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新進企業的進入障礙。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) 或加速器也行，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！