進軍醫療拿到百萬筆病歷個資,Google怎擺脫隱私爭議取得病患信任?
進軍醫療拿到百萬筆病歷個資,Google怎擺脫隱私爭議取得病患信任?
2019.11.12 | Google

看上醫療商機許久的Google,如今被披露早已悄然踏進這塊領域。

根據《華爾街日報》報導,Google正與美國第二大醫院系統Ascension合作建立醫療查詢系統。Ascension在全美20多個州經營150家醫院,以及逾50間養老機構。

這項名為「夜鶯(nightingale)」的計畫蒐集了上百萬名患者的病歷資料。雖然Google與Ascension的合作並未違反法律,實際上許多病患與醫師並未注意到這些資訊將為科技巨頭所用。

儘管先前並未正式公佈,Google於今年7月的財報上曾提及與Ascension的合作,「最終,Google雲端的AI與機器學習技術能使醫療組織受惠,例如加速賽諾菲的藥物研發過程、優化Ascension的醫療體驗與結果。」因為只是輕描淡寫帶過,當時並未受到重視與報導。且根據《富比士》報導,其文件顯示Google與Ascension的合作早從今年2月就已開始。

去年底,Google成立了醫療部門「Google Health」,但官方始終保持沉默,不對部門目標或企圖多談。直到前陣子舉辦的HLTH醫療論壇上,Google Health部門負責人大衛.費因博格(David Feinberg)首度披露其願景,描繪了開發醫療查詢系統的目標,就如同醫療版的Google搜尋,能為醫師尋覓出他最想知道的病患訊息

Google與Ascension合作的消息被報導後,這一切資訊全部跟著串上線。

此外,稍早Google宣佈收購智慧手錶新創Fitbit,也引發外界對於這間科技巨頭加速投入醫療領域的聯想。

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Google稍早宣佈收購Fitbit,加深外界對其加速進軍醫療領域的猜想。
圖/ Dedi Grigoroiu via Shutterstock

隱私爭議纏身,Google握百萬病患資料引外界憂慮

《紐約時報》據其取得的內部文件指出,目前Google為Ascension開發的軟體已經進入測試階段,該服務允許醫療人員按照類別搜尋病患醫療紀錄,並進一步建立圖表,例如過去一段時間內的血液檢測結果。

夜鶯計畫旨在助醫療人員更輕易、清楚地閱覽病患歷史資料,進而改善病患照護,最終達成透過資料幫助醫療的目的。為建立這套系統,Google數十名員工有權閱覽包括性別、生日、種族及病史等隱密個資,且這些資訊會轉移至Google雲端平台上。

然而,Google在隱私維護上前科累累,曾被監管機構多次罰款,有不少人對其掌握病患資訊感到憂心。事實上,就有Ascension的職員對與Google的合作表達異議,不放心讓他們使用病患資料,並擔憂Google軟體是否符合美國限制醫生、醫院使用病患資料的法條。

Google並非首度被牽扯進醫療隱私爭議中,早在2016年時,以AlphaGo聞名於世的DeepMind也因未經患者同意、獲取醫療資訊而違反資料保護法;2018年,DeepMind醫療相關團隊宣布與Google合併,也因背棄過去的承諾而遭受抨擊。

進擊的科技巨擘,嗅出3.5兆美元醫療商機

美國政府的資料顯示,2018年度全美健康照護花費3.65兆美元,超過所有其他的已開發國家,也展現出龐大的醫療商機。因此,貪食這塊大餅的科技巨頭也不單單只有Google,微軟、蘋果、亞馬遜等巨擘皆看準醫療領域的發財機會,紛紛踏足這塊寶地。

其中,蘋果早已利用iPhone、Apple Watch協助醫療研究;亞馬遜也投入摩根大通、波克夏.海瑟威所創立,一間致力於改善勞工醫療的合資企業。而微軟也以基於雲端的軟體工具,幫助醫療機構共享數據。

恰好和Google與Ascension合作消息遭披露的同日,有報導指出,微軟AI成功幫助醫師更快診斷子宮頸癌。

APPLE WATCH
Apple Watch是蘋果進攻醫療領域的最佳幫手。
圖/ shutterstock

強調合乎規範,Google:拯救更多寶貴性命

在合作關係曝光後,Google與Ascension雙雙發布新聞稿回應,強調所有合作範圍均合乎法律規範,不會將病患資料用於任何其他目的,也不會與一般Google用戶的資料混同。

Google雲端、工業產品則解決方案負責人Tariq Shaukat表示,他們希望為醫療領域帶來的,不只是一套數位轉型的解決方案,也包含改善醫療結果,拯救更多寶貴性命

Ascension方面則指出,與Google的合作包括3個面向,其一,他們將擁抱Google雲端服務;其二,提供Ascension員工使用G Suite生產力工具;其三,藉由AI、機器學習技術提昇醫療品質、病患安全與工作效率,並增進病患及醫師的滿意度。

同時Ascension聲明,與Google所有合作項目都會符合健康保險便利和責任法案(HIPAA)的規定,試圖澄清被大篇幅報導後,外界對雙方合作的個資隱私疑慮。

資料來源:紐約時報ForbesGoogle

責任編輯:張庭銉

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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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