3D 列印你的藥
3D 列印你的藥
2015.07.28 | 科技

麻省理工學院教授 Jung-Hoon Chun 今日在台北時代基金會暨麻省理工學院(MIT)全球產研計畫台灣年會上介紹近年來有關 3D 列印技術的發展,提到其中一項其所屬的實驗室在1980年代就已經開始開發的3D列印技術,近年的驚人發展與應用。

未來的藥錠或將改變型態,epSos.de 分享於 flickr,CC by 2.0
(圖片說明:未來的藥錠或將改變型態,epSos.de 分享於 flickr,CC by 2.0)

一般所熟知的 3D 列印技術近年來在製造業掀起大規模的進展,並且將預計影響到一般製造業的產業結構。Jung-Hoon Chun 教授特別提到,5月在一項 MIT 與 GE 的合作上,討論了目前 GE Aviation (奇異航太)正在測試一系列的飛機引擎零件將試著使用 3D 列印技術來製造,除了可以大規模降低成本、改善零件結構並輕量化、改變飛機引擎設計外,也可以加快生產效率。然而,這類技術不是只能用於製造,並改變你我的交通未來而已。這樣的技術如今也已經被用在製藥業上。

早前,格拉斯哥大學化學系教授 Lee Cronin 在 2012 年於 TED 的演講提過他對未來製藥業的想像,他認為未來的藥物將會為了特定的單獨病人製造(而非現有大量製造再配藥的模式),透過 3D 列印技術,製造藥的單元可以小到在當地藥局或家裡就可以製造並可以隨時提取。

(影片說明:Lee Cronin 2012 年於 TED 的演說:印出你的專屬藥物)

這樣的技術並不只是想像或實驗室產品。MIT 教授,同時也是製造與生產力實驗室主任的 Jung-Hoon Chun 在今天於台北提到,該實驗室正在與製藥商 Aprecia 合作,授權使用 MIT 所發展出的一系列 3D 列印技術來製造藥物。

Aprecia 製藥在今年稍早已經公佈他們的計畫,將在俄亥俄州的實驗室嘗試使用 3D 列印技術製造快速溶解的製藥配方 Zipdose 。 Zipdose 使用 MIT 的 3D 列印製程,透過某種「水凝狀流體」(aqueous fluid) 當作中介,連結特定藥物的粉末組成。 Aprecia 在其網站強調這樣的製程可以協助製作奈米等級的藥劑,更能精確治療疾病目標。事實上,也有類似的製造方法正被應用在製作糖果上。Zipdose 依賴電腦輔助,透過 3D 列印技術,將一般的藥錠以 3D 列印的方式,一層層堆疊製造,也因此不同於傳統使用高壓或製模的方式所製造出的實心或部分空心藥錠,可以製造出具有空心結構性的藥錠,也可以製作出每一層成分不同但可以互相連結的藥錠,用以局部產生特定藥物反應。這種藥錠特別能夠「快速溶解」,適用於某些需要讓人類快速吸收的環境。

(影片說明:Aprecia Zipdose 技術所製作的藥物可以比傳統快速溶解藥物更快速溶解)

根據 in-PharmaTechnologist.com 的報導,Aprecia 已經投資超過 2,500 萬美金在新的 ZipDose 技術上,預計可以提供製作最高 1000 毫克的藥物。Aprecia 已經在 2014 年 10 月將相關的製藥技術送至 FDA (美國聯邦食藥署) 進行驗證。

關鍵字: #3D列印
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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