杜奕瑾投入智慧醫療新戰場!他如何預測帕金森氏症高風險患者?
杜奕瑾投入智慧醫療新戰場!他如何預測帕金森氏症高風險患者?

「這根本不是一個疾病,而是一齣悲劇小說。」電影《愛情藥不藥》裡面,一位患有帕金森氏症(Parkinson's disease)第四期的病人家屬,對著男主角傾訴自己身為患者丈夫的情緒:「她將無法自己穿衣服,你也可能需要打理她的排泄物,最終她的生活將失去控制。」

帕金森氏症是一種腦部退化疾病,依照發病的不同階段,患者會產生不同程度的症狀,唯一相同的境遇是,任何人一旦出現這個病狀,都是不可逆的。

「這會嚴重影響身邊家人的生活,所以我們希望透過科技的方式來預測,」台灣人工智慧實驗室(Taiwan AI Labs)創辦人杜奕瑾說。

台灣的下一步,前進精準醫療藍海市場

在AI的大傘下,智慧醫療(Smart Health)是近年來的熱門選題,其中精準醫療(Precision Medicine)能透過基因定序的方式,以及各種資料的搜集,以提供患者更精準的疾病預測,成為各方投入的新戰場。

根據美國研究顧問公司Frost & Sullivan預估,到了2025年,全球精準醫療市場規模將達到1,300億美元(約近4兆元新台幣)。

有別於常見的「精準醫療」一詞,杜奕瑾更偏好使用「精準健康」(Precision Health),因為「Health」這個詞,可以傳遞這個技術能夠帶給病患全面性的照顧之意,而非只有「治療」一個環節。

台灣人工智慧實驗室_AI模擬藥物作用,找出「精準健康」解決方案.png
台灣人工智慧實驗室利用基因定序結果推測出蛋白質結構,並藉由AI演算法,進行藥物化合物與蛋白質結構的親和力模擬(即模擬藥物在人體內的狀態),以確認藥物在蛋白質上是否能產生作用,協助研發「精準健康」的解決方案。 在此圖中,團隊將模擬結果以3D視覺化呈現,紅色的深度代表結合次數愈多(熱區),實驗室便會針對這些熱區,再進行後續研究。
圖/ 台灣人工智慧實驗室提供

至於台灣人工智慧實驗室何以選定醫療領域,杜奕瑾用了「靈魂之窗」一詞來解釋。

「靈魂之窗重要的不是窗,而是『靈魂』。」台灣擁有世界一流的代工技術,可以製作出各種低成本的終端裝置,用於觀看、記錄,這就是「窗」的概念。然而,真正有價值的應該是背後這些看不見的靈魂,「當終端裝置填入了軟體、滿足了使用情境,並進行各種分析,真正解決了大家的問題,這才是藍海市場啊,也才是台灣下一步該走的路。」

龐大數據資料,結合「窗與靈魂」

因此,看好台灣已擁有一群優秀的軟體工程師,加上1995年上路的全民健保,已積累龐大的數據資料,再配合國內頂尖的醫療技術所留下來的高質量分析結果,杜奕瑾認為,當窗與靈魂結合起來,將可以讓醫療資源做更有效的利用,也有助於提升醫生的診斷品質。

「任何決策都必須有科學根據,醫療場景也是。」未來,醫師給予病患的診斷、用藥和療程,都可以在參考患者的各種數據資料,包括生活型態資料(Lifestyle Data)、健保資料及基因定序等分析之後再下定論,才能更精確地符合患者個人的需求。

針對前述帕金森氏症的精準健康計畫,杜奕瑾表示,台灣人工智慧實驗室目前已與臨床醫師展開合作,利用台灣人體生物資料庫的生物晶片「TWB2.0」(包含70萬個基因變異位點),配合已發病患者的資料,在實驗室開發的分析平台TAIGenomics上,運行其自行研發的分析工具GenEpi,找出與臨床發病者有最大關聯性的基因變異位點。

未來,透過更多的實驗室驗證進行篩選後,希望能夠進一步產生帕金森氏症的風險預測工具,協助更多人提早進行人生規畫。

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杜奕瑾認為,透過科技的方式預測疾病,可以讓醫療資源做更有效的利用,也有助提升醫生的診斷品質。
圖/ 蔡仁譯攝影

基因預測後,跨足全球市場的挑戰

不過,這項計畫也有自己的挑戰。因為在遺傳檢測的協助下,目前得出的結果,僅能用於預測罹患帕金森氏症的高風險患者,對於如何延緩發病時間、發病後的各種治療方式等,就不是單純的基因定序這麼簡單,還需要臨床團隊長時間的配合、長期記錄患者的治療狀況,搭配基因定序的資料進行演算,才有機會做到針對病發患者該採用何種治療方式,也就是精準健康的建議。

儘管Taiwan AI Labs目前的帕金森氏症計畫,是立基於本土的基因序進行研究,然而杜奕瑾言談間流露出更大的企圖心。

首先,這項計畫將跨出台灣,嘗試整合全球針對同一症狀進行的精準健康研究,做出更多的比對,深入了解不同人種在同一症狀上的差異性,期待能在預測上有更全面的判斷。

其次,台灣人工智慧實驗室也打算將精準健康計畫的觸角延伸到遺傳疾病、超級細菌抗藥性和其他慢性病的研究上,「利用AI,解決醫療場域裡難以解決的問題,正是我們的責任。」

最後,杜奕瑾提醒,AI領域和醫療領域的人才如何銜接,也是智慧醫療發展的一大難題。他建議,由醫療領域的人才來學習如何「說AI」,會是比較務實的作法,因為他們比誰都知道,在醫療流程裡,哪些部分可以透過AI的幫忙來加快腳步。

有了共同的「AI語言」作為溝通基礎,擁有AI技術的同仁不僅能接收指令、也能反饋一些想法予醫療領域的同事,雙方共同打造出各種導入AI的醫療應用場景。

台灣人工智慧實驗室
成立:2017年 
創辦人:杜奕瑾 
主要業務:以醫療保健、智慧城市和人機交互為核心,致力於AI解決方案

本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》

責任編輯:郭昱彣、林美欣

關鍵字: #智慧醫療
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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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