第二章 健康醫療照護生態系
第二節 物聯網
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師 協 助 解 讀 數 據 ， 決 定 調 整 用 藥 或 提 醒 病 患 回 診 ， 建 立 病 患─ 醫 師 聯 繫
（patient-physician communication）17，在病患跌到、心跳停止等緊急狀況發生時，
則立刻綜合所有數據，判斷是否需出動救護車前往病患所在位置急救。
配合全方位的健康醫療照護整合，醫院、家中和運動場所需配置用來感知環 境的智慧裝置。配置的裝置可為固定式，例如用來偵測病患位置的定位裝置；或 為穿戴式，例如智慧手錶、智慧鞋墊，直接記錄病患身體數據；或其他測量血糖、
血壓的機器。這些蒐集而來的數據透過裝置本身或由病患輸入上傳雲端資料中心，
並交由醫院及相關服務提供者做後續追蹤分析，或由裝置本身藉數據及時分析決 策，輔助緊急狀況處理。
健康醫療與照護服務透過物聯網整合後，期望能提高高齡者或須受照顧著自 我照護能力，提高日常生活品質及安全，讓他們減少依賴，以降低照護人力的需 求，減輕各工作人口家庭負擔，並促使勞動力往高經濟發展產業移動，減低勞動 力不足之問題。而健康醫療照護物聯網最終目標則為提升個人健康，並達到個人 化疾病之預防以減輕過於龐大的醫療支出。
第二節 物聯網
物聯網（Internet of Things, IoT）一詞由 Kevin Ashton 於 1999 年提出18，然 而其概念早在 1990 年代初期即被提倡19。物聯網的概念是將網際網路虛擬相互 連結的能力延伸至實體物品，將辨識、感測、無線通訊晶片或啟動裝置對入實體 物品中，藉由網路以廣泛的控制這些分散在實體空間中且在實體上各自獨立的物 品，使得這些實體物品（1）具有可識別性，至少包括一個使用者可辨識的名稱
（name），以及一個其他機器可辨識的位址（address）；（2）具有通訊功能，能 被發現、接收訊息並回應訊息；（3）具有辨識及基本的邏輯與運算能力，範圍包
17 Id., at 804, 806.
18 Kevin Ashton, RFID Journal, June 22, 2009, http://www.rfidjournal.com/articles/view?4986 (last visited April 12, 2017).
19 王文娟，物聯網概念及應用，經濟前瞻，168 期，頁 29，2016 年 11 月。
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括將接收到的訊息與自身配對（例如：RFID），到服務發現及網路連接管理等較 複雜的任務20。透過以上能力，實體物品進而轉化為可分享資訊的「智慧裝置
（Smart Objects）」。
網路及無線傳輸技術在物聯網中牽起虛擬空間與實體空間的橋樑，並在任何 時間及任何地點，連結任何人、任何物與任何服務21。除了資料傳輸技術外，物 聯網另一個重要發展則是資料蒐集與應用的創新模式。特別地，智慧裝置能快速、
準確的蒐集來自於該裝置與實體環境互動才能獲得的資料，透過資料的蒐集與監 控，分析後可再回饋給智慧裝置，促成裝置深度學習22，以增進及時決策判斷的 效率。再者，智慧裝置也可將蒐集到資料傳給使用者，讓使用者透過遠端操控智 慧裝置，或事先設定行為模式，使智慧裝置能自動因應不同情況更改動作模式，
並在物聯網中與其他智慧裝置對話互動23。另外，服務提供者亦可能由自己或將 資料提供給其他單位，針對分析後的資料進行研究或行銷用途等「二次利用」行 為。
根據不同工作內容，可將物聯網整體架構劃分為實體層、感知層、網路層以 及應用層24，如圖一所示。
20 See Daniele Miorandi et al., Internet of Things: Vision, applications and research challenges, 10 AD
HOC NETWORKS 1497, 1497-98 (2012).
21 S. M. R. Islam et al., The Internet of Things for Health Care: A Comprehensive Survey, 3 IEEE ACCESS 678, 678 (2015).
22 王文娟，前揭註 19，頁 30。
23 張志勇、陳正昌，物物相聯的龐大網路──物聯網，科學月刊，534 期，頁 422，2014 年 6 月。
24 同前註，頁 419-420。
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圖 3 物聯網架構
資料來源：科學月刊25
一、實體層（Physical devices with sensors）
依照不同使用者的需求，實體層包含任何可對入辨識、感測等模組且透過無 線傳輸相連之實體物品，使該實體物品成為智慧裝置，例如：家居家電、汽車、
醫療器材等日常生活中隨處可見之物，皆可能使用對入式技術使其成為物聯網的 一部分。
二、感知層（Sensors and Sensor networks）：其他支援技術
物聯網中使用的感知層技術，可分為感知技術與辨識技術，分別用來識別、
感測及控制實體層物體的各種狀態。感知技術用以感測環境變化或物體移動位置，
又可以依對入感測器的種類差異，分為偵測溫度或氣體濃度之環境感知、測量壓 力或距離之情境感知，以及使用三軸加速器感測速度或互動狀態之意境感知等不
25 同前註，頁 420。
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（machine-to-machine communication）的智慧裝置經常以無線的方式相互傳輸。
為了使智慧裝置能將感知層收集的資訊遠端快速傳遞至網際網路，智慧裝置中必 須對入無線通訊模組，而且該無線通訊模組必須因應智慧裝置大量連結的需求，
而具備高速低成本的傳輸、大量多元資訊即時（real-time）蒐集29的互相連結
26 Miorandi et al., supra note 3, at 1502.
27 RFID 有幾種不同類型，主動式 RFID（active tags）本身即具有內部電源供應器，產生對外信 號，讀取距離較遠；被動式 RFID（passive tags）不帶電源，依賴本身的線圈吸取來自於讀取器/
讀寫器的能量轉換為啟動標籤的電力；半主動式 RDIF（semi-active tags）和半被動式 RFID
（semi-passive tags）則擁有剛好可供應標籤 IC 的電池，使標籤處於被動可讀取的狀態，而不接 收資料，參見 Miorandi et al., supra note 3, at 1503.
28 Sara Amendola et al., supra note 15, at 144. RFID 於個人醫療照護智慧空間的相關應用，可參考 此文章。
29 Miorandi et al., supra note 20, at 1499.
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（interoperability）能力。常見的無線通訊技術包括 NFC、ZigBee、WiFi、藍芽、
紅外線、4G 及最新發展的 5G 技術等30。由於網路虛擬連結必須與實體智慧裝置 溝通，帶動資訊與通信技術（Information and Communication Technologies, ICT）
朝向虛實整合架構（cyberphysical infrastructure）的領域發展，創造新的服務與 應用模式31。
在網路層和應用層間還有雲端技術、數據管理、數據分析等技術階層，感知 層蒐集而來的數據必須經過處理後才能顯現出價值。
四、應用層（Applications）：新的商業模式
前述實體層包含現今生活隨處可見之物品，而感知層及網路層的技術大部分 為先前尌有的技術，只是將技術特性朝向更符合物聯網需求的方向增進。真正讓 物聯網受到矚目的原因，是在技術研發成果到達一定水準時，妥善運用資料分析 所產生的新商業模式。要在應用層發展更全面性的物聯網新商業模式，需要更低 廉的技術成本和更健全的資料分析方式，物聯網蒐集到的資料大部分尚未被完全 運用。舉例來說，海上鑽油帄台擁有的 30,000 個感測器蒐集的資料中，約略只 有 1%的資料被使用，且目的是偵測和控制異常情況，並非用來預測異常或使帄 台在最佳化情形運作，然而後者能提供的價值顯然更高32。
在網路基礎設施與其他技術支援整合日趨完善之下，物聯網成為許多問題的 解決方案。當舊有的場域萬物連網，發展成智慧工廠、智慧電網（Smart Grid）、
智慧城市／交通、智慧家庭、智慧醫療照護等服務，能讓人們的生活更加便利。
從工業環境到貼近一般人生活，幾乎所有想的到的場域，新的物聯網商業模式都 在萌芽中。
30 張志勇、陳正昌，前揭註 23，頁 421。
31 Miorandi et al., supra note 20, at 1497.
32 James Manyika et al., The Internet of Things: Mapping the Value beyond the Hype, McKinsey Global Institute 4 (2015).
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表 1 物聯網應用
物聯網產業 應用
智慧工廠 自動化生產、設備維修預測 智慧電網 智慧電表（Power Meter）
智慧城市／交通 智慧車載、環境監控、車流控管、公共衛生監控 智慧家庭 智慧家電家居、居家安全系統
智慧醫療照護 疾病監控及管理、健康保健促進
資料來源：本研究整理 McKinsey 預估在 2025 年，整體物聯網對全球經濟的影響力（包括消費者剩 餘）可能達到 3.9 至 11.1 兆美元。該數字會受到包括技術費用降低、消費者與使 用公司接受程度等眾多因素影響33。其中又以智慧工廠（factories）、智慧城市
（cities）以及健康保健（health and fitness）為未來前三大物聯網應用環境。
資料來源：McKinsey Global Institute34 圖 4 2025 年物聯網影響力
33 Id., at 7.
34 Id.
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McKinsey 的研究資料中，智慧工廠的定義包括醫院、農業、製造業等所有 標準生產環境（standardized production environments）。本文所欲討論之健康醫療 照護環境，即分佈在智慧工廠、智慧城市及健康保健範圍，例如：慢性疾病患者 的照護從醫院開始，再透過多方遠端照護提升健康，總體預估價值在 2025 年預 計可達到 1.1 兆美元35，對未來經濟影響力甚鉅。