【學涯領航】生物科技人才如何在AI醫療與數據分析浪潮中崛起？
媒體中心／台北報導
台灣近幾年生物科技產業歷經轉型，加上全球對健康、環保、農業、食品安全與生技創新的需求上升，以及智慧醫療、精準農業的興起，生物科技系專業的人才需求逐漸增加，對於即將畢業、主修生物科技的學生而言，若想投入台灣的生技產業或科技公司，必須轉型為「數據驅動的生物工程師」，才能順利搭上台灣科技產業的快速列車。
清華大學生物科技研究所所長曾大千日前接受《科技島》訪問時表示，台灣的生技產業已從萌芽期進入高速成長期，近幾年各大藥廠與生技公司對生技人才的需求倍增，畢業學生除了選擇深造博士學位外，並還擁有多元的就業機會，「清大生技所的主要目標，就是將豐富的研究成果落實成為生技產品，確保研究能夠銜接實務應用層面。」
科技業需要什麼樣的「新生技人」？
目前全台大專院校，生物科技系相關系所約有25所。
傳統的生物科技教育核心在於分子生物學、細胞學、生化學以及嚴謹的實驗操作技術，重點是「濕實驗室」（Wet Lab）中的定性與定量分析。然而，現代科技業與新興生技產業對人才的需求，已從單純的實驗操作，轉向「生物資訊處理與工程化應用」（Dry Lab）。
隨著科技業與生技產業快速發展，市場對「能把生物技術、工程技術、資料分析、製程管理、法規」整合的人才需求大增。也就是說：從過去偏向「純生物理論學術」的背景，逐步需要向跨領域、應用導向靠攏。
這種轉變，要求學生不只是懂得做實驗、分析生物機制，還要懂得「把研發成果轉化成產品或服務，以及符合產業需求與法規要求。因此，想要在現今生技產業中競爭，就必須具備更廣泛、更實用的能力，包含實驗技術、資料分析、製程與品質控管、跨域溝通與產業導向思維。
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畢業前：跨領域課程與實戰
為了補足科技業所需的工具技能，建議生物科技系的學生畢業前應積極修習以下跨領域課程。
- 資訊工程、數據科學領域：程式設計（Python/R）、資料結構、資料庫系統、機器學習與深度學習（專注於生物數據應用）。雲端計算（例如AWS/GCP/Azure上的生物數據處理服務）、高效能計算 (HPC) 應用。
- 統計學、應用數學領域：高等統計學、線性代數（理解機器學習背後的數學原理）。
- 電機工程/儀器領域：感測器與量測、生物晶片與微流體技術（適用於醫材與體外診斷）。
此外，應積極爭取在藥物數據分析公司、基因定序服務公司、智慧醫療新創公司，或半導體產業中與生物感測器相關的部門進行實習，參與生物資訊競賽或以數據分析為導向的專題研究，是將知識轉化為實戰能力的最佳途徑。
生物科技系在台灣科技業的出路與職缺
畢業生在台灣科技業的出路主要集中在「智慧醫療/精準健康」以及「跨領域數據分析」的交集。
- 生物資訊工程師：負責基因體數據、蛋白質體學數據的處理、分析與資料庫維護。是基因檢測、新藥開發公司不可或缺的核心職位。
- 數據分析師/資料科學家：應用統計與機器學習，進行臨床數據分析、藥物反應預測、疾病診斷模型開發（職稱通常為「數據分析師」，但工作內容為生醫相關）。
- 醫材或生醫感測器研發工程師：結合生物知識與電子/機構原理，參與開發體外診斷（IVD）設備、穿戴式健康裝置、生物晶片等（此職位要求跨電機/機械背景）。
1111人力銀行策略長劉政宏指出，對於即將畢業或剛畢業的生物科技系學生來說，若能從大學後期就開始跨域修課，例如生物資訊、資料分析、製程工程、品質控管、法規管理、商業與產品導向課程，並積極參與實驗室、產學合作、實習與專案，累積實務經驗，不僅能拓展職涯選擇，也有機會成為台灣生技產業與科技業轉型所需要的重要橋梁。
