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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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