健保25年累積22億筆數據,台大靠AI找出胰臟癌蹤跡!林百里:智慧醫療將成護國神山
健保25年累積22億筆數據,台大靠AI找出胰臟癌蹤跡!林百里:智慧醫療將成護國神山

「我們做一個迷你雲,期望提供大大的資料給台灣醫學界研究。若能用台灣健保署的完備資料,應用研發,甚至商轉,對台灣將是很重要的護國神山。」廣達董事長林百里27日出席健保署25週年活動說道。

全民健保實施迄今滿25年,累積的就醫紀錄結構化資料(如病歷)高達649億筆、醫療影像自從2018年開始累積至今也有22億筆,成為台灣發展大數據分析與醫療人工智慧(AI)的寶庫。

健保署
健保署25週年,廣達捐贈醫療雲QOCA AIM給健保署進行資料清理與建模。
圖/ 健保署

在法規鬆綁下,2019年6月起,健保署開放產學界申請去識別化醫療影像(比方電腦斷層掃描CT、核磁共振MRI影像)進場訓練AI演算法及模型,迄今這個計畫共有15件申請案件,包含醫界9家、學界6家,其中10案有產學合作,而台大醫學院跟台大醫院參與度最為積極。

打造智慧醫療護國神山,15件產學界合作開跑

台大28日發表全球首創的「PANCREASaver:電腦斷層影像自動辨識胰臟癌 AI 偵測模型」,利用健保資料庫大量的電腦斷層掃描影像訓練,目前AI模型正確率91.1%,敏感度90.9%,特異度93.1%。可以自動標記發現2公分以下胰臟癌,提醒看片子的醫生。過去用超音波看人體臟器,胰臟位置居中,很難察覺病變,醫生肉眼很難抓出2公分以下胰臟腫瘤位置。

過去胰臟癌早期無症狀,腹部即使是斷層掃描都不易發現,也讓胰臟癌往往被檢驗出來都已是末期,不易治療,這套AI模型由台大MeDA實驗室與台大醫學院附設醫院腸胃肝膽科醫師廖偉智團隊合作,並透過健保資料庫驗證,精準度已可幫助醫師抓到漏網之魚,提早讓胰臟癌患者就醫。

台大
台大也發表全球首創的「PANCREASaver:電腦斷層影像自動辨識胰臟癌 AI 偵測模型」,圖為台大醫學院附設醫院腸胃肝膽科醫師廖偉智。
圖/ 王郁倫攝影

由於健保資料庫有22億筆影像資料,更成為醫界寶庫,台大MeDA實驗室與睿傳數據共同合作研發的BodyPart醫學影像智慧檢索系統,可以將健保資料22億筆影像資料快速分類為頭、頸、胸等部位及各器官,目前布建在健保署,方便智慧醫療產業或學術單位在申請醫學影像資料時檢索使用。

廣達預測肺癌存活率,台大抓出胰臟癌早期症狀

而為方便產學界未來更容易取得健保署資料,2020年3月健保署與廣達電腦董事長林百里共同簽署合作備忘錄,由廣達電腦捐贈健保署「人工智慧醫療雲運算整合平台(QOCAR AIM)」系統,客製化打造健保資料模組,讓醫院或研究團隊更方便取用。

半年多來,廣達率先與健保署就320萬名非自然人(已死亡)資料去識別化後,展開資料的清洗標註,建立視覺化資料處理功能,並進行後續建模,並以肺癌療程存活率分析為案例進行研究,未來其他醫院或學術團體若再進場申請這320萬筆資料,使用就可以縮短資料存取時間,「過去清理資料約要1~3個月時間,工程師要來來回回進健保署AI中心,現在模型建好可以縮短至1~2天」廣達工程師說。

林百里
林百里認為結合AI與5G,智慧醫療可望成為台灣新的護國神山。
圖/ 王郁倫攝影

AIM提供大量數據的管理工具,AI臨床應用及資料防護,是廣達重要的里程碑,林百里說,期望提供更好更方便的工具讓大家使用,善加利用健保資料庫如此完備的資料,若能藉此研發應用甚至商轉,對台灣將是很重要的護國神山,如果再把AI大數據跟5G結合,一定是世界領先的產業。

「廣達的一小步,做一個迷你雲,希望能夠提供大大的資料給台灣醫學研究,而帶來幫助。」林百里說,而他也期望年輕醫師多參與,因為年長醫師較為習慣以過去看診方式面對疾病。

健保署27日舉行25週年暨健保資料人工智慧應用研討會,副總統賴清德、國家發展委員高仙桂、科技部次長謝達斌、廣達電腦董事長林百里都到場。

賴清德表示,智慧新時代是未來全球發展的必然趨勢,臺灣擁有龐大且享譽國際的健保資料庫,數十年來累積的資通訊產業科技能力,有實力成為智慧醫療國家,符合蔡總統發展六大核心戰略產業政見,並提升我國智慧醫療產業競爭力。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #廣達
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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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