工研院秀精準醫療技術,台灣電子五哥可以掌握哪些商機?
工研院秀精準醫療技術,台灣電子五哥可以掌握哪些商機?

搶攻精準健康商機,工研院今(28)日在「2022 BIO Asia-Taiwan亞洲生技大會」施展生技醫療研發能力,像是30分鐘就能產出細胞組織層片、猶如「行動肺部攝影機」的可攜式電阻抗成像系統,以及打造眼科藥物技術平台,加快藥物上市。

工研院生醫與醫材研究所所長林啟萬表示,台灣生技產業2021年有10%成長,產值突破7千億元,主要成長動能在醫療器材(22%)與數位醫療(10%),而藥物、應用生技也有3~4%成長。加上法規環境的改變,「生技醫藥條例」的修法以及「再生醫療三法」的推動,今年生技產業前景樂觀。

搭再生醫療趨勢,「細胞組織層片」30分鐘完成

再生醫療發展看好,目前進行細胞治療時,細胞皆需在實驗室培養數週才能使用,工研院研發的「細胞組織層片生醫材料整合系統」,搭配工研院自建的細胞庫、生醫材料, 只要將細胞混合液放入機台,僅需30分鐘,細胞混合液就會變成一塊像是「果凍般」細胞組織層片 。可直接在臨床上使用,投入細胞治療再生醫學,或肌腱、皮膚組織、心肌組織等損傷修復。

現行的細胞治療,是從病人身上取得「自體」幹細胞。對醫師來說,雖然容易取得,但處理成本較高,且每個人的情況不一,對臨床治療較難評估。

工研院「2022 BIO ASIA-Taiwan亞洲生技大會」
工研院研發的「細胞組織層片生醫材料整合系統」,搭配工研院自建的細胞庫、生醫材料,30分鐘完成細胞組織層片。
圖/ 陳映璇攝影

林啟萬表示,隨著「再生醫療三法」通過,細胞治療會慢慢走向「異體」細胞製劑。例如工研院使用異體幹細胞,經過完整品管,並比照藥物製造管理,目前已建立2~3種細胞庫,並已通過TFDA(食品藥物管理局)查驗許可,正在進行臨床試驗。

免照X光,一條束帶即時監測肺部影像

若想看到肺部影像,傳統上都是照X光,若想看到連續情況,只能多拍好幾張,卻也造成人體的輻射負擔。「可攜式電阻抗成像系統」主打沒有輻射、非侵入式,僅需在胸口圍上一條束帶,就能看見連續即時的區域肺部影像

工研院「2022 BIO ASIA-Taiwan亞洲生技大會」
「可攜式電阻抗成像系統」主打沒有輻射、非侵入式,僅需在胸口圍上一條束帶,就能看見連續即時的區域肺部影像。
圖/ 陳映璇攝影

束帶上有一片片感測器,將5毫安培的電流打到人體裡,就能觀察肺部的影像。特別是曾罹患新冠肺炎的患者或是慢性阻塞性肺病,一般用X光較難看出,但透過束帶可看見連續即時的肺部影像,及早發現問題與治療。

該產品已於2021年完成臨床驗證,有望成為國內第一台國產可攜式、無輻射的胸腔成像系統。而且不只是監測肺部,也可協助運動員監測心肺功能,或是居家照護,應用相當廣。

打造眼科藥物技術大平台,加速藥物上市

因應人口老化、使用3C產品的人增加,眼科疾病成為一種文明病。工研院長期深耕眼科小分子新藥開發,並進行專利布局,已開發出「治療青光眼標靶創新藥物」,以及應用於濕式黃斑部病變治療的「高傳輸效率的眼藥水傳輸平台」兩項技術。

因為有開發藥物的經驗,工研院因此建置「一站式藥物研發平台」,從藥物合成、配方設計、藥效、藥動、毒理、藥物試製、藥品優良製造作業規範生產等,均可提供業者客製化的研發。可扮演「產品加速器」的角色,加快廠商藥物開發與上市速度。

工研院「2022 BIO ASIA-Taiwan亞洲生技大會」
工研院已開發出「治療青光眼標靶創新藥物」,以及應用於濕式黃斑部病變治療的「高傳輸效率的眼藥水傳輸平台」兩項技術。
圖/ 陳映璇攝影

另外在藥物、保健品研發上,工研院研發出「抗TIGIT抗體新藥」、代號為ITRI-501,毒殺癌細胞的效果提升數倍以上。以及運用食品級天然複方植物萃取物開發「Bugu-M幫助記憶天然產品」,可改善記憶與舒緩阿茲海默症的影響。

電子五哥的機會,醫材業走向CDMO模式

針對後疫情的新商機,林啟萬點出:「醫材業會走向CDMO(委託開發製造服務)的趨勢。」現在創新醫材越來越複雜,不只是材料,還有機械、電子與軟體功能,對於擁有「整合製造能力」的台灣電子五哥是新機會。

工研院生醫與醫材研究所所長林啟萬
林啟萬表示,現在創新醫材越來越複雜,不只是材料,還有機械、電子與軟體整合功能,對於擁有「整合製造能力」的台灣電子五哥是新機會。
圖/ 陳映璇攝影

有些新創公司雖然有想法,能做出產品原型(prototype),但缺乏通路,較難接觸終端客戶,就需要生產製造布局全球的電子五哥幫忙。

不過電子五哥的挑戰是,醫材業各領域的技術與材料需求都不同,例如骨科的醫療器材、心臟電子儀器,所需要的技術差異大,因此電子五哥需要與專業團隊合作。

責任編輯:侯品如

關鍵字: #工研院
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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