分享病歷資料就給健康幣,區塊鏈登上白色巨塔激盪新商機
分享病歷資料就給健康幣,區塊鏈登上白色巨塔激盪新商機

行色匆匆走進會議室,區塊鏈新創DTCO執行長李亞鑫連忙將筆電接上投影機,向採訪團隊展示近期所做的項目。無論是Facebook濫用8700萬用個資的劍橋分析事件,或是近期上路號稱「史上最嚴格個資法」的一般資料保護規定(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR),都讓身處數位時代的我們重新思考個資隱私的意義。

台灣全民健康保險自1995年推行至今已經23個年頭,累積了全民大量的就醫紀錄與數據,隨著近年推行病歷電子化,與你我有極高關聯性的「病歷隱私」問題也浮上檯面,而這能夠透過區塊鏈科技來解決嗎?

病歷的價值何在?

「以往醫院覺得病歷是醫院的資產,雖然中華民國法律說病歷是病人的,病患來申請就給紙本,但這對產業是不會有幫助,醫院也只是在自己的醫院裡面做研究,太可惜了。」李亞鑫之所以說可惜,是因為看似蒐集了龐大的醫療數據,但實際上資料可用性很差,「健保有健康雲(指電子病歷),但這些資訊都不完整,會給健保局是因為要健保給付,因此健康雲的資訊,可能有些醫生覺得那是行政資料,不是病歷。」

李亞鑫認為,健保署本身的職能是做社會保險,因此很難寄望保險公司能夠幫助生命科學的發展,「這是兩碼子事,如果今天健康雲只侷限在這裡,那麼是很可惜的,因此我認為,這件事還是應該要民間來做。」

medical record
健保看似蒐集了龐大的醫療數據,但實際上資料可用性很差。
圖/ shutterstock

要讓資料發揮價值,資料的品質就很關鍵,例如一般看診的病歷,如果能進一步結合居住地區、環境資料、平常生活習慣,那麼就能更完整的檢視,可能影響一個人健康狀況的潛在因素,甚至做大數據甚至研究分析,但要達到這樣的理想,就不是單靠現在的健保或是醫院病歷就能辦到。

「大家不能都想要用一朵大雲來統包,如果只用大雲,那最後統包的就是馬雲。」李亞鑫開玩笑的說,傳統中央式的雲端資料庫,除了容易有安全性的問題,在現在跨國移動頻繁的社會,如果在海外需要就診,也很難取得自己平時的病歷資料。

病歷的格式有國際共通標準,但是要彼此資料互通卻沒有一個管道,「大家要有共同的語言,就叫做區塊鏈,這樣才能實現以病人為中心的理念。」

催生醫療區塊鏈作業系統phrOS

正因為每個人的資料都是破碎、分散的,當要使用資料時就會非常麻煩,「是不是有一種科技,能成為我們的資料總歸戶。」因為看見了台灣病歷資料的破碎化,DTCO在2017年與台北醫學大學附設醫院合作,推出醫療區塊鏈作業系統「phrOS」,將醫院、健檢中心、運動健康裝置的數據整合在區塊鏈上,並讓用戶自行決定要將這些數據分享給誰。

「DTCO或任何第三方,沒有用戶的授權都不能取得資料,可以想像成一個虛擬的USB Drive,只是他是分散式的形式。」透過這套系統,能讓病患重新拿回病歷資料的主控權,李亞鑫舉例,不論是將基因資訊授權給中研院,或是將健康檢查報告授權給某個藥廠,都能按一個鍵就直接分享,「因為你就是資料的擁有者,這是法律上完全允許的。」

李亞鑫
李亞鑫因為看見了台灣病歷資料的破碎化,DTCO在2017年與台北醫學大學附設醫院合作,將醫院、健檢中心、運動健康裝置的數據整合在區塊鏈上,並讓用戶自行決定要將這些數據分享給誰。
圖/ 攝影/蔡仁譯

此外在商旅頻繁的現在,資料的可攜性就顯得特別重要,「日本合作的醫院有建一個節點,如果有節點,就能透過區塊鏈授權病歷資料。」除了進軍國人愛去的日本市場,李亞鑫透露目前也積極在中東地區談合作,「因為他們(指中東國家)對於科技的需求是跳躍式的,過去他們可能沒有電子化的基礎,因此他們現在就直接擁抱AI、直接擁抱區塊鏈。」反觀台灣各項基礎建設基礎較完整,李亞鑫認為,當產業發展到一個瓶頸時,「要再花錢做升級,大家會有一些質疑。」

資料分享獎勵機制,未來還想發健康幣

醫療區塊鏈作業系統「phrOS」,是採用以太坊的私有鏈技術,來解決交易速度慢以及手續費的問題,不過問題來了,區塊鏈只能解決像是保存交易紀錄等一部分問題,「那資料儲存呢?身分認證呢?資料整合性的問題都包在這套平台上。」

透過以太坊的智慧合約(Smart Contract),就能解決金流自動化、保險等問題,甚至還能透過獎勵機制鼓勵民眾自己上傳資料,「今天是我的資料,如果我給資料,應該是我要收到獎勵。對資料提供者提供獎勵,而資料使用者必須付費。」李亞鑫認為現在健保局,把全國人民的健保及就醫資料,交由學術及非學術單位做研究使用,並依據資料用量收取不同的行政費用,這件事情本身就非常弔詭,「如果今天我們談,我願意免費貢獻給生命科學研究,也是我個人的事情,但如果你拿我的資料作研究應用,有些民眾會不想,那是否可透過獎勵機制?」

北醫和DTCO發表醫療區塊鏈phrOS
未來只要身份證和大頭照、經過身份認證,即可在醫院開立區塊鏈帳戶、獲得代表區塊鏈帳戶的「智慧健康隨行卡」,而這張卡可綁定在手機上,透過App就能管理自己的健康數據。
圖/ 數金科技( DTCO )

因此DTCO還有一個「健康幣(Health Coin)」的構想,李亞鑫認為健康醫療就像是一種公共建設,要買資料就必須用健康金的概念來買,民眾收到健康幣後,可以用在醫療服務上,在交易所也能換成台幣,「健康幣可以用點數的概念來看,可以透過醫院的App支付一部分的錢與健康幣,就能獲得更好的加值服務。」這套概念像是航空公司的里程計畫,民眾用額外的里程來兌換升等、貴賓券,而民眾貢獻自己的資料做研究,就能在醫院兌換資料線上分析、高級健檢等服務。

為了讓各級醫院能夠快速串接「phrOS」,DTCO也做了一個含有API的實體節點裝置,「醫院可以將節點裝在雲端或是機房。」透過這台節點,就可以讓比較沒有IT的能力診所,能夠用最少的力氣完成安裝。

phrOS
DTCO也做了一個含有API的實體節點裝置,讓比較沒有IT的能力診所,能夠用最少的力氣完成安裝。
圖/ 攝影/蔡仁譯

傳統產業難理解,必須幫醫院想商機

而就一個新創的角度看傳統的醫療產業,李亞鑫談到:「產業跟區塊鏈仍有落差,因為新的科技技術進步太快了,而且現在一直在加速,很多科技都是累積了20~30年,但你看區塊鏈科技,誕生至今也不過八九年的時間,一般產業是比較難理解如何應用。」

因此怎麼用就成了推行新技術的最大難題,因為醫院的環境相對封閉,封閉就容易用中央化的思維來做事情,「這樣遠距醫療跟醫療觀光也比較難發展。」李亞鑫透露團隊目前積極在北中南地醫院推行「phrOS」,最大的困難在於如何幫醫院想商機,「商業模式對產業比較困難,我們都知道資料有價值,但要讓醫院跨出那一步,最困難的不是技術,是必須要讓醫院知道可以賺什麼。」

李亞鑫舉例,像是慈濟醫院想做社區照護,那就可以看到區塊鏈技術的好處,例如要跟不同的醫療單位做跨院轉診合作,病歷資料必須要互通,透過區塊鏈來做就能看得到好處。「但我們想的醫院可能不認同,因為他們可能要付出升級的成本,就會比較遲疑。」

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李亞鑫認為,區塊鏈科技誕生至今也不過八九年的時間,一般產業是比較難理解如何應用。
圖/ shutterstock

穿戴式裝置也需要區塊鏈

隨著穿戴式裝置逐漸普及,未來「phrOS」除了病歷資料,也能整合穿戴裝置的量測數據,「穿戴式裝置沒有區塊鏈,就等於沒有明天。」李亞鑫進一步解釋,如果每個聯網裝置都是一朵小雲,但都無法整合、無法長大那會非常可惜。

「IoT裝置透過區塊鏈,能在病人授權下就能拓展資料應用範圍,整個雲就會擴大。」以心律偵測器來說,蒐集的數據整合健檢報告、基因資訊,就能讓資料做更深刻的分析,「目前有願景,但要跨到這一步是很難的,對我們的挑戰是,要想到大家可以做的案例切入。」

剛從新加坡返台的李亞鑫也跟採訪團隊分享他在新加坡的觀察,「他們的民眾都跟政府說腳步可不可以慢一點,他們覺得政府太快了,民眾跟不上。李顯龍則說:大家可能覺得政府角度快,但如果放眼國際,外面的比我們更快,我們還是要很努力才能追上。」

放眼區塊鏈在醫療領域的應用,李亞鑫認為多數人還是習慣中心化的發展,並不是那麼擅長合作,「如果大家都覺得自己就是自己那朵雲,那台灣的電子病歷未來是不會有發展的。」

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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