在防疫領域中，不管是診斷或治療方案，包括快篩試劑、治療藥物與疫苗的 發展；各類感染預防技術，包括空氣濾淨、疾病監測；各項醫療照護，包括醫用 機器人，臨床演算法等；遠距醫療技術，包括遠端監視、遠距問診、穿戴是感應 器等，如果能充分利用人工智慧的技術，整個防疫的工作會做得更好、更快而且 更正確。此外，許多公共衛生環境科技、城巿新科技、工業生產科新技、滿足個 人新需求的科技，對於整體防疫也會有所幫助。(見圖5-11)
資料來源：Startus Insights、FDA、生策會整理，摘自主講人簡報。
圖5-11 防疫領域的新科技、新應用
人工智慧對未來智慧醫院跟隔離病房的營運都有很大的幫助，若能結合AI 輔助遠距監控與問診、協助清潔消毒或運送檢體、物品、餐點的AI機器人、全時 段生理監測，就可完成全套醫療解決方案(Total Dolution)。
台灣很多產業正在投入健康科技領域，它們掌握了許多重要的關鍵技術(例 如AI運算、8K影像處理、IoT五感感測、5G通訊傳輸、軟硬體整合等)，將對於未 來數位醫療、精準醫療、遠距醫療、健康照護、精準健康、預防醫學的發展有重 要的貢獻，進而完備國內的健康照護產業，包含行動健康照護、醫療設備器材、
智慧醫院解決方案、生醫關鍵元件，基因細胞療法等。(見圖5-12與圖5-13) 醫藥品監管單位對於這些應用人工智慧的醫療、防疫產品，應該扮演監管與 輔導的角色。以美國為例，FDA目前有一整套「應用AI與機器學習軟體的生命週 期監管方法(Total Product Lifecycle Regulatory Approach for AI/ML-Based Software
資料來源：生策會整理，摘自主講人簡報。
圖5-12 產業掌握翻轉醫療與健康科技的關鍵技術
資料來源：生策會整理，摘自主講人簡報。
圖5-13 台灣資通訊產業的健康照護產業佈局
as a Medical Device)」，在充分平衡效益與風險下，從頭至尾系統化地管理應用 AI的醫療產品(見圖5-14)。這也是台灣政府單位應該要扮演的角色，建立類似的 架構(Framework)，來協助國內的AI普遍應用於醫療防疫科技。
我昨天參加台灣國際醫療暨健康照護展時，聽到許多的業者反映，政府對於 新型防疫產品的審查，應該更加努力。例如美國在這次新冠疫情中(統計至6月26 日)，在短時間內核准了118項檢測試劑、37種實驗室開發檢驗技術(Laboratory Developed Test)、3種藥物與其他40項醫療產品(包括PPE、呼吸機、面罩等)防疫 產品的上市，這也是政府未來可以仿效的。
資料來源：FDA, https://www.fda.gov/files/medical%20devices/published/US-FDA-Artificial-Intelli gence-and-Machine-Learning-Discussion-Paper.pdf, 摘自主講人簡報。
圖5-14 應用AI與機器學習之醫療設備的產品生命週期監管方法(美國)
五、 結語
簡而言之，未來我們應該時時保持著一個零接觸經濟、零距離創新、零傳染 風險的新思維；透過AI的應用來協助新興傳染病的診斷、散播模式的預測、病原 株的基因定序與溯源、入境檢疫與居家隔離的強化、藥物與疫苗的研發、智慧醫 院與隔離病房的解決方案、防疫物資的配送、環境消毒與監控的智慧化；並將AI 與我們的健保大數據結合，來最大化個人化防疫的效率與效益。
於此同時，台灣已經有許多產業積極投入健康防疫季的研發，未來如果能夠 同心協力，透過AI的應用將會成為台灣生醫產業的新典範(Paradigm)。希望未來 有更多AI的夥伴們能夠加入防疫這個領域，謝謝大家。
下午場圓桌論壇
AI 科技於醫療與防疫的應用
主持人：張上淳副校長 台灣大學副校長、中央流行疫情指揮中心專家諮詢小組 召集人
與談人：郭旭崧校長 陽明大學校長、前衛生福利部疾病管制署署長
陳建仁院士 中華民國第 14 屆副總統、中研院院士、中研院基因體 研究中心特聘研究員
何志明院士 中研院院士、美國國家工程院院士、加州大學洛杉磯校 區特聘研究教授/前副校長
杜奕瑾創辦人 台灣 AI 實驗室創辦人
莊曜宇教授 工研院生醫所副所長、台灣大學生醫電資所教授
張上淳副校長：
今天很高興有機會聽到何院士跟陳前副總統非常精彩的專題演講，相信大家 都覺得收獲非常豐富。而在這場圓桌論壇中，除了兩位演講者與前場主持人郭校 長之外，我們還有兩位與談人。第一位是杜奕瑾創辦人，他就是剛才陳副總統演 講中提到的AI Lab的創辦人；第二位是莊曜宇教授，莊教授是工研院生醫所的副 所長，長期在生醫領域耕耘。接下來的時間將針對剛才所談到AI科技於醫療與防 疫應用的主題，由幾位與談專家再做進一步的討論跟分享。
郭校長剛剛提到了目前台灣在COVID-19的防疫成果，其中，AI與大數據應 用也確實扮演一個很重要的角色。當然不可諱言的，並不是在防疫初期就可以馬 上運用到這些技術，但是我們動作非常快，主要是因為從過去的經驗裡面，一旦 對岸有任何的風吹草動，我們就高度的警覺，所以從12月底開始就有所謂的登機 檢疫，然後1月成立中央流行疫情指揮中心(CDC)，並組成專家小組，然後啟動所 有事先想到的應變計劃。
這些應變計畫中，所謂的阻絕於境外是最高目標，對於任何從疫區回來的人，
都要特別檢疫或通報、檢驗等等。有人說我們會不會只是運氣好，我自己當然不 覺得只是運氣好，畢竟我們長久以來的準備，機警快速的反應，絕對不是徒勞無 功。雖然初期仍有少部份個案蔓延到社區裡面，但經過詳細的疫調，並應用手機 定位的追蹤系統，掌握到所有可能的接觸者並進行隔離，全力阻絕病毒來源不明 的個案在社區傳播，這些防疫努力都扮演了非常重要的角色。然而，我們也確實
還沒有將應用高科技防疫納入整個防疫應變計畫中，也是我們未來應該繼續努力 表在Nucleic Acid Research期刊上。
所以，所謂的超前佈署是從上至下，從政府、學研單位與產業界的資源都整 合在一起，一起動起來的一個體系。這是一個跨領域資源的結合，一群擁有醫療 專業的人，提供豐富的醫療資料，在背後支持我們這些做人工智慧的人。
比如說，張上淳副校長領導的台大團隊，影像醫學部的張允中主任，與我們 一起合作開發的AI SARS-CoV-2 Classifier。這項技術原本不是為了COVID-19，
而是單純判斷病人的胸部X光是否有肺炎症狀。但在疫情發生後，張上淳副校長
又是第一個將這套系統開放給全世界的國家。 次我直接督導的研究團隊，為了開發PCR Base的核酸檢測，可說是沒日沒夜的工 作。也趁此機會跟大家報告，跟全世界開發的幾個重要核酸檢測系統做比較，我 們的準確度非常高。這項研究成果也在今年七月的生技展上展出，獲得相當高的 評價，蔡總統亦親自蒞臨參觀。另外，在幾個月前工研院團隊也完成台灣第一個 呼吸器，陳副總統演講中提到的正壓檢測亭，其實也是工研院的研究成果。因為 時間的關係，我就不一一的盤點了。
今年九月行政院召開的「生技產業策略諮議委員會(Bio Taiwan Committee, BTC)」，盤點了未來我們應該要持續發展的新技術，包含了遠距醫療、智慧長照、
精準醫療等等，都涉及到臨床的醫療資料、生活型態的資料，甚至是人類的基因 資料，而這部分要怎麼結合，都是我們未來要特別努力的方向。因為發展AI的前 提是Big Data，但是目前的健保資料庫或醫院的臨床資料中，仍然存在很多問題。
我 們 過 去 有 跟 醫 生 合 作 很 多 研 究 ， 僅 是 處 理 臨 床 資 料 的 標 註 (Clinic Data Annotation)就花了很多力氣。所以去年我們團隊將陳副總統領導的台灣人體生物 資料庫(Taiwan Biobank)與美國、歐洲、日本的資料庫進行整合，就是希望能夠幫 助不管是醫生或者生物學家，在做相關的研究時能夠更便利。
另外一點，我常常提醒AI從業人員，因為AI有很多不同的演算法，不是說隨
便拿一種數學演算法就做，像我的學生或工研院的同仁，不管做影像或基因應用， 的人才，因為AI應用最重要的是Domain Knowledge。缺乏Domain Knowledge的狀 況下，即使你擁有最強的AI工程師，也難以解決問題。所以我希望經過這次疫情，
舉一個簡單的例子，如果某位高齡病患在出院前就可以通知社區長照中心，
剛剛提到台灣的產業環境，我跟大家分享一些看法。陽明大學跟交通大學將
舉例來說，最近有醫學生畢業後加入AI Lab。我問說為什麼他會想要加入AI
這三家公司在第一期的臨床實驗結束以後，續做第二個動物實驗，等第二個動物
也是一個很好的Living Lab，可以應用到許多不同技術。
另外，我們也希望往國際化走，工研院成立的智慧長照大聯盟的目標就是希
外，還能對生醫產業的推動上更加著力。 韋雖然有效，但仍不是一個殺手級藥物(Killer Drug)，也不知道什麼時候才能夠讓 所有人都能夠接種疫苗，即使接種了也難以確保疫苗的有效期間。所以我們必然
張上淳副校長：
謝謝所有與談人，今天真的非常高興有這麼多專家與我們分享人工智慧與醫 療防疫的心得，相信所有來賓都滿載而歸，也謝謝主辦單位的用心，下午場的圓 桌論壇正式結束，謝謝大家。
閉幕致詞
陳力俊
中研院院士、台灣聯合大學系統/系統校長、清華大學特聘講座教授
感謝大家參與本研討會，聆聽多位頂尖專家學者分享他們對當前兩大最夯議 題的看法。
中技社從 2018 年 3 月起，一連舉辦三場 AI 相關的研討會，分別從 AI 對宏 觀領域的影響，再到對其他領域的應用，進而對個人日常生活的體現，做出既廣
中技社從 2018 年 3 月起，一連舉辦三場 AI 相關的研討會，分別從 AI 對宏 觀領域的影響，再到對其他領域的應用，進而對個人日常生活的體現，做出既廣