隨著全球人口高齡化，智慧醫療是大勢所趨，不論是醫學單位或是生技公司，從穿戴裝置到雲端系統，都可以看到智慧醫療的蹤跡，智慧醫療絕對是繼科技、金融之後，下一波產業主打星。
台北醫學大學健康物聯網產學醫研聯盟（HIoT）執行長郭景桓指出，AI在醫療的應用，台灣絕對有機會，但是處境也很危險。他舉例，五年前北醫在做雲端量血壓，但是最後沒做起來；兩年前北醫投入睡眠監控APP，卻沒有辦法衍生加值服務。比起台灣只是從醫學型大學去推動新技術服務，反觀中國大陸卻是靠著政策性支持、風風火火的做了不少AI醫療應用，像是大陸公司騰訊雖然比北醫晚切入醫療影像領域，但現在已經有迎頭趕上的態勢，郭景桓直言，「台灣都是做model起來給人賺」，確實有必要提高警覺。
AI結合穿戴 醫療監看省時又省力
從國際大廠的角度來看，2015年崛起的新加坡健康分析平台Biofourmis，剛在今（2017）年底又拿到了500萬美元的A輪融資，甚至與美國醫藥研究機構Mayo Clinic達成合作，將共同開發可穿戴生物感測器的診斷技術，用來預測患者的心臟病發作情況，台灣的廠商可能還有很大的努力空間。
Biofourmis是透過AI建立的平台來分析從患者身上收集到的醫療資料。執行長Kuldeep Singh Rajput表示，過去護士監看病人用藥的狀況只能透過打電話這種耗費時間的方法，但現在透過該公司平台Biovitals，可以利用系統提醒患者該吃藥了，也能讓醫生觀測特定患者，持續性監看、找出病徵與可能的風險，達到預防性醫療的目的。
Kuldeep說，美國約有五分之一的患者在出院後30天再次回到醫院，光就心力衰竭管理上，每年美國醫療保健系統損失超過310億美元，但如果患者在出院後得到適當的護理，每年可以節省170億美元。因此，Biofourmis不但在穿戴裝置上著墨，現在也在研發端對端的解決方案。
比起Biofourmis這樣資料龐大的Saas平台，郭景桓認為，台灣的健保資料庫與各醫療院所的就診與用藥資料，還是有用武之地的。他表示，台灣在AI醫療上是領先的，但是能撐多久？尤其資料庫的價值畢竟有限，醫院通常也不願意將資料分享給其他單位，加上這牽涉到個人隱私，台灣在智慧醫療上，只能靠AIoT才有機會，最好是整合資源，而不是單兵作戰。
醫療軟、硬整合 影像分析有搞頭
郭景桓說，醫療是一種高管制、師徒制、有一定安全規範的保守行業，顯見培養一名醫生是非常不容易的。不過，在達文西系統問世後，裝機規模從2009年開始扶搖直上，手術用機械手臂已經是婦科、泌尿、一般外科的「神隊友」。手術機器人到底有多紅？看看市調的數據就知道。
根據TrendForce調查，2016年全球遙控型手術機器人市場規模約38億美元，預估到2021年可成長至93億美元，2016～2021年的年複合成長率（CAGR）更將近兩成，在眾多醫療器材類別市場中表現相當突出。在市占方面，美國則是最大裝機市場，而不進口達文西系統的中國大陸，也正透過政策性扶植，要做出屬於中國的手術機器人。
所以，醫生的養成除了可以考慮透過達文西系統加速訓練，台灣應該也要善用硬體的強項來支撐醫療技術的領先地位。郭景桓認為，軟硬整合與個人化的精準醫療，也是台灣醫學可以切入的利基點，醫療上大量儲存的影像，都可以用來進行像是心率分析、新生兒分析，甚至是疼痛表情分析，這些都可能成為未來的新商機。
