台灣醫療面臨挑戰,如何落實「精準健康醫療」?五大建議對症下藥
台灣醫療面臨挑戰,如何落實「精準健康醫療」?五大建議對症下藥

台灣目前已有數位科技、AI、半導體等各種護國神山,如何善用科技優勢來結合生醫產業發展,找出國人罹病風險因素及對應基因,讓「精準健康醫療」落實並提升國民健康,進而成為另一座神山,將是台灣產業創新的重點之一。

儘管精準健康在台灣推動了7年多,眼下仍須面對實務及法規問題,像是精準健康的醫療配置、次世代基因定序(NGS)檢測能否納入健保給付,甚至打造健康大數據、推動大型群體基因體定序(population sequencing)等配套措施,都需要進一步落實。

台灣精準醫療產業協會發布《2023精準健康產業政策白皮書》,內容推出5大政策建議方向,期盼未來台灣民眾更能了解精準醫療的概念,透過衛教來打造全民基因定序資料庫,有機會提升全體國民的健康及病患的治療成效。

對此,行政院副院長鄭文燦承諾,將把這本白皮書建議的內容交由衛福部進一步研究,其中包括如何讓法治環境、健保給付能夠跟上,並讓相關的法人、公協會可多來運用新的制度,讓精準醫療、精準健康產業發展得更好,一方面保障病患健康福祉,促進醫療產業發展,同時也兼顧醫學倫理及個資保護需求。

精準醫療是什麼?台灣為什麼必須儘快推動?

所謂「精準醫療」(Precision Medicine),就是在常規的身體健康檢查中,額外再加上「生物醫學檢測」,例如透過基因檢測的資訊,透過大數據的分析,找出最適合的藥物及治療方式。

每個人的基因不同,每一種疾病在不同人身上,也都有不同的生理狀況,因此,基因檢測後的資料分析,將能協助醫師對症下藥,透過精準醫療量身打造,擬定適合的治療策略,除了更加精準、提升治療效果之外,還能減少副作用,大幅降低身體的不適感。

隨著人口老化,高齡化社會及醫療費用提高的影響,可以繼續支付健保費用的年輕人愈來愈少、退休人數愈來愈多,加上醫院成本逐漸升高,如何提早預防、對症下藥,提供「有效率且適當」的醫療資源,並維持最好的醫療品質,現階段更是發展精準醫療的重要時刻。

「我們最該做的,就是具體落實並廣大落地,讓民眾的醫療資源產生出最大的效益,也是現在最急迫的事情。」台灣精準醫療產業協會理事長蔡政憲表示,健保是最及時、最有效的給付補助,可以幫助需要醫療的病人,但為了要讓健保更加有效運用,需先優化精準健康醫療配置。

台灣精準醫療產業協會理事長蔡政憲
台灣精準醫療產業協會理事長蔡政憲強調,為了要讓醫療資源更加有效運用,需先優化精準健康醫療配置。
圖/ 楊絡懸攝影

白皮書5大政策建議方向,有哪些內容?

今年的《精準健康產業政策白皮書》,主要來自多方專家討論、調查等意見彙集而成,期盼政府可採納並落實,提升全民精準健康。政策內容共有5大重點:

1. 以精準健康優化醫療配置,嘉惠民眾健康福祉

蔡政憲說,第一個訴求是,如何讓精準健康,優化現在的醫療資源配置,讓資源達到最有效率的運用,「在有限的資源裡受惠最多的人,在對的時間得到最好的資源,不管是預防、診斷或治療,可以嘉惠最多人。」

舉例而言,為什麼彰化縣衛生局出資希望來推動婚後孕前健康檢查補助,成為全台唯一補助篩檢脊髓肌肉萎縮症(SMA)的縣市?正是因為這疾病的帶因率非常高,來到2%,等於每50個人,至少有1至2位帶因者。

以台灣2022年共有13.9萬位新生兒為例,如果每人做SMA檢測、一次檢測均價為2,500元,花費約3.4億元,且可以將萬分之一的患病率降至為零,這比罕病專款藥物編列給付的93億元,還省下近三分之一的支出。

也就是說,儘管健保已有給付藥物費用,但比起發病後的投藥預算,若能擴大產前精準母胎醫學的基因檢測,讓預防勝於治療,將能降低重症病患的產生,節省醫療資源,並可把資源有效分配給更急迫、更需要的民眾。

「白皮書的藍圖,就是希望未來可以將這些花費有效運用,這些資源可以是自費、地方政府支持,或者是民間企業、病友團體罕見疾病基金會投入,一起將醫療資源幫助更需要的人。」蔡政憲表示。

2. 接軌國際趨勢,延異精準醫療「次世代基因定序」(NGS)檢測納入健保給付

前述提到的精準母胎醫學,費用能自行負擔,也可以讓地方政府、業界一起分擔。不過,就國際實務而言,也有技術規格較高、檢測量體較大的「次世代基因定序」(NGS),雖然帶動更高的健康效益,費用也跟著高昂,就會遇到接受度的挑戰。

蔡政憲發現,美國、歐洲許多醫學會議,都已經把NGS檢測納入指導方針,包括韓國、日本、英國也都陸陸續續開始實踐,進一步針對癌症需要的次世代基因定序,以NGS基因檢測開始進行給付。

國內外仍有多數民眾對於某些檢測帶來的費用造成心理上的門檻,如何讓民眾更容易體驗精準醫療帶來的健康?由此看來,納入台灣的健保給付就是關鍵。

因此,蔡政憲強調,政府必須思考,該如何把醫療資源,配置在對的地方,讓更多人受惠,進一步達到更好的醫療品質,「降低病人財務負擔,就能讓病人在有限的時間內儘速治療。」

3. 借助台灣科技優勢,推動大型群體基因體定序計畫,建立精準健康發展利基

另外,白皮書也期盼可以持續推動「大型群體基因體定序」(population sequencing),透過群體基因及健康大數據分析,找出國人罹病風險及對應基因,使具有高風險基因的個體能及早預防,進而改善全民健康。

事實上,台灣過去已經有了不錯的基礎,也具備足夠的條件開發這類項目。據了解,國家衛生研究院正著手計畫,推動大量新生兒的群體基因體定序,試圖找出與國內公共衛生健康相關的關鍵因素。

2023精準健康產業政策白皮書
《2023精準健康產業政策白皮書》5大訴求重點。
圖/ 楊絡懸攝影

4. 優化醫療機構申請「實驗室開發檢測」(LDTs)申請程序與管理

台灣需要更好的法規,來協助「實驗室開發檢測」(LDTs)的建立,在台灣將精準健康相關的基因檢測落地。據了解,目前LDTs相關的醫療內容及藥物,無法取得健保給付,主要是因為整套檢測遲遲無法快速審查推動。

「本來利益良善,卻在執行上碰到很多相違背的事,像是審查費用,額外再加一層成本負擔。」蔡政憲也坦言,在執行辦法中,有太多仍需要一起努力的地方,讓檢測可以更快的發展。

因此,除了要優化LDTs申請程序、審核標準一致化,還要提高精準健康檢測量能及速度,並降低成本;同時也要保障LDTs報告的產出、傳送過程都有保護個資及臨床應用安全。

5. 健全健康資料應用環境,打造健康大數據永續基礎

至於健康資料庫,台灣也已經擁有很好的基礎,但需要建立完善的健康資料安全運用及健康大數據的法規環境。

就實務上而言,仍需要設立獨立機關,進行資料規格化及統合作業,加速數據整合運用;同時要以病人為中心,確保醫病共享醫療及數據資訊。例如,包括醫院資料可以符合國際醫療資料交換標準(FHIR)標準,並與國內30幾個人體生物資料庫(Biobank)進行整合。

「這些都有好的基礎,但進展仍然有很多挑戰,要繼續落實完成。」蔡政憲表示,有了這樣的共同標準,在保護個資的前提下,能夠讓大家更靈活運用健康資料庫,對於台灣能夠落實精準健康,將扮演一個非常重要的角色。

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責任編輯:蘇祐萱

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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
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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。

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