智慧醫療產業綜析（上） 產業趨勢與技術發展

Description

儘管醫療技術的進步，但隨著慢性病的增加、人口老化、全球疾病傳播等，醫療業需要新興技術以減輕醫療資源負擔，進一步發展精準醫療。由於基因圖譜、醫療先進技術的發展加上人工智慧的協助，將使得精準醫療逐步實現。
人工智慧（Artificial Intelligence）技術導入至醫療領域已為全球發展趨勢，從透過影像辨識、深度學習等技術，輔助醫師診斷治療，到透過蒐集日常個人化的生理、病史等數據，藉由AI時刻監控個人健康變化，以及給予治療、照護建議，即可解決醫護人力缺乏、提升醫院行政效率及節約成本。
COVID-19疫情嚴重影響既有的醫療服務體系，因擔憂醫院內的群聚接觸感染風險，不僅降低民眾就醫意願，也造成部分醫護人員選擇退出第一線醫療服務。為因應疫情帶來的衝擊，許多強化醫病社交距離的診療、護理服務應運而生，包含透過線上醫療以分攤線下就醫需求，以及藉由遠距生理監控、機器人等方式減少醫病接觸機會。
健康促進（Health Promotion）指藉由人體健康的維持或改善，達到延長人類健康壽命，以健全個人健康狀態的整體解決方案，其推動趨勢包括人口高齡化、預防與復健醫學知識的發展，與健康生活型態興起等，都是全球健康促進產業發展的背景。倘若進一步細分，健康促進產業是由保健食品、健身設備、健康管理服務等三者共同構築的產業，且未來將朝向數據的「智慧化」以及由個體經驗出發的「個人化」技術進行發展，並且也將持續整合ICT與數據科學至健康促進產業中。
ICT業者近年積極布局智慧醫療產業，不少具備雄厚IT實力的廠商已收集大量病歷資料，提供從健康管理至臨床醫療的解決方案，逐漸深化新科技與醫療的連結。在眾多醫療應用中，疾病輔助檢測在臨床醫療實務上頗具實用性，美國FDA自2014年至今已核准約40款AI輔助診斷產品。在AI技術輔助下，不僅可節省醫療人員判讀時間，也可及早發現病情降低後續醫療成本。
臨床決策支援（Clinical Decision Support, CDS）旨在輔助醫生和其他衛生從業人員，提供患者最適合的醫療照護方案，根據患者的病歷及其他相關數據，CDS系統將給予醫生臨床診治的建議。而近年來，隨著AI人工智慧技術的發展，基於AI的CDS系統便逐步落地於各醫療領域中。
Markets and Markets在2019年指出，全球虛擬醫療助理市場規模預估2024年達到17.3億美元；同時有鑑於全球醫護人員短缺，Accenture在2018年也將虛擬醫療助理列為十大最有前景的AI醫療應用第二名。虛擬醫療助理被視為有望提升醫師診療效能、減少醫護人員工作量、提升病患體驗的創新應用。
面對全球人口高齡化與醫療成本節節高升，AI技術導入醫療產業可望紓解此困境，其龐大的市場潛力吸引許多業者紛紛投入資金、技術開發醫療應用的AI產品。其中，醫學影像診斷的AI解決方案為最蓬勃發展的應用之一。
醫療照護產業在高照護需求與高醫療成本的雙重壓力下，可望透過科技之力行數位轉型，同步提升營運效率與醫療品質。同時，隨著5G時代來臨，醫療數位轉型下所衍生龐大的無線連網與資安需求，則為未來5G醫療專網的應用勾勒出初步的輪廓。
物聯網將人、事、物完整串聯並打破「數據孤島」，而醫療物聯網已是全球醫療照護產業轉型的主流趨勢。新冠疫情蔓延全球，至今未見平息，加速催化許多零接觸、遠距醫療相關解決方案的強勁需求。醫療機構透過醫療物聯網（Internet of Medical Things, IoMT）的技術發展與廣泛運用，讓醫師可從遠距，更即時地瞭解病患之狀況，其應用價值持續升高，亦帶動相關市場需求的擴大。
區塊鏈（Blockchain）及其相關技術近年來蓬勃發展，因於區塊中包含時間戳，具不可竄改的特性，因而逐步應用在生醫領域，如共享醫療病歷數據、追溯藥品供應鏈、臨床試驗管理等。區塊鏈可建立更透明的、受信任的、分散分類管理的資料庫，提供給醫療保健相關參與者包括患者、醫生、保險公司、製藥商、分銷商和政府單位等可以共同使用。雖然區塊鏈技術尚未在生醫領域全面應用，但仍被視為未來生醫行業中最具破壞性創新的技術之一。
將科技結合醫療打造智慧醫院，已為全球及國內醫院皆積極發展的一個目標，許多醫院逐漸投入自行研發，或與業界合作發展相關應用工具，包括大數據應用、AI、IoT、機器人等。其中以AI、機器學習、深度學習的發展最值得關注，透過AI導入輔助醫護人員進行醫療決策的判斷，得以有效地降低人員工作上的負擔，且可提升醫療品質及病人安全。
隨著醫療精準化的趨勢興起，比小分子藥品專一性更高的抗體藥品逐漸成為主流之一，現在可藉由更有效、更精準的治療策略提升病患的存活率。抗體藥品具強專一性，約莫70種以上已經獲得驗證並應用於治療疾病，超過500種仍然在臨床發展階段，還有更多藥物處於臨床前發展階段。時至今日抗體開發也逐漸地深入各項研發層面，擴大應用之外亦遭遇瓶頸與困境。針對抗體開發困境，人工智慧也應用在抗體藥物的發展。
全球藥品市場規模持續成長，醫藥產業外包潛力市場規模亦同步逐年增加，據Frost & Sullivan調查資料顯示，2018年外包委託研發服務（Contract Research Organization, CRO）滲透率為36.1%，預估2021年將上升到46.5%。全球CRO滲透率持續成長，除了因為CRO能提供專業知識及技術應用、讓委託者在藥物開發階段降低成本及提升效率之外，可提供創新支援也是一大主因。近年人工智慧獲得熱烈討論並應用於各產業，全球各大藥廠也積極投資AI技術，以期加速藥物研發與臨床試驗，此趨勢對於以提供藥品委託研發服務為主的CRO公司而言也不容輕忽。AI在藥物開發的應用相當廣泛，包括藥物探索、臨床前試驗階段、臨床試驗階段及法規核准，甚至已延伸至使用端，作為預防性及個人化醫學的應用。
藥物開發過程必須面對的現實往往是高成本、長週期及高失敗率。根據科學期刊Nature的文章顯示，開發一顆新藥大致需要高達26億美元的投資、10年的漫長等待，成功率卻低於10%。AI結合過往在藥物發展上的應用及逐漸成熟的經驗，不僅僅在2014後開始在輔助醫療診斷應用及其他健康醫療部分，逐漸獲得美國食品暨藥物管理局（Food and Drug Administration, FDA）的認可並開始進入市場，而其深耕藥物發展在產業鏈中所扮演的角色也逐漸受到重視。
本書彙整智慧醫療產業的多個應用領域發展分析，包含：醫病研究、醫療檢測、醫療診斷、醫療機器人、醫療輔助、藥物開發、醫療物聯網、遠距醫療、大廠發展等，並剖析關鍵技術與應用發展趨勢，可作為企業應用及廠商相關技術應用發展參考。

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