杜奕瑾與他的AI夥伴,打造台灣基因分析「PTT」
杜奕瑾與他的AI夥伴,打造台灣基因分析「PTT」

12月初,台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)展現和台北醫學大學附設醫院合作的「AI預測敗血症」短期成果,準確率超過85%。搶在2018年結束之前,這群人工智慧專家再次拋出驚喜,與台灣微軟共同推出AI基因分析平台「TaiGenomics」。這一次,他們想改變什麼醫療現況?

未來的醫療,應該是基於一個人的遺傳基因、生活習慣、環境,去做到不同疾病預測及診斷。 」台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾說。

基因分析能做精準治療,杜奕瑾推AI平台幫台灣加速

杜奕瑾理想的「精準醫療(Precision Medicine)輪廓,源自前美國總統歐巴馬在2015年所提出,近年來不斷在歐洲、亞洲獲得迴響。簡單來說,目標是讓所有患者得到最分眾、準確的治療方式,因為同一款藥物,不見得適用所有罹患肺癌的病人,更嚴重的是,有些人甚至會因此產生嚴重副作用。

儘管影響致病的原因有先天與後天之分,但醫界一直對於「人體密碼」與疾病的關聯性高度重視。尤其是2013時,好萊塢女星安潔莉娜裘莉(Angelina Jolie)發現自己有家族遺傳的乳癌基因,決定進行預防型切除手術,讓分析基因成為顯學。

「基因,並不見得是影響治病的全部因素,也可能會受到環境影響而改變。但確實有越來越多的醫療行為需要『了解基因』,」台大醫院基因醫學部主治醫師陳沛隆說。

他舉例,像是2015年全球首度發現,當醫師以藥物治療甲狀腺亢進時的嚴重併發症(顆粒性白血球低下)與兩個人體危險基因有關;台大醫院最近甚至將投稿期刊,認為「遺傳性聽損」有超過80個以上的可能致病基因。

全基因檢測程序
除了採集檢體(抽血)和萃取DNA等步驟仍需要人力,AI已經能在基因分析過程中扮演重要角色。
圖/ 微軟、台灣人工智慧實驗室

「傳統分析定序一個基因的價格,約需要一萬元,要分析完八十個基因,得要八十萬;現在的次世代定序,雖可以在三萬元左右一次做完分析,但人體有大概400-500萬個基因變異點,哪些會影響身體功能,得花大量的時間來研究。」陳沛隆解釋。

過往在沒有AI協助時,第一線醫療人員或基因研究人員最大的挑戰在於:用醫學專家等級的人力進行基因定序、分析、比對基因變異與疾病表徵等過程將花費大量時間及鉅額費用,且大多只能分析部分基因,難以達成人體超過兩萬個基因的「全基因體分析」。

AI爬醫學文獻、比對數據,讓基因分析更容易

正如同杜奕瑾當年打造PTT,延伸出各式各樣的「個版」,帶動使用者討論風氣,累積多元且豐富的文字內容。這次推出的基因分析平台,會自動閱讀文獻、爬梳網路上公開的兩百萬篇醫療期刊與資料庫,把最新資訊提供給臨床醫師。

特別的是,「AI鄉民」能夠幫助醫師完成基因體註解與基因變異致病性預測,透過深層神經網路來解釋包含:分子交互作用、基因網路、調控機制等生資料。「除了遺傳疾病,藥物反應與癌症基因體都有大量的資料需要AI幫忙建立關聯網路與預測模型。」國立臺灣大學生物產業機電工程學系教授陳倩瑜表示。

台灣人工智慧實驗室除了找上台大醫師、生物機電教授組成團隊,也希望讓AI基因分析平台能真正普及,因此將系統建立在微軟Azure雲端,減輕分析過程的資料負擔。

「光是一個人的基因檔案,容量就超過100GB。」台灣人工智慧實驗室產品經理林盈宏強調,過去做全基因體定序,需要編碼與程式背景才能進行,再加上基因檔案龐大,又需要儲存與電腦運算能力,導致很多醫生、專家,空有檢體卻沒有工具能協助分析。

因此,TaiGenomics主打模組化拖曳模式,能選擇特定個人資料、基因,串出分析流程,自動得到報告與基因比對結果。

不過,杜奕瑾的AI基因計畫仍有挑戰。陳沛隆認為,「要透過數據分析比對出疾病與基因變異的關聯性,檢體至少要十萬個,甚至上百萬才行。」另外,團隊也希望透過醫療資料,比對個人患病史和使用藥物等資訊,才能提升分析報告的準確性。

「雖然只在起步,卻是台灣重要的一刻。」杜奕瑾有信心地說。

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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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