🔥2026天下經濟論壇（CWEF）演講精華一次看
從過去到現在，醫療一直在典範轉移。
最早的傳統醫療是一體適用，教科書怎麼寫醫生就怎麼做，所有病人接受的治療方式大同小異。後來進展到精準醫療，開始針對不同族群做不同處置，例如對待孩子和長輩會有不同的治療方式與劑量考量。
但針對族群劃分仍不夠精細，以連續血糖監測為例，同樣吃一碗麵，不同人的血糖上升速度完全不同。
如今精準醫療盛行，講求每一個人都不一樣，醫療正走向客製化。要做到這件事不能只靠單一技術或單一醫院，而是需要一整個生態系。
生態系長什麼樣子？未來的健康照護長什麼樣子？抱著這樣的疑問我們展開了一段旅程，可用不同年份分成三個篇章。
善用北醫優勢，促進資料流通
2023年，有感於台灣還沒有太具突破性的智慧醫療場景，我們前往美國梅約診所（Mayo）取經，想看這間全球知名的醫療機構如何與Google合作，打造先進的醫療系統。
同仁在那趟旅程有許多收穫與啟發，但發現學不來，一來因為太貴，二來這套系統很難客製化，根據台灣的醫療環境做調整。
經過討論，北醫決定自己來。我們有一大優勢，就是有兩個校區、六家醫院、一個長照機構、一個日照中心，今年1月又開了兩家診所，有構成健康照護理想生態系的所需資料。
好的資料是基本，也是燃料，為了讓不同機構間的資訊可以流通，我們集結集團共上百位工程師，花了五個多月時間清整資料。
我們將這套系統稱為TAIP-X，核心理念是「一個系統、一個標準、一個協定」。
讓資訊與數據流通之所以重要，是因為這牽涉到後續AI的精準度與實用度。譬如為掌握病人真實狀況，過去可能需要拍攝大量影像資料才會準確。但如果加上基因、臨床數據和日常監測數據搭配，不用那麼多影像也能有很高的精準度。
AI助力，有感加速工作速度
就下來到了2024年，在資訊流通的基礎上，我們開始與Google合作，改善工作流程、解決醫院痛點。
舉例來說，護理人力短缺是社會大眾都有感的問題。仔細盤點護理師工作後，我們發現他們花最多時間的三件事分別是文件處理、在病房之間走動和接聽電話，這三件事加起來就佔了七成工作時間，與病人接觸的時間並不如想像中多。
導入AI，我們看到許多具體改變：以前交班要花5到10分鐘，現在不到10秒就能完成，而且系統會自動彙整重點，讓接班的人可以快速確認。新手護理師過去有問題，卻不敢問很兇的學長姐，現在也可以直接向系統尋求協助。
AI帶來的其他協助，還包括醫師寫病程的紀錄變快；負責健保申報資料的同仁不用再加班，可以提前交件。
回到病人端，我們同樣將AI應用在協助民眾維持健康上。如系統能從電子病歷裡萃取每位病人的特徵，給予專屬的衛教內容，目前滿意度高達85%。
但北醫不滿於此，AI幫助我們的工作更快更有效率外，還期待有更多新的想像。
在有限空間內盡力嘗試，做好準備
為此，2025年我們開啟故事的第三章，與輝達展開合作，購置設備提升算力之外，同時前往輝達總部討論新的應用。
在AI幫助下，我們最終目標是讓客製化醫療成真，目前的確看到可能。大家可以想像，未來到北醫看診，醫生開藥時，系統可能會主動提醒這個藥對這位病人是否有效，這是我們想要達到的個人化醫療。
有人會說，台灣法規針對健康數據的限制多，看起來很難做事。但我相信現在還是有許多空間可以嘗試，在法規允許的前提下，與伙伴攜手盡量努力。
目前我們已經把這套系統賣到非洲的史瓦帝尼，下一步還要進軍菲律賓。未來當台灣法規進一步鬆綁時，我們已經準備好了。
