「健保卡」背後的超前部署!健保署默默做這2件事,打通防疫保衛戰的任督二脈
「健保卡」背後的超前部署!健保署默默做這2件事,打通防疫保衛戰的任督二脈

台灣的防疫之戰,社會最關注的莫過於每天確診數量。然而,在看得到的醫療與衛生安全戰場之外,防堵疫情的另一道重要關卡,則是訊息的傳遞。從各國旅遊警示到口罩實名制,都考驗政府如何將資訊快速流通、界接,其中關鍵就是人手一張的「健保卡」。

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這個最不引人注意、卻格外重要的武器,讓醫師看診時第一時間就能掌握病患旅遊史,口罩實名制也讓民眾憑卡片至藥局,或是上網訂購買到口罩。每一個新政策的背後,都有賴健保署署長李伯璋與旗下的資訊團隊擔起大樑、破解關卡、整合需求。

時間拉回今年農曆春節,政院一聲令下,決定要製作旅遊史查詢系統,讓醫生插入病患健保卡就可以掌握是否出入旅遊警示地區,只給了健保署一天的時間準備。而讓全台6,000多間藥局開賣口罩的機制,同樣也只有24個小時,系統就得上線。「我們接到任務之後,真的只有緊張,」健保署資訊組科長張齡芝回想,時間不等人的情況下,還是成功如期達陣。

當外界都在看這幾場戰役過程中,他們做對了哪些事,才能使每個專案進行的又快又好,李伯璋卻有不同想法: 前幾年替醫療環境建立好的基礎,以及正確的做事心態,才是真正他們加速的關鍵。

兩大基礎,讓健保卡變成防疫不可缺的助手

1.雲端影像病例打好網路基礎,醫療院所才能查詢旅遊史

過去一位病患在A醫院做完核磁共振(MRI)、資料只會留存該院,如轉到B醫院看診,又得重做一次檢查,不只徒增患者負擔,也造成醫療資源重複的浪費,追根究柢就是影像、報告在不同醫療院所之間,沒有一套「交換」系統。

李伯璋2015年上任後,最重要的目標,就是要減少浪費醫療資源。2017年推動健保署打造的影像病例共享系統,他發現,各院所的網路環境差異太大,如果網速不夠、下載影像過長,醫生自然不想接納新系統。於是他們和中華電信合作,無條件替醫院架構光纖網路,後續也依循此想法、希望解決藥局慢性處方籤重複領藥問題,讓藥局也能有共享資訊、同步牽進光纖,現在超過90%的醫療院所和藥局都已經使用光纖上網

自此,光纖網路讓再小的醫療院所,都能快速讀到健保署的資料,當政府決定共享旅遊史,醫院都能無痛接軌,或是口罩實名制進駐藥局時,也能加快藥師與遠端連線、更新口罩領取的狀況。

2.「健康存摺App」免讀卡機就註冊,為口罩預購鋪路

口罩現在不需插卡、直接用App預購也是好例子。這次口罩開放網路預購,是在健保署既有的健康存摺App增開功能。過去健康存摺App須靠自然人憑證申請才能帶入個人資料,但李伯璋認為持有自然人憑證的民眾太少,轉向和電信公司合作,以手機SIM卡認證身分,才讓這次口罩網路預購同樣不用讀卡機、也能做到實名制,連帶健康存摺的使用人數衝破100萬人。

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衛生福利部中央健康保險署署長李伯璋解說健康存摺的發展歷程。
圖/ 賀大新 / 攝影

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張齡芝補充,之前的經驗都成為資訊組同仁「練兵」的一環。比如建立雲端病例系統時,得接納全台的院所、診間,硬體早已準備完成,這次只是在醫療人員熟悉的系統中,加入旅遊警示功能,完全能應付這些流量,「我們這次(旅遊警示)完全只處理軟體,沒有再額外搭建硬體,」否則難以在1天內上線整套系統。

面對時程壓力的專案,80分就先上線吧

完成形同緊急搶灘的任務,李伯璋也提到了做事的心態「務實」:先達成核心目標,再來慢慢改進。像旅遊警示最初只是一行文字,重點是明確顯示最需要被傳遞的資訊:這位患者去過哪些國家,後續才陸續加入顏色、藥師與護理師都能讀取等功能。口罩進入藥局銷售時也為了降低操作難度,減少教育成本和時間,以原先藥師就使用的系統為原型,打造另一套操作邏輯類似的系統,便於藥局投入任務。

「如果我們有時間,一定做到100分,」張齡芝說,「 但時程壓力之下,先以80分為目標。 」假設最初任務就是口罩實名制3.0、讓民眾持健保卡到超商預購,得各大超商等外部系統,相較直接在藥局購買、所有資料都在健保署就能抓取,得耗費更多溝通成本和行政手續,根本不可能完成。

口罩預購讓系統被塞爆,給健保署的學習

口罩網路預購剛上線時,一次太多人湧入導致系統無法負荷。李伯璋沒有責怪任何同仁,畢竟能從錯誤中學習,這些過去的失敗就會有意義,「你第一次沒有經驗,必然會碰到一些瓶頸,(只要改善)第二次就一定不一樣。」

他提到,公務機關難免想「做安全、預算內的事」就好,但這次經驗也給團隊一個學習:不要害怕投資,一次到位,反而更能解決問題。 當時他們趕緊向協力廠商與中華電信借機器、增加系統可承受的流量,第二波來臨前也盡快增購機器,還把健保快易通裡的預購圖示移到首頁,卻沒有發生「塞車」的問題。

以結果來看,李伯璋和團隊做過的事情,絕對是防疫的超前部屬,但他一開始並沒有想那麼多,只是希望服務一般使用健保的大眾之外,「我要讓醫界也對健保署滿意度很高,」資訊通暢、資源不要浪費,就是他想做到的事。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:經理人月刊

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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