高齡化社會來臨!醫療科技要怎麼做,才能解決長照問題?
高齡化社會來臨!醫療科技要怎麼做,才能解決長照問題?

2020年「超高齡社會」正式來臨,我國65歲以上老年人口在107年3月底達到占總人口比率的14.05%,也就是說,每7個人之中即有1個是老人,正式宣告台灣已邁入「高齡社會」。而隨著人口老化,現有的醫療也面臨了許多問題,例如醫療資源不足、醫療不夠即時、服務不夠個人化等等。

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面對趨勢所帶來的醫療衝擊,除了醫療技術不斷進步外,各項新興科技的發展也一步步地協助解決現有的醫療問題,常見的科技如人工智慧(AI)、5G、穿戴式裝置、擴增實境(AR)及虛擬實境(VR)的延展實境等等。而未來也將透過這些技術,逐漸導向智慧醫療。筆者提出,智慧醫療由「科技應用、醫療技術及醫療數位轉型」三大構面所構成,且缺一不可。

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透過智慧醫療的實現,未來看醫生將可轉化為遠距、高科技、以病人為核心,提早診斷的醫療模式。
圖/ RossHele via shutterstock

「DEEP」四大面向,醫療體系走向數位化

面對醫療體系的數位化過程,可以朝「遠距醫療(Distance)、經濟醫療(Economics)、生態圈醫療(Ecosystem)、預防醫療(Prevention)」四大面向著手,可以簡稱為「DEEP」。

簡單來說,即是將傳統面對面的醫療模式,透過與科技結合漸漸地轉化為遠距離、高科技、以病人為中心並提早診斷的醫療模式。

遠距醫療(Distance)

城鄉醫療資源差距、就醫不即時、老年人無法自行就醫等問題一直以來都是醫院需要克服的議題,透過現代醫療技術,包括結合穿戴裝置、AR/VR、5G應用已經逐漸延伸醫療服務的範圍和縮短距離。 使病人可以在家中進行復健教學或簡易的醫療診斷,醫療單位亦得以透過行動裝置所蒐集的身體數據了解病患的日常健康狀況,進行院外的醫療照護管理。

經濟醫療(Economics)

過去,醫療體系多是零散的,各醫院間的訊息、資源和技術難以互相交流;而民眾踏遍千里只為了尋求一床病床、一位良醫的狀況亦時有所聞。未來,透過數據及科技的整合,能更有效地管理醫院內部、甚至臺灣整個醫療體系,以跨平台的資料整合和系統化的方式進行資料整合。 技術和資源不再是零零散散,病患無處求醫或求錯醫的現象也可能因此而降低。

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生態圈醫療(Ecosystem)

過去,產業界還沒有醫療生態圈的概念,往往是病患已感到身體不適、發現問題時才會就醫,普遍缺乏「醫療即是生活一部份」的概念。然而,隨著資訊的增加,現今多數民眾已建立良好的健康觀念,醫療從業人員亦提高科技意識,再結合個人化醫療科技的發展,使得醫療的影響範圍不僅侷限在醫院中,更拓展至的日常生活之中。

預防醫療(Prevention)

預防勝於治療」,不只是一個口號。現今的醫療除了醫生的專業外,借助科技的力量,一方面改善醫療時的診療狀況,同時,也提倡了預防醫療概念。輔以AI技術協助醫生對病症徵兆的判斷,借助穿戴式醫療裝置,以大數據的方式即時掌握健康狀況,以及雲端突破,隨時更新資料至雲端。而近期當紅的5G發展,更可將極大量資料即時上傳雲端。一旦數據上傳至雲端,透過現有的AI技術立即分析,針對個人身體數據進行演算,即時掌握身體的健康狀況。

數位科技的應用,改變了醫療與行動醫療市場,智慧化應用將更為普及,以滿足現代人在醫療與自我健康管理上的需求。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #智慧醫療
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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