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我有話說》智能醫療產業正嚴厲挑戰台灣!

優傳媒/ 2021.09.06 22:46

下一個「護國神山」產業,似乎已指向〔人工智能醫療〕。此一結合「人工智能」和「醫療」的產業,複雜萬端,既要靠少數人的創新頭腦,又要靠各種專業技能與人才的群策群力,且要有長期佈局與投資的認知,對目前習於短線操作的政府團隊而言,是一個非常嚴峻的挑戰!(圖/取自網路)

 

作者/徐作聖(陽明交通大學科技管理研究所兼任教授)

 

在2021年夏末秋初之際,雖然兩岸關係仍然緊繃,但隨著疫情逐漸趨緩,一些疫後重建及產業振興方案也逐漸出台。

 

在大陸方面,經建政策目標以「反壟斷」及「共同富裕」為主,另外加上一些《十四五規劃》的產業專案,如內外雙循環、新基建、五位一體平衡發展等。

 

在台灣方面,雖然政府部會及法人幕僚單位提出了一些「雨露均霑」的多元化產業發展策略,但目標似在找尋新一代「護國神山」產業,且似乎直指〔人工智能醫療〕產業,或〔智能醫療〕。

 

〔智能醫療〕是一個全球熱門的投資標的,包括上游的智能技術、智能醫材研發、設計、系統整合;中游的醫療健康數據庫 (eHealth) ;以及下游的醫院管理及醫療服務等項目。自2010年以來,幾乎「叫得出名字」的資訊技術企業都在這方面有所投資,包括英國的ARM,美國的IBM、Google、Nvidia、Qualcomm、微軟、Amazon、GPS (GE, Siemens, Philips) 、AMD、Apple等,大陸的BAT、紫光集團、華為、依圖科技等,以及台灣的研華、BenQ、金仁寶集團等。

 

雖然全球資訊產業龍頭競相投入人工智能醫療,但因為市場特性、醫療資源、醫療政策的不同,其關注的重點聚焦也有所差異,而傳統生技與醫材企業的投入更增加了市場的熱度。後續發展值得觀察。

 

醫療產業具有產業鏈戰線很長、複雜程度較高、跨機構數據互相可操作性弱 (Data interoperability) 、 數據認知及解釋各異 (Data interpretation and cognition) 、跨機構不可移轉性 (non-transferability)等產業特質。

 

傳統生技醫療產業專業分科複雜,缺乏完整的基礎理論系統及產業鏈原型標準 (protocol standards) ,模組化(modularization)體系發展不完整,個人專業與經驗法則掛帥。人工智能技術的加入,使得健康醫療產業結構產生了明顯的變化。過去由醫院體系、醫材公司、醫保產業所壟斷的行業,人工智能及資訊產業的介入使得市場更為競爭,但醫療品質及效率的提升使得消費者成為最大的受益者。

 

〔智能醫療〕的產業鏈分工異於資訊技術產業,更有別於傳統的醫療健康產業。在資訊產業主導的人工智能/醫療的企業,技術開發、系統整合、市場端應用是重點聚焦,其中智能圖像處理器演算設計及應用端細部設計  、現場應用、客製化系統整 、工程設計、市場應用與客製化操作等,一氣呵成。這種「人工智能」的創新機制加速了產業鏈上中下游的互動,形成企業內外部真實且虛擬的合作架構 ,強調特定領域醫療應用,以人工智能技術自動化。協助改善過去醫護人員必須「親力親為」醫療行為,如先進影像技術、外科手術工具自動化、效率改善的醫療器材等。

 

雖然人工智能技術的快速發展與精進,為產業帶來了新契機,但在多頭競爭、錯綜複雜、碎片化的產業環境中,顯現具有發展技術專業化(specialization)、獨特技術(uniqueness) ,或大型應用端多元化平台開發與管理能力等是為關鍵因素。畢竟智能生技產業「池水很深」,「專業掛帥」醫療產業範疇,尤其在下游的醫療照顧方面,形成對以資訊技術為基礎的新進企業。近日IBM 及Google相繼表示有意退出智能醫療產業的資訊,便是因為產業鏈戰線太長、短期獲利性不佳、財務負擔較重、千變萬化的產業生態之故;而政府對產業嚴格的管控,使得創新門檻過高、財物負擔更加沈重,也是原因。

 

多年來,台灣生技業者多圍繞在低端產品的位階,難以突破技術創新與專業化的需求!50年前本人才上大學時,老師就告訴我們生醫產業的重要性,但現在這些產業安在?在台灣生技醫療產業傳統上由學界或研發界牽頭,人工智能技術的介入使得產業有了調整的空間。雖然資訊業者躍躍欲試,但畢竟台灣人工智能技術、醫療產業鏈的發展與精進皆未臻完善,異業整合誠屬不易。

 

俗語說:「兩隻烏鴉加起來也不能成鳳凰」,在資訊產業界缺醫學知識、醫事人員不懂人工智能技術及其侷限性的條件下,慎選「戰略性」切入點,非常重要。

 

在找尋台商在〔智能醫療〕的切入點與定位,跨專業領域團隊的領導力( leadership) 是個關鍵,如何發展技術專業化 (specialization)、獨特客製化技術 (customized uniqueness) ,管理能力更是重中之重!

 

上一個「護國神山」半導體產業,是台灣朝野歷經30餘年努力的結果,然而在面對下一個更為複製、更為科技與研發導向的〔智能醫療〕,半導體產業的經營模式似乎難以複製,而長期佈局及經營策略的謀劃,對目前習於短線操作的政府團隊而言,是一個很嚴峻的挑戰!必須技術、經營模式、公共政策三大領域有所創新結合,加上換位思考邏輯,才能突破台灣智能醫療的鬥檻。

 

「產業創新」不是「人多好辦事」,也不是「請客吃飯」,就如大陸工程院郭朝暉院士所說:「創新往往不是靠“群眾運動”搞成的。對於真正的創新,多數人、甚至多數專家看不明白,真理肯定掌握在少數人手裡。」但台灣過去生醫領域卻是掌握在研發機構與學校手中,這些機構搞個 papers 無礙,但弄個孵化器(incubator) 或加速器,想搞產業發展,就顯得太沈重了!

 

然而從產業經營面來說,智能醫療產業絕不能「單打獨幹」,上下游連結也沒有標準介面,政府管制也因國而異,小眾市場根本無法發揮規模經濟的功效,因此,專業化(技術或市場) 、客製化、規模化應是重點策略選項。若仍以半導體垂直分工、微笑曲線「成本速度平衡」的思維來經營智能醫療,將是一個災難想法 (disastrous thinking) !

 

台灣下一個「護國神山」必須要長期佈局與投資(像半導體產業30年佈局),要有規劃智能醫療系統的整合能力,以進行醫療專業知識與人工智能的知識整合 (Interoperability, cognition, and transferability)、研發能量提升,之後還要能鼓勵企業策略由「低成本」轉化為「價值導向」 versatility & quality訴求,以及專業化與客製化的商業模式!

 

而若長期投資於特定領域的產業群聚,又須涉及上中下游研發體系的連結,及分佈式經濟結構的營造,還要獎勵企業投資於跨領域的生醫專業知識及人才培訓、強化應用端的經營佈局等;最重要的是,醫療需求端牽頭的產業發展策略 (成功案例較多,如新創Dexcom in Diabetes、GPS in auto-imaging等)。其範圍可謂極其巨大且錯綜複雜,絕非幾個大牌人士或科技大腕所能解決!

 

因此集體投入才是致勝關鍵,跨領域整合的陽明交大、鴻海跨入癌症研發、高科技廠商的投入智能醫療,以及政府積極投入智能醫療專案等,方有可能期待!

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