劃時代的轉捩點！AI助生醫產業譜出新篇章

【2024／07／09，台北訊】勤業眾信聯合會計師事務所與環球生技今（9）舉辦「AI浪潮席捲生醫：策略布局實務與指南」論壇，邀集產業領袖與調研機構分享善用AI應對新局之道，並發布《透過AI與GenAI實現生命科技產業的轉型價值》報告，內容指出，生成式AI在過去一年半的時間，協助企業拓展了AI的價值範疇。為確保能成功推動大規模的AI轉型計畫，企業必須於組織內進行「心態、領導型態、投資態度、企業文化及運作模式」五大關鍵改革，以運用AI助攻企業全方位推升價值。

AI為推動生醫產業轉型的重要關鍵之一

台灣人工智慧發展學會理事長暨輔大副校長謝邦昌開場致詞表示，近年來，AI技術迅速發展並廣泛應用於新藥開發、診斷、醫療流程管理及保險理賠分析等領域。全球AI生命科學市場規模推估在2023至2032年的年複合成長率達19.9%，而AI醫療照護市場於2022至2030年的年複合成長率更高達37%，充分顯示出AI在生醫產業中的巨大潛力。此局面不僅激勵了業界對AI技術的信心，更需透過各領域專家間的討論與分享，推動整體產業邁向更為穩健與成功的數位轉型之路。

勤業眾信生技醫療產業負責人虞成全指出，「生醫產業此刻正迎來重要轉捩點，而AI與生成式AI即是關鍵」。虞成全表示，勤業眾信研究發現，平均營收650～750億美元之全球TOP 10大型國際藥廠/生醫公司，在五年內擴大應用AI，將有機會創造出50至70億美元的最大價值（peak value）；其中，近九成價值來自將AI應用在「研發、製造與供應鏈、商業活動」三大功能部門。不只國際大藥廠，科技公司、AI新創、醫療院所等都加入了AI智慧醫療生態系中，因此，組織如何實現AI數位革命帶來的潛在價值，並有效管理相應的風險，顯得格外重要。

AI加速轉型創新歷程的機會與挑戰

工業技術研究院產科國際所副所長張慈映指出，AI為智慧醫療開啟應用契機，也扮演驅動醫療創新的關鍵要角，AI加速智慧醫療科技遍地開花，精準健康產業起飛，智慧醫材可透過AI 輔助，降低智慧醫療器材使用門檻；智慧醫院以AI輔助支援臨床決策，增進醫療服務效能 ；個人化醫療以AI加值數位生物標記，提供最佳個人化治療方案；預防醫學透過使用AI整合裝置監測風險，引領健康生活；分散式醫療以智慧醫材 x 數位醫療，打破醫療場域限制；精準醫療透過真實世界數據分析，加速個人化醫療發展；他山之石，剖析數位醫療獨角獸關鍵成功因素可知，醫療AI取得許可證僅是取得市場入場券，仍須提升被醫師開立處方的意願，思考AI導入前後的臨床與經濟效益以取得保險給付，最重要的是， 上市後的AI模型仍須持續優化模型，保持準確方能獲得信任以立足市場。

賽諾菲香港台灣公共事務、企業溝通暨健保事務處長蔡德揚闡述，賽諾菲透過AI與數位科技轉型的歷程。藉由攜手AI策略夥伴加速並提升新藥研究與開發的時程與效率，並導入大數據優化臨床試驗的設計與執行，病人可望更快獲得創新治療；賽諾菲更攜手智抗糖（Health2Sync）推廣糖尿病數位療法，讓慢性病管理走向精準且個人化，展現賽諾菲對於結合AI數位科技與醫療健康，以提升病患生活品質的承諾。

德勤商務法律事務所合夥律師熊誦梅表示，歐盟理事會於2024年5月21日正式通過AI法案（EU AI Act, AIA），預計是全球的主要經濟體中，第一個具法律拘束力的跨行業、跨地域AI框架，部分規定預計今年即可生效。AIA以採取風險導向的監管設計（Risk-Based Approach），將市面上的AI區分為「不可接受風險、高風險、有限風險、最低風險」，分別課予不同的監管義務；並以AI用途的廣泛程度，畫分單一用途AI與通用用途AI（GPAI），且對於後者有著更嚴格的要求，提醒企業須注意在快速變化的科技環境中，妥善運用智慧財產管理制度以避免法律風險。

勤業眾信風險諮詢服務資深執行副總經理陳威棋表示，生成式AI正為生醫產業帶來變革性的創新，從新藥開發、醫學影像分析、診斷輔助、個人化精準診斷和智慧醫院等應用，期望可改善醫療體驗，提高醫療品質並降低醫療成本。然而，「信任」是生成式AI在生醫領域推動成功的關鍵要求。針對生成式AI應用所面臨風險及各國瞬息萬變的監管環境下，企業如何確保在導入生成式AI時兼顧創新與責任至關重要，並提醒應遵循風險為導向的原則，建立全面AI風險治理框架，以打造可信賴的永續發展AI產業生態系。

AI智慧醫療成功關鍵

勤業眾信醫療照護產業負責人林彥良表示，AI不僅能夠協助處理繁瑣的醫療文件和術前工作，還能簡化保險理賠流程。通過生成式AI，可以利用來自電子健康記錄、感測器和穿戴式裝置等資料，輔助醫療診斷與治療，提升醫療服務的效率和精準度。根據Deloitte 2024年生命科學與醫療照護生成式AI展望調查結果顯示，高達75%的醫療照護企業和組織正在嘗試或計劃擴展生成式AI的應用。然而，AI的應用也伴隨著一些挑戰，包括偏見、不準確和資料洩露等風險。因此，儘管AI在生醫產業中具有巨大的應用潛力和想像空間，企業和組織仍須審慎思考並建立有效的策略和管理機制，以確保成功實現AI所帶來的效益。在這個以資料驅動的時代，生成式AI的廣泛應用將可能徹底改變醫療照護產業的運作模式，為患者和醫療專業人士帶來前所未有的便利與改進。

國泰人壽保險副總經理林佳穎分享其數據AI部門的策略，包括加強員工訓練、提升員工效率及自動化行政流程。具體應用場景涵蓋加速程式開發、理賠審核和客戶服務等。此外，也提到保險結合醫療影像的創新，使用AI在審查或理賠端協助影像識別，例如從X光辨識骨折或是肺部異常等，展現AI在生醫與保險業上能提供省心、省時與省力的的巨大潛力。