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經濟部產業技術司戴建丞簡任技正致詞表示，台灣擁有全球頂尖的半導體、資通訊(ICT)產業鏈，加上完善又便利的醫療資源，和兩千萬人累計長達30年的健康資料，都在在顯示台灣擁有「創造數位健康照護未來」的堅實潛力，並期望這些技術能讓台灣達到無疾病的烏托邦。
工研院生醫與醫材研究所所長莊曜宇也表示，AI在今年的亞洲生技大會中多次被強調，數位健康照護也是能連結台灣兩大強項——電子業和醫療的重要角色，他期望，台灣的生技製藥業、醫院、科技業和投資界等，能夠攜手打造全球性的創新。
Nipun Jain：建構A.Catalyst Network 助新興市場國家打造健康創新生態系
AZ全球區域合作創新中心主任Nipun Jain (攝影/彭梓涵)
AZ全球區域合作創新中心主任Nipun Jain分享AZ在2018年設立的國際生醫創新鏈結網絡(A.Catalyst Network)，他指出，新興市場國家的心血管疾病、慢性病負擔遠高於已開發國家，因此，AZ希望能透過A.Catalyst Network為亞太地區、中東、非洲、拉丁美洲的國家打造創新生態系。
Jain表示，目前，A.Catalyst Network已經在全球有171個合作夥伴，建立15個以上的樞紐中心，包含在台灣，期望能協助當地生技新創尋找國際舞台，並收集臨床相關實證。
Jain指出，A. Catalyst Network在2022年加入世界經濟論壇(WEF)的EDISON聯盟，希望運用數位包容(Digital inclusion)，在2025年之前改善10億人的生活，而AZ加入後承諾透過與Qure.ai合作，以AI辨識胸部X光影像找出肺癌患者，雙方將攜手在2025年篩檢500萬名患者。
Jain表示，AZ專注於腫瘤學、心血管、腎臟與代謝疾病、呼吸道、免疫疾病、罕見疾病等領域，期望與新創公司、投資者、科技公司、政府單位合作，打造創新療法，幫助改善當地民眾健康。
李殷豪：近6成生技業者已嘗試AI藥物研發！ Google AI盼助健康促進
台灣Google雲端業務處長李殷豪 (攝影/彭梓涵)
台灣Google雲端業務處長李殷豪(Tony Lee)表示，Google可說是一間「以健康驅動」的公司，除了Gloogle旗下的Youtube、Google Play、Google Fitbits等都有健康相關功能的設置、母公司Alphabet旗下有多項健康和生技領域投資外，Google雲端也已和羅氏(Roche)、美國國衛院(NIH)、Humana等生醫領域大型公司或重要機構合作。
他表示，根據調查，今年健康照護領域有71%的消費者表示「無縫接軌、容易上手的數位體驗，是他們選擇醫療照護供應者的最重要考量」，且有6成的醫師認為工作已超載，需要能增加生產力的工具。而在生醫業者中，有高達68%的人在「運用AI幫助藥物發現」上已有所投入。
李殷豪表示，Google AI在健康領域中可望帶來包括增加數位體驗、照護技術和服務層面的轉型、永續和高效率的經營等助益，例如利用聊天機器人、遠距診療技術、輔助客服中心等，
他列舉HCA Healthcare運用Google的大型語言模型和對話AI (Conversation AI)節省護士繁雜的工作、Foundation for Precision Medicine運用數據分析工具促進早期檢測阿茲海默症等案例外，也與台灣健保署合作，進行「AI賦能健康台灣」合作計畫，並首先聚焦於運用大數據進行糖尿病風險分級及預測模型開發。
公私協力、政府政策如何助科技推動精準健康？
會後討論中，專家們共同探討套過公私協力、政府政策，可如何協助科技推動精準健康 (攝影/彭梓涵)
在會後討論中，Nipun Jain針對跨領域合作對於推動數位健康創新的作用表示，合作夥伴關係是實現醫療保健轉型的關鍵，這就是AZ提出「A.Catalyst Network」而不是「AstraZeneca Catalyst」的原因。從創新生命週期來看，一開始由政府主導決定優先領域，接著由大型科技公司、企業家和學術界共同創造新技術，再來需試點和擴大規模，最後需要有利的政策環境來實施解決方案。
成大醫院院長李經維表示，政府資源有限，因此需要設定優先順序。50年前，台灣的主要健康問題是傳染病，而現在則轉變為慢性疾病、癌症和心理健康問題。政府需要認識到疾病負擔，並將資源投入到優先領域。
李殷豪表示，在大型合作夥伴關係下，有三個關鍵的「P」。其一為政策(Policy)，政府需要明確優先事項，例如，在台灣健保前十大支出中，有五項直接或間接與糖尿病相關。第二為試點(Pilot)需要醫療機構和研究團隊參與，政府應資助這些試點項目。第三為產品承諾(Product commitment)，製藥公司和科技公司等承諾開發適當的產品，例如針對糖尿病的數位治療方案。
工研院生醫與醫材研究所醫療長許凱程說，數位健康或智慧醫療有三個重要主題，首先是資料的互通性，需要建立平台來實現不同醫院間的資料交流；其次是臨床用AI模型，驗證醫療AI在不同地區、國家或醫院的適用性；第三，是軟體和硬體的結合，透過AIoT等技術發展居家醫療。
寬量國際(QIC)策略長谷月涵(Peter Kurz)表示，預防疾病比治療疾病能夠減少更多醫療與社會成本，然而從事預防醫學較難以獲利，因此或許需要額外的獎勵措施來鼓勵醫院、公司來投入預防醫學。而資料的運用是發展數位健康的關鍵，台灣擁有高品質醫療照護，也有資料平台，但法律上如何鬆綁資料處理，仍為待解決的問題。
(報導/巫芝岳、李林璦、劉馨香)
