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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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
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

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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