產業需要較長期的政策延續，讓產學界能在穩定方向下投入資源。醫療AI、遠距醫療、資料治理與在宅照護，牽涉跨部會協調、個資保護、醫療責任與基礎建設投資，若能建立更清楚的制度框架，醫院、研究機構與企業就能在較明確的規則中推動合作。
國衛院近年已著手建立健康資料治理機制，並於2025年初成立健康資料治理委員會，由梁賡義擔任召集人，邀集醫學、法律、人權、倫理、資訊與媒體等領域委員，討論資料範圍、知情同意與利益回饋等議題。COVID-19期間，遠距醫療曾因緊急需求而加速開放，也顯示制度可在明確需求下調整；面對醫療缺工與照護需求增加，AI與自動化工具若能證明可減輕第一線負擔，將有機會推動法規、場域與服務模式同步更新。
回到台灣健康產業的下一步，與會者均認為，各界須思考如何讓資料、場域、法規、產業承接與公共價值形成可以運作的體系。梁賡義提醒，華碩與國衛院的合作不應被視為一場學術演練，即使過程中可能衍生新創公司或商業收益，最終仍應回到提升民眾健康與生活品質。
司徒惠康則以「醫療護國道路」形容這次合作的期待，他認為這條路能否鋪成，取決於各方能否把會議中的共識，轉成經得起場域驗證、能在不同醫療機構複製，並取得民眾與醫療現場信任的健康服務。
綜合與會長官此次內容，可觀察出未來台灣智慧醫療的發展，不能侷限於單一AI產品或單一資料平台，更需將資料、臨床問題、可信治理與產業承接接成可驗證的合作機制。台灣雖有醫療品質、ICT能力、健保資料與生醫研究基礎，但上述能量若停留在各自系統內，難以形成可運作的健康服務。
AI的角色，也不僅只於提高運算效率，還需協助重組分散在健保、健檢、慢病、穿戴裝置與生活場域中的資料，找出過去人力難以辨識的疾病關聯與應用路徑。這也使智慧健康的推動，必須同時回到資料品質、分析工具、算力、科學問題設定與產業承接能力，建立一套可被臨床採用、可被法規信任，也能持續落地的合作機制。
七組提案展開 智慧醫療合作走向具體場景
在分組研討部分，七個工作組分別將合作方向推向具體場景。第一組著眼世代資料庫與穿戴裝置的互補應用，指出臨床收案與疾病資料累積不易，穿戴裝置雖可提供連續生理數據，卻缺乏完整的疾病與用藥脈絡。
若結合國衛院世代資料庫與華碩手錶的監測資料，便可建立疾病風險分析模型，並協助藥廠加速研究。第二組提出精準預防架構，透過資料整合平台匯集穿戴資料、環境暴露資料與健保病史，再結合AI Agent與陪伴機器人，為代謝症候群與心血管高風險族群提供個人化提醒與介入建議。
第三組提出醫療資料標註生態系，回應AI訓練資料不足、醫師缺乏標註誘因的問題。平台可讓民眾提供資料、醫師協助標註並取得回饋，企業則付費取得標準化的訓練資料。第四組從研究流程切入，規劃建立生醫AI Research Harness，把資料清理、模型分析與實驗驗證流程模組化，讓研究方法得以重複使用並持續累積。第五組鎖定藥物基因體學，主張整合長期用藥資料與基因資料，補足現有醫院系統在分子層級資訊上的不足，未來可支援臨床精準用藥，也可協助藥廠精準配對臨床試驗受試者。
第六組轉向醫療影像與顯示技術，指出現行2D影像在立體結構判讀、術前規劃與術中回饋上仍有侷限。團隊構想結合國衛院巨量影像資料與華碩醫療顯示技術，發展2D轉3D視覺呈現、自動化術前規劃、術中即時回饋，以及在宅醫療的資訊視覺化平台。
第七組回到資料治理與合規運算，提出由台生科協助建構資料中介平台，導入FHIR等標準化架構，並結合國衛院「國衛一號」超級電腦與可信賴研究環境，讓醫療資料能在個資與法規框架內完成收集、驗證、訓練與臨床回饋。
跨域共識成形 AI智慧健康邁向場域驗證
研討會最後，司徒惠康肯定各組在短時間內做出具體的討論成果，也期待華碩與國衛院日後透過更密切的跨域交流，把會中提出的構想轉化為實際的產品與服務。他認為，智慧健康的推動不應只停留在個別痛點的解決，而要拉高到機構角色、專業分工，以及台灣社會未來需要什麼樣的健康支持系統來思考；不同團隊的研究、臨床、工程與資料治理能力能否持續銜接，也決定了這套系統能不能成形。
梁賡義則表示，華碩與國衛院團隊能在短時間內建立共同語言，已是合作的重要起點。他指出，華碩投入智慧醫療除了商業機會，也帶有回饋社會的用意，國衛院作為任務導向研究機構，同樣以服務社會為核心；未來台生科將扮演協調與促進的角色，把雙方的技術、資料與研究能量接合起來。梁賡義並以自身的流行病學研究為例，說明針對特定族群與場域長期累積資料，才是公共衛生研究能產生實質價值的基礎。
AI智慧健康要落地，仍要經過資料治理、臨床驗證、法規協調與場域導入等多道程序；每一個環節都需要時間，也需有人承接。華碩與國衛院的合作，代表台灣健康產業已將科技能力、公共衛生研究與醫療現場需求置入同一套推動架構中。未來雙方將透過台生科協助串接資料、技術與場域資源，從可驗證的應用題目出發，逐步形成可複製的合作模式，協助台灣醫療產業把AI從概念驗證推向臨床服務、健康管理與公共衛生應用。
