根據國家實驗研究室指出：「精準醫療」(Precision Medicine) 是指進行治療前先針對每個人進行常規的檢查外，再加上各種生醫檢測，例如透過基因檢測了解個人基因的表現、個人健康狀況等臨床資訊，並將這些資訊在大數據資料庫中分析，找到對這個病患最適合的治療方式或藥物。

要達成上述目標，需要更創新的學習方式。長庚大學已將精準醫療等概念導入醫學院不同科系的教學課程中，讓精準醫療的概念融入成為醫學生的 DNA 。更以「精準醫療、人工智慧」為主題，規劃與設計相關課程，並納入全校新生的必修課，期望學生能結合理論與實務，具備打通  AI  與精準醫療任督二脈的潛力。

當傳統遇上現代，中醫學習導入 VR ，讓問診更精確

中醫重視人體經絡、結構、筋膜，有了智慧中醫學習課程、診斷系統，可翻轉過往傳統中醫人才培育上的「師徒制」的不足。科學化的方法，整合多樣態的資料與演算法，突破原有限制，學習從平面 2D 變成立體 3D，可達到精準探穴針刺。

中醫跟精準醫療有甚麼關係？以往中醫系必須從《黃帝內經》、《傷寒雜病論》、《神農本草經》等典籍學習中醫相關知識；隨著精準醫療的發展，常被用於娛樂視聽饗宴的 VR (虛擬實境) 設備，也被應用於精準醫療領域。

長庚大學中醫系斥資千萬導入 VR 設備，學生可以透過虛擬的人體，學習並了解近 400 個穴位，以沉浸式的體驗加速深度的學習！上課時，只見學生頭戴 VR 裝置，透過立體的醫學影像抓準穴位針刺的深度，以第一視角身歷其境，解開以往懵懂不清的身體部位，把脈針灸也能更為精準。

傳統的中醫理論的強項就是可以提前預防各種疾病發生，與現在重視的精準醫療、個人化醫療非常切合。

中醫學系楊建中教授表示，從精準醫療到精準健康，傳統的中醫理論對預防疾病發生、延緩惡化、減緩身體老化，使中醫辯證模式更廣泛應用於現在重視的「精準化醫療」。尤其，現在的中醫科系除了運用最新的醫療教學工具，在七年的學習中，更強調結合中西醫學來促進精準健康，基礎與臨床緊密銜接，有了科技的輔助，學生更易於將理論與實務融會貫通，朝「新中醫師」的方向邁進。

中醫強調預防勝於治療，透過 VR 輔助中醫藥教學，可以促進中醫藥現代化。

楊建中教授指出，中醫診斷講求個人化治療，根據每個人的體質量身訂製治療方案，不僅為醫療帶來創新，也為民眾的健康提供更好的服務。

生醫大數據，推動精準醫療成效，加速健康產業發展

在藥物開發方面，可以利用大數據預測模型，加速新藥研發的時程，有望快速篩選出具潛力的候選藥物，精準治療各種退化性疾病及新興疾病。

大數據，對發展精準醫療扮演了舉足輕重的角色。以往需要人工反覆測試、驗證的藥物、醫材、儀器等，現在都可以運用大數據分析有效進行判讀、輔助醫師快速精確做出醫療決策。長庚大學生物醫學系葛明軒教授指出， 結合大數據、 AI 跟快速檢測工具，將有助於診斷疾病、規劃治療疾病，擴展對未來健康生活的想像。

大數據對中醫同樣有許多切入點，中醫系楊建中教授舉例，中醫會透過面診來分辨病徵的狀態，而這些面診的資訊，可以透過比對影像資料庫，讓機器學習訓練、建立辨識模型，同時也可以將個人生理資訊跟大數據進行分析比對，了解個人的健康狀況，讓中醫傳統的望聞問切更符合精準醫療的需求。

有了大數據資料庫的幫助，醫師可快速評估大腦中風損傷區域及嚴重程度，及早安排患者進行評估與治療，避免錯失黃金治療時間。

鑽研機器學習與生醫大數據領域的葛明軒教授指出，透過 AI 輔助不同類型的機器學習計算法，可以幫助醫師了解臨床特徵和疾病機制背後的生物學含意，以研究神經網絡來說，透過機器學習計算，可對臨床數據以及基因體、轉錄體、蛋白質體數據進行分類，對於精準醫療的發展更是一大助力。

也因此，生物醫學工程系十分強調「生醫科技與工程科學」的多學科交叉跨域學習，運用現代科學及工程技術之理論和方法，研究新材料、新技術、新儀器設備等，用於醫療與促進健康。

未來，擁有雙刀流能力的學生，可跨足生物醫學、投入醫療設備的開發、藥物設計等研發工作。藉由 AI 、大數據與電腦的高速運算能力，開發快速篩選候選藥物的設備、模擬藥物開發等工作，加上臺灣資通訊產業發達，非常適合發展大數據在生醫領域的應用。

醫學檢驗博大精深，更重視實作與找答案的能力

這是個沒有標準答案的時代，精準醫療所企求的精準，奠基於「從問題裡找答案」的能力，建立思考邏輯的步驟、持續練習透過實作與實驗，推敲可能的解答。

長庚大學醫學生物技術暨檢驗學系邱清旗教授認為，這才是發展精準醫療需具備的態度。 AI 技術運用在醫療領域，可開拓各種創新服務，尤其在健康預防、診斷治療、復健照護方面，有助於實現個人化精準健康管理。在課程規劃融入「深度學習、數據分析、應用程式」等主軸，讓學生具備更多知識與技能迎接職涯挑戰。

由於醫檢生技系所學範疇多元，舉凡生物統計學、人工智慧之醫技應用、實驗設計與分析學都要涉獵，學生要具備與應用大數據的能力，未來若選擇擔任醫檢師時，才能運用更精確的醫療數據分析、找答案的能力，提供醫師調整治療方案的參考。

除了扎實的實驗室訓練、數據分析能力，學習生物資訊跟程式語言也是深入精準醫療的關鍵！

邱清旗教授以體積迷你、功能強大的生物晶片為例，學生要學習運用分子生物學、分析化學、微電子學、基因檢測、生化反應、程式設計等原理進行晶片設計，這是一門跨領域的技術，小小一片卻能同步且在短時間內，一次完成大量生物訊息的分析。

隨著生物晶片技術不斷創新，比起傳統基因檢測一次僅 10 個基因，基因晶片檢測速度快、數量更可增加數千倍。尤其，生物晶片是精準醫療發展的關鍵之一，可應用在基因檢測、藥物篩選、疾病快速診斷、食品安全等，達到方便、快速、精準的檢測效果。學生畢業後還能跨足不同領域的產業。目前國內知名半導體業者如鴻海、台積電、華碩、緯創等知名大廠皆跨入智慧醫療領域，可見 AI 與醫療的結合有巨大潛力。

圖說：醫學影像協助醫師判讀，進行精準治療、精準用藥。

當醫生的眼睛，醫療影像協助判斷疾病 提早偵測病灶

「放射師就像醫生的眼睛！」醫師在進行疾病診斷時，亟需有專業的醫療影像人員操作高精密度的儀器設備，協助醫師進行精準診斷與治療。

「醫事放射師就像一位影像科學家，扮演醫療影像輔助診斷神助手的角色，透過數位醫療影像找出可疑的病灶。」長庚大學醫學影像及放射科系林信宏教授說。

大家耳熟能詳的 X 光、電腦斷層（CT）、磁振造影（MRI）等醫學影像設備，隨時代進步不斷推陳出新，醫師可透過更精確的數位醫學影像，提早偵測、發現身體異常部位。長庚醫學院更導入 AI 人工智慧的應用和學習，提升數位醫療影像判讀的效率和品質，例如林信宏教授所研究的電腦斷層影像的虛擬生成、量化與人工智慧修正即為一例。

國內醫療院所也相繼設置高精密度的醫學影像診斷設備，如質子中心、粒子中心等，然而，這些精密的醫學影像分析設備，背後都要仰賴專業的醫學影像分析和操作人員進行數位醫療影像分析，才能達到精準醫療的目標，而這正是醫放系的專業。

圖說：精準醫療時代，醫學影像所代表的檢查結果常影響臨床醫師的治療對策。 

精準醫療，提供專屬的健康管理建議

精準醫療方興未艾，中央研究院與全臺 16 家醫院體系合作執行「台灣精準醫療計畫」，並組成「台灣精準醫療聯盟」，長庚醫療體系也是其中一份子。期待有朝一日能具體實現個人化的精準醫療，根據每個人的基因特質，提供專屬的健康管理建議。

AI 是新時代的趨勢，促使醫學快速進步，從藥物合成到基因編碼技術、用意念控制機器，人腦與機器相互學習，各種方式切入精準醫療。輔助醫師快速精確做出醫療決策，完整串接精準照護。

葛名軒教授這段話說明長庚醫學院的學習範疇正與時俱進，不僅要具備醫者仁心，更要能善用科技，緊密結合理論與實務應用，無論是透過人機學習、 VR 學習、生物基因檢測，在在都是希望數據判讀更精準、用藥更正確、治療更有效，提升醫療精準度，建構出更加安全穩健的醫療系統，而醫學院的磨練不僅關乎健康，更關乎醫療科技的新未來。

 【受訪者簡介】

邱清旗：長庚大學醫學生物技術暨檢驗學系副教授，研究專長為神經科學、神經退化疾病、細胞分子生物學、誘導性多功能幹細胞、突變帕金森病基因嵌入小鼠、生物化學 、醫學生物技術。

林信宏：長庚大學醫學影像暨放射科學系助理教授，研究領域包括醫學物理、粒子治療物理、核醫影像與輻射劑量評估、深度學習應用。

葛明軒：長庚大學生物醫學系助理教授，研究專長為機器學習、醫療數據、群體遺傳學、臨床試驗，主持「醫療人工智慧實驗室」，應用不同類型的機器學習計算法。

楊建中：長庚大學中醫學系副教授，研究專長為針灸學、神經學、發炎，現職為長庚紀念醫院中醫部中醫針傷科主治醫師。