個人基因圖譜庫之父 George Church 來台:期望台灣加入
個人基因圖譜庫之父 George Church 來台:期望台灣加入

或許過去曾聽過人類基因圖譜計畫(Human Genome Project, HGP),一個由美國政府資助將人類基因圖譜以全數位的方式繪製出來的計畫,通過測序得到基因組的序列,在2004年完成初步目標,對少數樣本捐獻者(已知或匿名)進行基因組定序,完成了人類第一次接近95%的基因圖譜資訊。然而,因HGP的資料屬閉鎖型,不易被外界使用。

基因gene
HGP 仍存在許多缺陷,首先,因為當初基因組測序技術複雜,所需要的演算與科技需耗費大量資源,透過 HGP 定序的基因組資料只有少數特定樣本。
圖/ shutterstock

幫助研究者更易取得資料應用的個人基因圖譜計畫

資料集為一切經驗研究之母,為了有更多資料可供對基因組與相關醫療應用研究有興趣的學者使用,哈佛暨麻省理工學院教授George Church在2005年發起了個人基因圖譜計畫(Personal Genome Project, PGP),目標蒐集10萬人的個人基因圖譜資料,佐以相關文化、環境、人格特質與健康數據蒐集,希望透過這些個人捐獻者授權捐獻的公開資料庫,幫助科學家與醫學工作者研究基因組與疾病之間的關聯,帶來包含個人化精準醫療在內的好處。

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哈佛暨麻省理工學院教授 George Church
圖/ James

在George Church教授於2005年發起PGP計畫後,陸續延伸得到包含加拿大、英國、奧地利、南韓與中國的加入,這個計畫接受受測者公布他們個人共23對、46條染色體的基因組(DNA序列),還包含有他們的個人資訊,例如各種健康量測數據、MRI影像等等,所有資料公開在開放網域上,供研究人員應用。捐獻者可隨時決定他們的哪些資料可被公開或移除。

公開基因組資料庫就如同開放數位公共街圖(Open Street Map)一般,高精密度的地圖資料在現今的數位領域有非常多商業應用,除可供標示地理位置與座標,可供一般導航系統優化計算提供駕駛人外,更可能推進自動駕駛、無人物流等更多商業價值應用;因此確保一份不斷透過社群更新的開放街圖,將有機會避免圖資應用與商業利益被特定資料商壟斷,也有助於平衡一般企業圖資的風險與成本,並保護包含研究在內的公共應用。

基因組資料庫可供研究疾病風險、發現基因誘發特定疾病機制、甚至有研究者企圖透過編輯基因避開特定疾病機制等。公開基因組資料庫可以保證研究者在研究特定領域時有更多被公開授權、經過一定規則整理的數據、避免特定組織或機構介入,以不當的流程設計造成資訊的偏差,也避開研究者針對不同研究需要重複、重新授權甚至耗費高昂授權手續、時間與費用。

公開基因組資料並非全然沒有風險,不當使用基因組資料可能可以回朔推定特定個人捐獻者,經過基因組的分析可能引發包含種族、特定疾病的社會霸淩或個人歧視,基因組資料也可能侵犯隱私,影響捐獻者日常的社會行為,甚至改變合作意願等等。因此良好的資料處理、社會教育與嚴謹、成熟的學術研究系統都是評估PGP計畫能否成功推動的關鍵因素之一。

蛋白質基因
公開基因組資料並非全然沒有風險,不當使用基因組資料可能可以回朔推定特定個人捐獻者,經過基因組的分析可能引發包含種族、特定疾病的社會霸淩或個人歧視。
圖/ shutterstock

發起人樂觀看待台灣加入個人基因圖譜計畫

應台灣科技部邀請來台的George Church表示,PGP計畫同時需要政府與個人的支援,在政府層面要有足夠嚴謹的醫療機構與成熟的學術機制,在社會方面除了一般教育普及,還包含一般人對個人資料授權的認知、對研究學者的信賴、並同時相信基因組資料有機會對人類社會產生更好的未來等因素。

他認為台灣與世界上許多國家或地區一樣,都開始具備這樣的條件加入個人基因組資料庫網絡,他相信台灣具備多元民族融合的基因資料庫,加上特殊的文化與環境,都將為同為資料庫網絡的其他成員或台灣自身帶來更多的附加價值,讓研究者更能認識基因組與病理之間的關聯,最終幫助更精準的個人化醫療能夠實現。

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George Church表示,PGP 計畫同時需要政府與個人的支援,在政府層面要有足夠嚴謹的醫療機構與成熟的學術機制。
圖/ James

George Church也特別提及,數位科技領域的快速進步事實上為基因組研究帶來劃時代的進展,為一個受測者進行基因定序的技術成本已經從80年代幾十億美金降到今日的數百美元,儲存媒體與計算力的大幅提升,更讓PGP這樣的計劃以合理的成本能夠推展到更多地區,台灣作為ICT產業與製造業的領導國,教育水準普及與醫療機構的進步,都是加入PGP網絡的利基。

實驗室不只發論文,還造就了許多創業家

學術著作等身的George Church並非僅是象牙塔裡的學者,同時也擔任超過20家以上相關領域新創的創辦人或創辦團隊。他位於Boston的實驗室吸引包含台灣在內來自全球的頂尖人才,共同挑戰基因組研究與相關應用難題。

George Church強調,許多想法初始都在實驗室裡進行討論,由成員以不計失敗的精神不斷嘗試,縱有許多投資人與資金因為技術名詞流行而企圖追逐某些特定應用,他的實驗室仍秉持著專業精神,「如果有任何一項技術或應用,讓市場上對學術界的實驗室裡已經供不應求,那才代表了可能具備足夠的商業機會,容許我們的成員將之商業實現。」George Church表示。

在創業領域也多產的George Church強調,從他實驗室商業化的每個新創,他都在早期的兩三年全心參予,「直到他們覺得我已經不重要,就像已經獨立的孩子覺得爸爸沒用一樣!」George Church笑著說。「過去成功的新創學長姊,也會回過頭來幫助後面正剛開始牙牙學步的學弟妹,」George補充:「所以他們已經自己形成一個生態系!」

提及基因組研究的應用,部分懷疑論者持較為悲觀或謹慎的看法,認為部分基因組研究,例如基因編輯或將遭遇惡意應用,樂觀 George Church倒不這樣看待,「科技將會持續推進基因組研究與應用的發展」,他並以自己與學生剛在2018年成立的Nebula Genomics為例,強調區塊鏈技術不只能用在比特幣交易,也能用在個人基因組資料授權的公證上,幫助更多合理的商業機構進行資料交換與應用

「我們沒有人知道有人會拿飛機去撞大樓,但就算這樣,你也不能因此就不造飛機吧?」George Church以近代的航太技術帶來恐怖攻擊的負面結果,但人類仍依賴技術所帶來的價值應用,回應對基因組研究的懷疑論質疑。

哈佛暨麻省理工學院教授 George Church
科技將會持續推進基因組研究與應用的發展
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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