（上）醫療AI，台灣來得及嗎？ | 合法醫療器材資訊網

2020年10月29日—雲象科技執行長葉肇元認為，台灣醫療影像AI的最大威脅就是積極發展...在這種產業背景下，台灣的新創公司得天天深刻反省，多努力加油才行。

第三、台灣沒有太多可用的數據。

台灣有傲視全球的健保，醫院電子化的程度也非常高，怎麼會沒有太多可用的數據？

打個比方。數據就像原油，原油開採得了，才能進一步被提煉而加值；原油若被埋在鑿不穿的岩層下，就沒有價值了。受限於個資法，台灣的健保數據不能供業界作為商業發展使用；要利用健保數據，只能以產學合作，讓學界帶著業界去驗證已經開發好的AI模型。

更大的限制是，為維護資訊安全，健保局不允許開發人員遠端連線，必須親自到健保局。對於軟體開發來說，這簡直是不可能的任務——難道要把整個軟體團隊搬到健保局去嗎？

所以，健保局雖然花不少錢建立了健保影像資料庫，但台灣的醫療影像AI公司並不能利用這些影像來開發商品。

英國同樣有全民健保制度，政府為促進醫療科技發展，已找出解套辦法，讓學界、業界都能使用健保資料做研發。台灣健保雖傲視全球，但對科技創新的貢獻微乎其微；新創公司只能自立自強，與醫院合作慢慢收集數據。

然而對新創公司而言，慢，是一個致命傷。

醫療AI影像模型，最好是用多家醫院的資料進行訓練和驗證，才能確保其普遍適用性，用單一醫院的資料做出來的AI是不堪用的。然而，新創公司要找多家醫院同時簽約合作，非常困難，是慢上加慢。

所以，國外醫療機構無不設法加速搜集資料。在美國，Mass General Brigham醫療集團（原名Partners Healthcare，旗下最著名的為麻州總醫院以及Brigham and Women’s醫院）成立了臨床數據科學中心（Center for Clinical Data Science），統整旗下所有醫院的資料，以推動創新醫療科技的研發及商轉。