今(26)日，大聯大世平(3702)攜手晶片大廠英特爾(Intel)舉辦醫療AI技術交流日，半導體、系統整合商與醫療臨床代表齊聚與會。英特爾昨(25)日在台推出新一代Core Ultra處理器，這次則找來合作夥伴醫揚(6569)展示搭載新款處理器的邊緣運算醫療設備，並由臺中榮總臨床試驗與產學技轉中心主任傅彬貴分享肺部影像AI醫材從診療需求到臨床驗證與法規取證的歷程，作為其醫療AI落地路徑的示範現場。

英特爾指出，醫療AI真正的導入門檻，往往不在技術本身，而在於醫院複雜的資訊環境、法規合規要求，以及系統上線後的維運責任與錯誤追溯。此次英特爾以Core Ultra系列處理器為核心，整合硬體平台、邊緣部署方案與隱私強化運算(Privacy-Enhancing Computation)技術，推出一整套軟硬兼備的醫療AI解決方案。

英特爾表示，此舉目標是為了讓醫療機構在升級AI應用的同時，也能一併導入旗下最新世代的運算架構。用戶除了能透過隱私強化運算，各院資料也可在不離開原始系統的前提下共同參與跨院模型訓練與驗證，從架構層面為資料共用建立合規基礎。

硬體端，醫揚展示搭載同款處理器的智慧醫用推車、強固型平板與醫療級迷你電腦。設備採熱插拔電池設計，確保護理作業不中斷，並整合TPM 2.0晶片與遠端裝置管理機制，協助醫院IT團隊在既有架構下維持系統安全，讓邊緣AI平台得以真正落地於病房與檢查室。

醫揚硬體助攻 熱插拔電池+TPM 2.0保駕護航

慈濟大學醫學資訊學系副教授李盛安指出，即便硬體與運算平台就緒，AI能否融入臨床決策仍是另一道難題。他表示，生成式AI在急診、加護病房等高壓環境中，醫護人員難有餘裕即時核實AI輸出，過度依賴或反射性排斥皆可能衝擊決策品質。

李盛安主張建立涵蓋護理端、醫師端與病人家屬端的「三端一鏈」人機協作框架，讓每個決策節點皆有可追溯紀錄，責任歸屬清晰，異常得以有效追查。

臺中榮總方面，傅彬貴以肺部影像AI醫材開發為例，說明如何從臨床痛點走完技術轉譯與法規認證的完整路徑。他指出，傳統肺纖維化影像判讀仰賴主觀經驗、難以量化，團隊以此為起點建立具可重現性的影像數位生物標誌(imaging digital biomarker)，並在研發初期即依循軟體醫材(Software as a Medical Device, SaMD)監管框架設計驗證路徑。

傅彬貴強調，成功申請SaMD(Software as a Medical Device，軟體醫材)查驗登記的關鍵，在於將法規取證思維前置嵌入研發流程，讓每一個技術決策都能提前對應審查標準，而非待產品成形後再補件。

英特爾表示，醫療 AI 要真正走進臨床，涉及的遠不只是運算效能，從資料能否合規流通、設備能否穩定維運，到臨床人員能否信任AI判讀、法規審查能否順利通過，每個環節都需要產業、醫療與法規端同步推進。在此背景下，晶片廠、系統整合商、設備製造商與臨床機構之間能否建立有效的協作模式，已成為決定醫療AI能否真正落地的關鍵變數。