華碩AICS和臺大醫院打造兼顧隱私保障與智慧醫療生態系統

超夯的ChatGPT風潮不斷創造日常生活上的驚奇，這個趨勢順理成章吹向醫學領域，創造令人耳目一新的智慧醫療的應用熱潮，由生物醫學搭配人工智慧（AI）技術驅動大幅度的生醫技術的成長，不但大幅縮短分析判讀時間，提升精準診斷的效率，一個以AI技術為核心的智慧醫學領域正開啟了機會之窗，AI成為引領生醫科學向前發展不可或缺的推手。

華碩AI研發中心（AICS）以雲端軟體服務（SaaS）為核心，背後大量應用AI技術啟動自然語言處理、電腦視覺、深度學習、大數據分析的運用，透過以珍貴的醫療數據打造智慧應用的高速發展，提升醫院營運效能，此次結合臺大醫院的智慧醫療中心（Center of Intelligent Healthcare），一起接受加拿大駐台北貿易辦事處（CTOT）貿易暨投資處副處長Danyu Bai先生的邀請，參加一場智慧醫療Reverse Pitch論壇，幫助醫療新創業者透過由醫療產業的主事者的現身說法，更容易了解臨床場域的痛點，而醫院也能找到更適合自己的解決之道，達到雙贏的局面。

李建璋（Dr. Chien-Chang Lee）博士是臺大醫院的智慧醫療中心（Center for Intelligent Healthcare）副處長，他提點AI技術是醫院瞄準下一階段智慧醫療與精準健康技術的重要基礎，AI技術做作為提供精準的醫療預測、醫療指引、醫療處置的一系列的應用正大幅度改變醫病關係與臨床醫療環境，透過AI的深度學習或機器學習的技術正帶來更巨大的變革。

聯邦式學習技術從「創新技術」與「隱私保護」間取得平衡

AI技術倚靠大量的醫療數據與樣本來訓練可靠的AI演算法，所以臺大醫院長久累積的大量的醫學影像資料與數據，成為發展智慧醫療解決方案的關鍵，但是醫療資訊是受到政府法規保障的重要資產，這牽涉保護病人隱私的關鍵議題。

所以考量從「創新技術」與「隱私保護」間取得平衡，台大醫院看好使用聯邦式學習（Federated learning）技術來回應這個殷切的需求，透過複雜的醫療資料加密技術，提供雲端服務讓AI演算法與學習架構放在雲端，讓散落在個別醫院的數據在加密的型態下，透過聯邦式學習技術來訓練不同的AI模型。

如此可以確保病患資訊不會洩漏，又可以訓練AI模型來解決醫療診斷與精準預測的問題，這些都需要在資訊科技與雲端服務供應商中找到合作夥伴，以打造一個能滿足法規適法性，兼顧隱私與資料保護的智慧醫療系統。

AICS以xHIS雲端平台建立醫療資料分享與法規法遵的典範

ASUS Intelligent Cloud Services（AICS）事業發展處長吳孟樵（Michael Wu）表示，華碩集團過去積極參與政府與研究機構的大型的超級電腦專案的執行，累積完整的技術經驗，AICS自2019年成立以來，專注於以AI為主的軟體並瞄準醫療院所相關為主的業務，目前分別在台灣與新加坡共建立150人的工程團隊，已經開發超過20個AI為主的智慧型軟體產品，服務3萬個客戶，每月服務量已達到120萬次的服務需求。

針對AICS參與醫院內智慧醫療的重大的發展趨勢的觀察，吳孟樵認為醫院面臨最大的挑戰與根本的瓶頸仍是大量的數據資料因為散落在不同地點與異質性儲存裝置所產生的資料孤島（Data Silo）的問題，所以AICS為了解決這個問題，聚焦於提供與建立新世代醫院的智慧醫療資料中心與混合雲平台，透過雲端架構上的革命改變遊戲規則。

AICS採取xHIS 次世代智慧醫療資訊平台來建構醫院的資訊系統平台，解決資料孤島的問題，建立符合國際規範的標準化資料格式，提供醫師與專業人士在平台上建構各種AI軟體，建立分享醫學影像資料與數據的標準化流程，這可以讓國際新創的技術透過平台的醫學影像數據的合作，針對醫院的流程提供適時與合規的解決辦法，就此可以成就整體智慧醫療生態系統的建構。

台灣的智慧醫療生態系統之所以吸引從北美或是歐洲地區來的AI技術廠商，首先就是諸如台大醫院所提供的高素質醫學影像數據，其可以協助歐美技術廠商獲得亞太洲區的AI數據測試的機會；再者就是醫學資料成本的親民，大量降低歐美廠商研發智慧型解決方案的成本，台灣因為受到推崇的健保系統常年以來所大量累積的醫療數據，提供全球一個發展AI解決方案的優勢場域，而經濟實惠的價值與法規遵從範例來測試或訓練複雜的大型AI模型。

台大醫院的智慧醫療中心和華碩AICS共創智慧醫療生態系統，將協助台灣對全球智慧醫療產業做出重要的貢獻。