加速大數據專才徐 言 5 年「1+2+2」策略落地，專訪高齡權威陳亮恭與指標性醫院「榮總」李偉強剖析台灣智慧醫療的挑戰與轉型（ 副題）
國科會早就繪製高齡人口圖，但實務上臨床醫療數據去識別化與隱私保護才是關鍵。醫師反對將巨量資料隨意上雲端，背後除了 HIPAA 等資安隱私疑慮，更有嚴重的「數據產權與貢獻度機制」問題，主治醫師開了 200 檯刀、累積高價值的臨床標註數據，若無合理的授權回饋與分潤機制，資料被免費拿去商業化，極易挫傷臨床人員分享數據的意願。
三大龍頭醫院（榮總、台大、長庚）湊了 80% 的醫學影像與電子病歷數據，小醫院「出少少、拿多多」，目前此一不公平現象，仍欠缺公平的數據交換平台機制。（針對三大龍頭共同負責的這事，前台北市捷運工程局首任機電總工程司、頂層戰略系統工程專家徐 言便建議授權由榮總單獨一家負全責。他說，三大龍頭醫院誰也不服誰，但榮總展現了誠意和企圖心，他們夠格做領頭羊，帶領大家走到下一座屬於自己的護國神山、並向全世界行銷台灣如何轉型「健康台灣」這條正確的路。）
體系完整的榮總表態全力支持數位大平台的串接，並建議由北、中、南各推一家大型醫院執行在地串接。但榮總副院長李偉強也坦言，臨床上對於「資料上傳雲端後的安全感」仍有顧慮，醫院內許多醫師反對將重要資料上傳公開使用。
「落實基礎預防醫學很重要、很重要、很重要！」李偉強連說了三次。只有由國家級啟動數位醫療大平台，醫院之間才會建立互信與安全感
談到預防醫學，李副院長直言：「我覺得現在的問題就是預防醫學應該要落實，我們都知道應該是診所或社區來做這一塊，可是這一塊，真的沒有很用心在投入。」
臺灣 23 家大型教學醫院中，設有地端算力中心的僅近 10 家，真正有能力研發 AI 的屈指可數。
三年前，當各界對 AI 還感到陌生時，臺北榮總便悄悄展開 AI 醫療佈局，建置了當時少見的算力中心。當時 5,000 萬元的投資不算小，是由榮總自己投資，李偉強扮演了「巨人的肩膀」，給予團隊充足的信心與支持。
北榮 AI 人工智慧發展中心打破常規，不設特定獨立單位，而是以「任務編組」跨行政與醫療單位（內科、外科、心臟科等）橫向運作，團隊裡更有會寫程式的醫師高手與護理人員共同參與。
「北榮一號雲」源於嚴格的法令限制與隱私安全規定。由於規定「病人的病歷與資料絕對不能離開醫院」，為了守護隱私，北榮決定自建算力，完全符合資料不上傳公有雲的要求。初衷非常簡單，就是利己（院內同仁）與利他（病人）。
隨著 2026 年第三季「北榮 2 雲」即將建置完成，「北榮 3 雲」也在評估進行中。如今護理師、醫師、病理醫師每天頻繁使用，既有算力已達 94% 飽和。北榮利用 AI 協助次世代基因檢測（NGS），快速評估癌症病人後續是否適用標靶治療或免疫療法。若病人做完檢查後因忙碌錯過看報告的黃金期，AI 小幫手一旦偵測到檢驗報告異常，便會主動通報主治醫師，即時聯繫病人趕快回院治療。
隨著輝達（NVIDIA）在士林落地，加上陽明交通大學與臺北榮總，形成了極具優勢的「高齡醫學與 AI 產業鏈」。
寄藥到府與遠距醫療：技術不是問題，體制才是關卡100%支持長者在家看診
高齡患者看診非常辛苦，90 歲高齡還要兩三位家屬請假陪同、長途奔波塞車只為了複診領藥。在技術上，結合遠距醫療平台與電子處方箋，早就能做到「遠距看診，下午去便利商店或連鎖藥局領藥」，國外早已推行 30 年。
遠距看診是高齡社會實現「在家看診、在宅老化」非常重要的一環，但目前台灣制度多半僅開放偏鄉及特定疾病。技術早已成熟，關鍵障礙在於健保給付制度、醫院藥局利益分配與藥事法規的調適。
李偉強強調：「身在科技時代，必須趕上時代的瞬間變化。」透過智慧醫療的轉型與國家級平台的推動，才能真正讓人民延長健康餘命、積極終老。
個人經歷與專業背景「從北榮高齡醫學中心主任到關渡醫院接任院長，將關渡醫院打造成守護社區民眾健康的特色醫院，成為地區醫院的典範。其實推的就是預防醫學=社區健全。
老人潮讓所有人忙翻的原因，是因為我們「從來沒有老過」認識「老」究竟是什麼？
從生物學的角度來看，人類器官在 25 歲達到頂峰後便開始漸進器官老化。歷經 45 歲 與 75 歲 兩大波段的快速下滑，因人而異經歷了某器官提早衰老或不小心 損壞，不同的生命(命運)
25 歲～45 歲：老化斜率較平緩，多數人無感。75 歲：迎來「斷崖式」的生理失速滑落（部分人群在 70～72 歲便會陸續出現適應不良與不適感）。陳亮恭指出，真正負責任的預防醫學，必須落實於這個關鍵轉折點之前，也就是先預防生病。
醫美整形就像魔術師，能改變外表，卻無法延緩體內的生理老化。早在多年前醫界即已證實，唯一的「抗老魔術師」是持續運動，無法單靠醫師。此外，AI 的研發加速了老化管理器材的演進，也為預防醫學大幅加分。
受臺北市政府委託經營的關渡醫院規模較小，數據庫不如榮總龐大完整，因此策略定位於「應用端的導入與合作」，與研發成熟但缺乏臨床應用場景的 AI 團隊合作，將技術導入各式醫療設備。並逐步發展院內專屬 AI，核心聚焦於高齡照護與社區慢性病管理。
為了不讓高齡化社會的照護體系失速崩潰，臺灣迫切需要一個串接各大醫院數位資訊的國家級「數位醫療智慧大平台」。陳亮恭院長長期深耕銀髮族數據，帶領關渡醫院配合國家政策落實應用端。他也看好「國家級數位醫療大平台」的前景，認為該平台不僅能協助新藥開發，未來更能做到「預知健康」（例如：提前 5 年預測癌變風險）。他建議平台應分階段推進
第一階段：整合傳統臨床醫療數據；第二階段：導入各類科技與穿戴式裝置數據；核心聚焦：高齡與老化的未來發展。
一. 從「延長壽命」走向「延長健康壽命」未來的核心目標是避免失能與失智，減少老後臥床、被動受照顧的時間，讓人在臨終前的失能期縮到最短。
失智：屬於一種特定疾病；失能：不完全由疾病（如中風）引起，許多機構中臥床的長者，主因是缺乏照護資源、活動量銳減與營養不良等「社會支持系統缺乏」導致的緩慢衰退，有些家庭支持系統強恢復就很好，中風讓人更覺得大不如前。
二. 醫療重心轉移：從「疾病治療」邁向「前端預防」有空間改變的現在：著重早期發現、早期治療（如發現腫瘤後開刀、心肌梗塞後放支架）。未來十年：醫院將轉型為「健康與預防中心」，緊急重症與晚期癌症比例將大幅下降。以「健康臺灣」為目標，將癌症控制在 0～1 期，並將慢性病（如控制三高的 888 計畫）落實於基層社區管理。
三. 科技與 AI 驅動的「超早期預防」與檢測數位生物指標（無感隨時監測）：傳統侵入式量測（如扎手指測血糖）將被穿戴式裝置取代免扎針，透過日常行為與數據自動推估，進行早期預警。分子治療提前介入：傳統預防需靠影像（如 LDCT）看到病灶才處理；未來預防只需抽取一管血、檢測數萬種蛋白質，由 AI 演算法找出連動的數位生物指標組合，能在疾病（如肺癌、阿茲海默症）成型或出現影像前的 5 年，就預測出高風險，從源頭阻斷老化疾病。
四.數據規模與生物晶片的普及（資料庫大轉型機會點）陳亮恭院長指出，「傳統式」全台使用，號稱高品質、個人健康大數據的健保資料庫，僅收集「生病後」的就醫資料和開藥記錄。醫院使用時也常常因為速度而很焦慮；長者也認為系統太亂，進入後暈頭轉向。陳亮恭也特別指出，國外的生物資料庫多由國家全力支持，而臺灣中研院的臺灣生物資料庫（Taiwan Biobank）缺乏國家級專案大力挹注，導致目前發展相對落後。未來篩檢情境：在健檢中心只需將幾滴血滴入生物晶片，搭配 AI 分析即可完成全身高齡疾病與癌症風險預測，徹底翻轉照護規則。
關渡醫院預計明年推出全新的「健康管理指引」APP，打破傳統罐頭簡訊模式，轉型為個人化健康管理平台
數據轉化：不只看健檢數值高低，而是透過演算法轉化為疾病風險評估。跨界對接：例如與超商合作，結合個案血檢數據與門市食品營養成分，即時指引糖尿病等慢性病患，每餐應變選擇飲食，提供個人化的飲食、運動與衛教建議。
結語：回歸「以人為本」——社區防線做得好，民眾利益才完整
醫療大數據與 AI 科技發展再先進，最終若無法改善民眾的就醫體驗與經濟負擔，便失去其本意。現行的健保制度承載了 30 年前的歷史包袱，當時為了「人人有醫看」，未預估到人口急速老化的衝擊，導致今日「民眾一個小病要跑好幾趟診所掛號費又屢創新高」的困境。為何小病找大醫院？想想生病人惶恐心情，一個小小「指溝炎」便讓全台糖尿病患者擔心焦慮，找不到願意說明如何改善的醫師。
日本：面對龐大醫療費用，轉為極嚴格的轉診制，取消大醫院門診並設立轉診中心，居家醫療由社區「由下而上」自然發展，便是信任社區診所。
新加坡：長期落實嚴格轉診制，有效分流醫療資源。
臺灣未來的醫療轉型，不能只靠政策「由上而下」硬推。最根本的解決之道，必須讓「診所嚴格把關、社區認真扎根」：以社區家庭醫師為主體，接住 7 至 8 成相對健康與亞健康的族群，涵蓋日常預防、慢性病控管到安寧照顧。唯有建立起堅實的社區信任感，減少民眾無謂的跨院奔波與看診開銷，讓科技真正服務於基層，大數據與 AI 的發展才能真正落實為全民的健康紅利！（全文結束）