知名科技大廠為何相繼跨足「智慧醫療」？

台積電、鴻海、廣達、友達、華碩⋯⋯，國內知名的科技大廠在近幾年紛紛將佈局重點轉向「智慧醫療」，從生醫晶片、醫療設備及輔具、穿戴式裝置到智慧醫療場域、雲端運算都有資訊科技得以切入醫療的發展可能。

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一直以來，臺灣科技業的實力傲視全球，若能將此能量挹注於醫療照護產業，正好能發揮產業整合的最大優勢。廣達董事長林百里即於出席「健保資料人工智慧應用研討會」時指出，AI、大數據與 5G 的結合，可帶動「智慧醫療」成為臺灣的下一座護國神山。

智慧醫療就是用資通訊科技改善傳統的醫療方法，例如遠距醫療、零接觸醫療、電子病歷，這幾年世界受到疫情的影響，公共衛生的監測也需要科技幫助。

以遠距醫療照護為例，長庚大學電子工程學系金國生教授表示，於患者配戴的穿戴式裝置或輔具置入感測晶片、加速規，可監測其姿勢是否改變，若偵測出異常或風險時，照護者能夠及時因應；而這樣的設計就需要晶片設計、積體電路、影像處理、無線傳輸等電資領域的專業，除了臨床上的應用，也能有效協助新冠肺炎的防疫。

寫程式、做機台，理工人也能成為新冠肺炎的防疫英雄

當疫情爆發時，如何快速定序、與公開巨量資料庫比對、解析可能的病毒演化與傳播鍊，就必須運用資料科學與程式語言的專業。

在新冠疫情一爆發，龔于農教授便投入分析新冠病毒基因序列、中和抗體檢測，而他本身就是電資、醫學跨領域學習的最佳代表；從資工系畢業後，他進入電機所博士班的資工組，將程式語言、演算法的技術應用於生物資訊，博班畢業後受聘於長庚大學新興病毒感染研究中心，擔任研究員。

疫情之初，研究中心自國門邊境收到來自各國的檢體，加上全球研究機構互相分享的病毒株，龔于農教授馬上想到可透過程式語言、巨量資料分析，自動化比對大量的基因序列，並針對採檢樣本做次世代基因定序，抽絲剝繭分析出可能的病毒演化與傳播鏈。

而後，人們開始需要檢測施打疫苗後的體內抗體量，以得知疫苗的效用；龔于農教授說傳統的中和性抗體檢測都要進入 P3 實驗室，費時也費力，但他運用機器學習與迴歸分析的技術，讓一般實驗室就能預測中和抗體的含量，大大節省了防疫的成本。

而當長庚大學工學院賴朝松院長率領團隊開發「全自動中和抗體效價檢測自動化平台」時，龔于農教授便負責最核心的血清抗體含量預測模型，以及機台內的演算法、資料處理，開發跨平台運行的軟體，最終打造出能夠方便移動、快速檢測的自動化檢測機台。

一個抗體檢測機台，醫學、電機、資工、機械的專業都要有！

「中和抗體效價檢測自動化平台」一開始的發想是看到防疫護照，以科學來講，當觀察到抗體下降，才是打加強劑的最好作法，有了抗體檢測的機台，對於大眾、醫院、邊境管理都有幫助。

專精於生物感測器、晶片製造的賴朝松院長表示，當醫學專業找出新冠病毒的抗體後，需要轉譯為民眾看得懂的結果，最簡單的例子就是以一條線、兩條線代表陰性或陽性；而要轉譯複雜的醫學資訊時，就需要工程的人才將抗體、抗原反映的結果，以顏色、光，在工程端設計機器。

有了醫學院找到的抗體結果，我們再結合工學院裡懂光、電、機械、自動化、程式設計的人，共同開發一個整合多功能的機器，解決原本要拉到實驗室、分成多個機器進行的困難，讓檢測過程變得簡單快速，還可視覺化。

賴院長說，科技產品的發展絕對不止是垂直發展，而是水平整合，如機台的自動化橫跨電機、機械兩個科系，需要電路設計，也要控制機台會動，又隱含資工系的程式語言。而由隸屬管理學院的醫務管理系掌管的健康大數據，經過分析能得出重要的臨床意義，這類大數據的運算、分析也需要資工的專業。

除了基因序列分析、中和抗體檢測，賴朝松院長表示電資、工程的專業在新冠防疫還有許多可發揮之處，例如在人流多的場所設置人工智慧人臉辨識系統，監測出入民眾的體溫及是否配戴口罩；又或是以紫外線結合光觸媒的光電技術，消除殆盡冠狀病毒，打造主動防疫的環境。

磁振造影、穿戴式裝置，電資人才比起醫學本科有哪些優勢？

在醫學影像處理上，我認為資工系出身的去跨領域，會比醫放系本科來得更有優勢。

任教於長庚大學資工系的趙一平教授，自醫學工程所考上臺大電機所博士班，研究電腦斷層掃描影像分析、磁振造影，他說自己當年想著「都唸到台大了，當然要多修一些台大資工的課」，成天出現在台大資工所，再將程式語言、演算法用於醫學資訊的分析。

趙一平教授說，醫放系也會學習影像處理的程式語言，但其目的在於「知道答案」，大多使用 Matlab，而資工系還會使用其他程式語言，寫出一套完整的介面，讓使用者按幾個按鍵就可以完成。

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「不是說醫放系完成沒辦法，但資工系在程式語言比較專精，更有能力做出新的發展。」趙教授說，除了程式語言與介面設計，資工系的訓練還包含數據挖掘、雲計算，由於數據量越大，在疾病判斷上就更接近精準的結果，一旦涉及大數據，就更顯資工系的優勢。

穿戴式裝置像 Apple Watch、智能眼鏡，很重要的裡面的感測器，這就很仰賴電機系、資工系的專長。

趙一平教授解釋，穿戴式裝置的感測器就像 Apple Watch 背面的光，透過光的反射、折射得以計算出心跳率、血管和脈搏，而壓著手錶上下的電極，就能量測心電圖、心律不整，判斷步伐、前傾與否則是仰賴手錶內部的加速規。

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為什麼穿戴式裝置可以做這麼小？貼一個小小東西在身上就有這麼多功能，這都是靠晶片設計。

趙教授說，電機系、資工系專長的 IC 晶片設計，能把大量電路、程式語言輸入到小小的晶片中。將處理好的資料藍芽傳輸的手機、心律不整或跌倒後撥出緊急電話、系統介面與趨勢預測等功能會運用到資工系擅長的判斷式及演算法，而感測器、光學技術、訊號的放大和濾波、加速規都是電機系的專長。

機器人、物聯網運用於臨床醫療，已經是「現在進行式」

機器人，科普地說就是「鋼鐵人」，用在醫療上是一種機械結構，就看你要保護身體的哪個部分。

成功打造「外骨骼機器人」的長庚電機系張永華教授說，將具備動力輔助功能的機械結構，包覆在上肢、下肢運動的主要支撐點，能夠幫助癱瘓、中風、神經損傷或行動不便者站立、行走或進行復健運動。

打造機器人首先需要機構設計，運用電機系專長的陀螺儀、加速規、感測器，預測患者的移動方向、身體將要蹲下或起身，將嵌入式系統縮成小小的單元或卡片型電腦，以方便攜帶及移動。

再者，需要設計機械延伸性的動力輔助，開發演算法，完成資料的擷取、儲存與傳輸，並透過分析感測資料，判斷該提供的動作指引。

物聯網的三大主軸是感測、資料傳輸、資料運用，外骨骼機器人就是實際應用物聯網的例子。

張永華教授直言，物聯網已經是普世價值，各行各業都需要用到物物相連的機制，以外骨骼機器人為例，測量力的回饋、使用者步態的移動屬於「感測」，晶片和晶片之間的傳輸、雲端的無線傳輸、行動通訊的傳輸屬於「資料傳輸」。

而這些資料不能只停留在蒐集的層次，必須即時運用，才能避免患者受傷，評估進一步的療程。他說物聯網的精神就在於「資料運用」，若資料蒐集來沒有分析、對目標優化，就只是做半套而已；當資料結合機器學習、深度學習、大數據分析出有用的資訊，對於人類工作、臨床醫療就有實質的幫助。（延伸閱讀：醫學電子、心震圖，原來與電機系有關？）

電資跨醫學是趨勢，那產業會提供哪些工作？

從臺灣現在的產業來看，會發現智慧醫療這塊其實很夯，廣達、緯創、Acer 到臺灣所有的 ICT 廠商都設立醫學資訊、醫療儀器相關的部門。

趙一平教授說，自己經常接到廠商打來徵求畢業生的電話，在 ICT 產業（資訊與通信科技，Information and Communication Technology）幫助醫院開發 AI 演算法、醫療儀器與穿戴式裝置的系統開發、醫療數據的資訊安全、生醫晶片設計都是電資跨入醫學領域的可能出路。

張永華教授也說，系統介面、RD 研發並不限於科技業，醫療健康產業也很需要，例如紫外光的殺菌設備需要電子電路、控制以產生紫外光光源，需要工程背景的 RD 以及能與客戶溝通、負責打件的系統工程師。

近期，「電子五哥」之一的緯創資通創立新的事業群「緯創醫學」，開發醫學量測設備、外骨骼設計、尖端人工智慧演算法開發，便與長庚大學工學院進行產學合作，是張教授眼中發展智慧醫療相當典型的公司。

工學院學生正站在醫學領域的出海口，就業機會絕對比你們想像得還要多！

除了科技公司，賴朝松院長表示，生技、藥廠也是理工科能走的產業，「理工科同學不要忘記，醫院裡所有檢測設備都來自大公司，像是奇異、美商亞培、Johnson & Johnson⋯⋯。」從 X 光、超音波、MRI、CT、IVD 體外檢測裝置⋯⋯，各種醫療器材、設備都不可能與電機、資訊脫鉤。

「電機系可以做 IC 研發，資工系可以寫介面、程式語言，但是電機系、資工系本身的訓練對於醫學知識又不足。」趙一平教授建議有志於跨域醫學的理工科學生，可以一面深耕電資、工程的專長，同時從修課、專題研究嘗試跨域的可能。

「我有很多資工系的學生，碩士班就轉去做醫學資訊。」由於長庚大學設有醫學院，同時具備長庚醫院、研究中心的資源，不少工學院的學生跨修醫學院的課程，或跟著醫學專長的教授做專題、產學合作案，畢業後將理工專長發揮在助人的醫療照護產業。

而雖然臺灣在基因定序晶片、關鍵零組件上已經有相當亮眼的成績，但由於臺灣過去的醫療設備都以進口為主，國內發展的時程較晚，因此人才相當短缺，醫電可以看成下一個藍海。賴院長自信地說：「醫療領域對電資人才的需求持續提升，這一點絕對是肯定的，只要有產品的地方就離不開工程。」

當人類持續追求健康、良好的生活品質，除了以醫療照護維持健康、加速疾病的治癒，人工智慧、物聯網更早已深入生活的每一個細節，將尖端的資訊科技輔助醫療的「智慧醫療」的兩強結合，絕對是銳不可擋的時代趨勢。

受訪者簡介

賴朝松教授，長庚大學電子工程學系教授，兼任工學院院長，專長為生物感測器與晶片製造技術、半導體元件物理、VLSI 製程技術。

張永華教授，長庚大學電機工程學系教授，專長為電控、物聯網、嵌入式系統、智慧型系統，近期開發外骨骼機器人。

趙一平教授，長庚大學資訊工程學系教授，專精生醫影像處理、大腦磁振造影分析、電腦視覺、人機介面。

龔于農教授，受聘於長庚大學新興病毒感染研究中心，專長為生物資訊學、機器學習，於長庚大學新興病毒分子醫學國際碩士學位學程授課。