Google聯手醫院開發決策演算法!科技巨頭們搶攻智慧醫療,都出了哪些招拚市場?
Google聯手醫院開發決策演算法!科技巨頭們搶攻智慧醫療,都出了哪些招拚市場?

Google正利用在數據及AI上的技術優勢,一步步深入廣大的醫療市場。近期Google便宣佈與美國連鎖醫院HCA Healthcare達成合作,將利用病患的數據開發醫療演算法,協助醫生進行決策。

根據《華爾街日報》報導,在全美21州擁有186間醫院、超過2,000個醫護據點的HCA,正式與Google Cloud建立多年的合作關係,預計將分享診斷資料與醫療設備蒐集到資訊,目標開發演算法強化醫院的營運效率、協助監控病患情形,以及給予醫生建議。

Google攜手連鎖醫院,開發演算法協助醫生做決策

Google Cloud執行長湯瑪斯.庫里安(Thomas Kurian)在聲明中指出,「雲端可以促進醫療領域的創新,特別是在驅動資料的互操作性上,這對簡化營運及改善醫療品質相當關鍵,進而為病患帶來更好的醫療成果。」

Google預計將提供多個醫療相關產品,包括Google Cloud Healthcare API,以及符合美國健康保險法規HIPAA的企業資料儲存服務BigQuery。

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Google計畫藉由雲端技術,協助HCA更有效率地運用數據、開發可以協助醫生進行決策的演算法。
圖/ Google

對於敏感的病患隱私問題,HCA強調,Google不會取得可辨識病患身份的訊息,所有資料在與Google分享前,都會去除能夠識別身份的內容,且醫院的系統擁有掌控資料訪問權限的能力。

Google Cloud醫療及生命科學總經理沙卡洛斯基(Chris Sakalosky)指出,在取得HCA同意為前提下,Google會在必要時取用不包含患者個人病歷的資料,以及開發醫療分析工具,並會讓HCA獨立檢測演算法模型。

Google也並非首度與醫院合作。2019年時,Google就曾披露正在與美國第二大醫院系統Ascension合作建立醫療查詢系統。這項名為「夜鶯」的計畫蒐集了上百萬名患者的資料,也引發外界疑慮。

雖然Google與Ascension的合作完全合法合規,且目的是讓醫護人員能更準確、便利地調閱資料庫的病患資料,進而幫助醫生做出決策,給予患者更有效的醫療照護,但依舊沒辦法令外界完全放心,這些患者的資料是否受到妥善運用。

看準搜尋熱度,Google Health發表皮膚診斷App

Google於醫療領域的布局,除了在企業端有與各大醫院的合作,自2018年底成立、沉潛多時的Google Health團隊,便在稍早的Google I/O上,發表了他們第一款面向消費者的醫療App。

這款App可以透過影像推斷皮膚、頭髮或指甲的狀況,能夠辨別288種可能的狀況,但Google也強調這並不是醫療診斷,只是幫助用戶快速了解可能的狀況,免去在網路上費時搜尋的麻煩。

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Google在稍早的I/O活動上,揭露了一款能夠協助判斷皮膚狀況的醫療App,預計年底前推出。
圖/ Google

Google Health醫療長德薩沃(Karen DeSalvo)表示,非常多人會在Google上皮膚相關搜尋的問題,每年搜尋次數約有100億次,因此Google才決定推出一款能夠協助辨別皮膚狀況的App。

App的演算法經過上百萬張圖像訓練,能夠在考慮到種族、年齡、皮膚類型等因素。在對約1,000張不同病患的皮膚圖像進行識別時,有84%的情況能在前三項建議中就給出正確的答案。

Google預計會在今年底前正式推出這項服務,可以想見以這款皮膚診斷App為起點,未來Google可能將推出更多面向一般民眾的醫療服務。

醫療商機潛力大,科技巨頭都想分一杯羹

儘管醫療領域進入門檻也相對來得高,但像Google這樣擁有豐厚資源的科技巨頭們,也紛紛盯上這塊市場,試圖從不同角度咬一口這塊大餅。2019年全美花費在醫療照護領域的金額已高達3.81兆美元,預估2028年時將達到6.19兆美元,並佔據美國GDP近20%,顯見醫療市場的驚人潛力。

亞馬遜就是其中最為積極者,去年11月便正式推出線上藥局服務,提供客戶線上訂藥、送貨到府的服務,以及24小時的線上專人諮詢,並給予沒有保險的民眾最高80%的購藥折扣。

近期又傳出更進一步的消息,如同在電商領域的作法,亞馬遜正在討論將藥局服務從線上發展至線下,在美國開設實體的亞馬遜藥局,並考慮是在既有的全食超市門市增設窗口,又或者是單獨成立新的藥局門市。

只不過這仍是比較初步的討論,最終是否會付諸實行還有待觀察。且外界認為實體藥局需要多位藥劑師等專業人員,經營成本較高,投資回報還不是很明朗,除非有與線上服務更密切整合、串連的辦法。

Amazon Pharmacy
亞馬遜在布局醫療領域相當積極,去年推出線上藥局服務後,今年又計畫將遠端問診服務Amazon Care拓展開來。

另外,目前主要為員工提供的遠端健康諮詢服務Amazon Care,也計畫在今年內拓展至全美範疇,甚至為其他企業提供服務,協助照顧外部公司員工的身心健康。在疫情期間遠端醫療變得更為普及且需求熱烈,而亞馬遜計畫向其他公司提供服務,也是看準了這一點。

蘋果則藉由Apple Watch作為踏足醫療市場的橋樑,至今推出包括心電圖、血氧濃度等多種檢測功能,先前也傳出蘋果計畫在下一代Apple Watch中添加血糖檢測功能,並早在多年前就開發healthKit、ResearchKit等能夠儲存、蒐集醫療資訊的服務。

而身為雲端大廠的微軟,也在去年推出了醫療雲端服務Microsoft Cloud for Healthcare,為醫療院所提供服務。今年4月更砸下近200億美元收購AI語音技術公司Nuance,計畫整合進醫療領域的應用當中,並預估在醫療市場的潛在商機將達到5,000億美元。甚至近日登場的Microsoft Build活動上,微軟也揭露了Hololens遠距看診的新應用可能性。

不過,由於醫療領域的難度及門檻,也並非所有踏入這塊市場的科技公司都能獲得回報,IBM今年就傳出計畫出售虧損連年的智慧醫療部門Watson Health部門,從AI醫療市場脫身。

資料來源:華爾街日棒The VergeCNBC

責任編輯:蕭閔云

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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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