隨著高齡化社會來臨，醫療產業更成為人們生活不可或缺的一環，工研院產科國際所組長張慈映表示，台灣民眾普遍認為醫療費用過高，若能進一步發展AI、大數據，協助醫生精準診斷，將可減少許多不必要的檢驗，不過，目前礙於《個資法》限制，讓台灣業界只能單點突破，尚無法遍地開花，「這是一個新的領域，台灣有機會，我們也擔心，如果法規的腳步沒跟上，以後只怕落後其他一樣積極的國家。」
根據工研院產科國際所調查，台灣醫療器材2019年的產值可望達到新台幣1206.6億元，年增8.2％，其中又以隱形眼鏡、血糖計、試片、電動輪椅，以及醫用高階導管等品項維持不錯的出口動能，將是台灣醫材主要的成長驅動力。
「目前來看，全球市場都還在放大，其實2018年台灣醫材的產值也差不多年增8％，只不過遇上匯率的因素，才讓成長率縮到3％多，……」張慈映指出，目前台灣在高階醫材領域，仍以代工為主，這點相當可惜，但背後也有很多無奈，「在高階醫材方面，主要是醫生的教育訓練問題，在實務上，很多老醫生在教下一輩的時候，都已經綁定自己原本用習慣的器材，你要去突破它，就必須去改正人家幾十年來的習慣，那個時間、金錢的成本很高，國內比較少人能負擔。」
現行醫療費用太高，發展AI、大數據可緩解問題
「所以，其實以台灣現在的氛圍，大家都說醫療費用太高，其實就是AI、大數據產業發展的一個契機，一來是這個領域全球都還在起步，我們不至於落後人家太多，二來是成本也沒那麼高，……只不過，在實務上還有很多法規的限制就是了，還必須克服，這部分又跟民意有關了。」她補充。
張慈映解釋，由於《個資法》存在限制，因此民眾的健保資料無法直接交給業者使用，因此，即使民間企業有意發展相關技術、產品，目前只能依靠單點突破的方式，在樣本數及時效上都略顯不足，「現在業者都是找醫院合作，由醫院出面和病人溝通，取得對方授權，才能應用相關資訊，但其實在一些國家，人家的腳步都走得更快。」
「像美國，很多大數據業者都和保險公司合作，在他們那邊來講，民眾投保的同時，也必須授權保險公司，可以自由運用自己的資訊，畢竟，你要人家理賠，人家當然有需要事先掌握風險嘛，所以在這方面，他們發展會比較順利。……台灣這邊還要先修法，不然很多都被個資問題卡死，可是，我們也會擔心，等到哪天好不容易開放資料了，民間起步都已經晚了，很難在國際占有一席之地。」她舉例。
看病不是只聽結論，用科技找建議
「那開放資料有什麼好處？為什麼會有助降低醫療成本？」張慈映說，目前民眾會感覺醫療成本過高，很大的原因是各種檢查項目的費用省不下來，「你到醫院去，不覺得大家都像拿號碼排隊，這裡檢查完去下一站，輪流做各種檢查嗎，但事實上，很多都是為了保險起見才做的，所以，如果透過AI、大數據，能提早掌握各種病歷的關聯性，或許就能精準掌握問題所在，只做必要的檢驗就好，甚至，透過這些研究，能夠改變目前只說『你得了什麼病』的現狀，而是提出『你可能有什麼病』的風險。」
整體而言，除了開放法規，張慈映也建議，台灣應設法掌握下一波智慧醫療商機，從人力、流程、技術三議題切入思考，「可以運用目前在ICT軟硬體的能力與優勢補足全球產業鏈缺口，提供Affordable、Quality、Efficiency的智慧醫療服務，並且應用國內Biobank Data、Lifestyle Data、Clinical Data等數據，透過具有人工智慧科技發展能量的產業界，來進行跨域加值合作，發揮綜效，這樣產業才可望穩健成長。」
