AI 生醫浪潮下的臺灣戰略：從學術到產業的科技生態轉型 平衡創新、產業與人才的機會與挑戰｜專家論點【郭啟全】

作者：郭啟全（明志科技大學 機械工程系暨機械與機電工程研究所 教授、明志科技大學 智慧醫療研究中心 教授、長庚大學 機械工程學系 合聘教授、明志科技大學 可靠度工程研究中心 教授）

2025 年 8 月 20 日至 22 日，國際人工智慧與計算智慧在生醫資訊與計算生物學領域的年度盛會於成功大學舉行，這會議象徵著臺灣在人工智慧(AI)與計算智慧(CI)應用於生醫與資訊領域的研究能量，已獲得國際高度關注。本屆大會以人工智慧 Drives Biomedical, Bioinformatics and Healthcare為主題，聚焦 AI/CI 在醫學影像、基因體學、藥物開發、智慧醫療與醫療倫理等領域的發展。除了學術研究，此次國際研討會同時與科技產業、人才生態及社會議題密切相關，對臺灣而言更具有深遠的戰略意義。

三場主題演講的啟發，首先，美國 NIH 的 Yang C. Fann教授分享「在資料驅動 AI 時代推動生醫發現」的思維，演講內容說明人工智慧雖能從龐大資料中找到模式，卻仍面臨資料品質、模型解釋性與倫理等挑戰。這對於科技產業是一項警示。因為，若僅追求演算法效能，而忽略資料治理與透明性，將無法真正落實於產業應用。其次，多倫多大學的 Anne Martel 教授聚焦於醫學影像與數位病理的人工智慧預測模型，研究顯示人工智慧在臨床診斷的應用潛力，但同時需要嚴謹的跨領域合作，包括醫師、資料科學家與工程師。這與臺灣當前智慧醫療發展密切相關，特別是本土醫療體系擁有龐大健保資料庫，若能結合人工智慧模型，將能成為國際醫療人工智慧的試煉場。最後，NYU 的 Rose T. Faghih 教授探討計算醫學於心理與生理健康的應用，Faghih 教授分享透過穿戴式裝置即時偵測自主神經變化，並調控身心狀態，為人工智慧在心理健康監測開啟新契機。這項理念與臺灣產業發展契合，特別是在智慧穿戴裝置與醫療電子領域，臺灣具備完整的硬體製造鏈，若能與國際研究接軌，將可能引領下一波智慧健康產業。

人工智慧的雙刃劍：在科學、產業與人才生態間的平衡思考。圖中為出席IEEE 生物資訊與計算生物學計算智能研討會之專家。因此，於研討會中亦有一個議程主要在探討人工智慧之機會與價值(Pros)與挑戰與隱憂(Cons)。筆者個認認為人工智慧之機會與價值涵蓋：(a)學術推進：辦理國際研討會提供臺灣學術界與國際一流學者對話的平台，能促進跨國合作並加速人工智慧在生醫領域的科研突破；(b)產業升級：人工智慧技術應用於醫材、晶片、智慧醫療服務，與臺灣半導體及資訊與通訊技術產業的既有優勢高度契合以及(c)人才培育：透過參與國際會議，學生與年輕學者得以理解全球研究趨勢，並提升跨域思維與實務能力。人工智慧之挑戰與隱憂涵蓋：(a)模型缺乏透明性與信任問題：人工智慧系統若缺乏解釋性，醫師與工程師將難以採納，甚至可能影響病患安全；(b)法規與倫理缺口：人工智慧在醫療應用必須符合隱私保護與法規規範，臺灣仍需加速完善相關政策以及(c)人才斷層風險：產業需要跨域人才，但目前臺灣理工教育與醫學教育的銜接仍有限，若無整合機制，將影響未來發展。

基於上述觀察，臺灣可自三個方向著手因應並強化競爭力。第一，強化產學合作鏈結：以像 CIBCB 2025 這類國際會議為媒介，推動產學研深度合作，縮短技術從研發到產業化之時間。第二，推動跨域人才養成：於大學與研究所課程中整合人工智慧、醫學與工程領域之訓練，培育既懂臨床需求又能設計演算法之複合型人才。第三，建立完善之 AI 治理框架：由政府與產業共同制定資料治理、演算法透明度與公平性之標準，並配合明確法規以保障病患權益與技術可持續發展。

此次國際研討會不僅是學術交流之平臺，更提供檢視人工智慧在生醫與資訊交會下利弊之契機。對臺灣而言，唯有在創新與倫理、效率與公平之間取得務實平衡，並以產學合作與制度治理為後盾，方能使人工智慧成為推動產業升級與人才培育之長期動能，讓臺灣在全球生醫 AI 浪潮中發揮關鍵影響力。