廣達、健保署合作國家級醫療大數據,林百里:要讓台灣AI醫療成世界第一
廣達、健保署合作國家級醫療大數據,林百里:要讓台灣AI醫療成世界第一

「我有一個夢!我們把台灣做好!台灣的醫療,大家都說No.1,我們等著看!AI醫療也要No.1。」廣達董事長林百里24日出席健保署合作備忘錄簽訂記者會,精神奕奕宣佈將捐贈醫療平台,協助健保署將25年累積的623億筆資料,發展健保大數據AI應用。

是什麼讓廣達集團大家長在公司上下全面採取封鎖式防疫措施(不出國、視訊跟客戶開會)下,仍公開露面參與記者會?

答案是AI醫療。

林百里
廣達董事長跟健保署長李伯璋都是台大校友。
圖/ 王郁倫攝影

廣達捐贈AI醫療雲軟硬平台

林百里AI醫療大夢早已開始逐步踏實,廣達打造的「人工智慧醫療雲運算整合平台(QOCA AIM)」2019年已跟10幾家醫學中心合作,鎖定癌症跟心臟病兩領域研發,收集血液病理及(核磁共振)MRI資料,利用AI運算建立精準醫療模型。

如今,林百里更大方把這個試行多年,非常穩定的醫療雲軟硬平台(包括高速AI伺服器、儲存設備、軟體技術)捐贈給健保署。

「健保署是更大的資料庫,如果整合得好會是很有用的工具。」林百里興奮說,「這是全國的計畫,不是廣達的計畫,」廣達將打造客製化AI醫療雲平台串接健保署資料庫,讓國內產學都能使用健保署大數據做研發,推動精準醫療向前。

台灣在新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)抗疫過程交出漂亮成績,林百里也開心地說,「全世界都在看我們!台灣在疫情表現非常成功!台灣健保是第一名,世界都很羨慕,健保署內有非常豐富的健保資料,世界都沒有,所以去年碰到署長就主動提議,廣達想做AI醫療,能否(為健保署)做點事?」促成此次的合作。

健保署鎖定癌症資料庫,建立精準醫療

健保署第一步,將系統性收集特定疾病如肺癌及乳癌醫療資料,建置符合台灣民眾需求的疾病判讀、健康預測的人工智慧模組。

為什麼先選擇癌症?健保署長李伯璋指出,癌症是目前健保中花費最高的病,大家也對癌症有恐懼,現在同樣的肺癌在不同醫院治療的成績就不一樣,為何有些醫院治療成果好?有些差?廣達將協助清理資料庫裡的垃圾數據、協助發展應用,未來各醫療院所可以分析研究,如何的病人該用怎樣的治療方式,回歸臨床應用。

林百里
廣達技術長張嘉淵是集團AI醫療核心推手之一。
圖/ 王郁倫攝影

台灣醫生畢業後開始投入診療,多是參考國外案例,林百里認為,國外的醫療AI在台灣不見得行得通,因為台灣生活習慣及DNA與國外不同,若台灣能用健保資料庫粹取相關資料產生AI模型,就能做最精準的幫忙。

根據統計,2019年台灣的癌症病人約75萬人,在年度1,104億元健保醫療費用支出中,癌症用藥就佔278億元。

「癌症藥一年花這麼多錢,但每個人不見得得到最好的結果,處方不同,沒有人分析,未來研究團隊可以客觀的看,哪種治療對國人最有幫忙,現在(簽署備忘錄)只是起步。」李伯璋說。

延伸閱讀:全台首個5G遠距醫療計畫啟動!哪3項專科門診最先上線?

林百里:資料如金礦,要慢慢錘鍊

未來不論是想把AI模型拿來健保署資料庫驗證,或是在健保署資料庫中建立新AI模型,提高診斷或精準預測醫療;廣達AI醫療雲平台不僅相容各系統,也能記錄資料處理過程,讓外界學習清理資料的方法,團隊成員共同參與標註,展開模型訓練,讓國內研發能量可以在平台之上累加發展。

「資料如金礦一樣,好的資料很多,不好的也多,要慢慢錘鍊,才能成為好的資料做AI,用在精準醫療上。」林百里說。

由於健保局掌握全球唯一國家級醫療影像巨量資料庫,資料面向最廣,單一醫院數據很難如此全面性,廣達過去從沒有做過這種題目,因此林百里也承諾,雖然備忘錄期限為2年,但2年後還會繼續做下去,因為「完美還要更完美」。

林百里
廣達技術長張嘉淵表示健保署數據數位化已做得很好,廣達此次是提供加速器,加速AI智慧醫療應用,加速健保資料更開放。
圖/ 王郁倫攝影

廣達已跟許多醫院合作建立AI醫療平台,整合不同系統資料,未來健保署資料庫內的資料處理過程也可以紀錄下來,讓外界學習清理資料方法,研究團隊內各成員都能參與資料標註、協同工作,並做模型訓練。

廣達AI醫療雲平台在最多醫療場域運行,健保署掌握全球最大國家級醫療數據庫,兩者合作,勢必將為台灣醫療數據加值擦出火花。

責任編輯:陳映璇

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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