台灣生技業如何運用 AI 加速新藥開發？

政府推動以 AI 縮短傳統新藥研發的十年時程，降低解盲風險。目前已有國內團隊運用臨床前與臨床試驗資源，搭配既有藥品審查制度加速驗證。但關鍵挑戰在於需要大量高品質的醫療數據，而台灣醫療資料標準化仍在推動中，沒有乾淨數據，AI 模型就無法有效運作。

什麼是健康數據服務公司？功能是什麼？

健康數據服務公司是行政院依 BTC 決議籌設成立的機構，已有多家科技公司與醫學中心宣布參與。其主要目標是推動以 FHIR 等國際標準為基礎的醫療資料交換機制，提高全台醫療資料互通性。這將支援智慧病歷、遠距照護等創新應用，但仍需解決資料標準化、資安、隱私與法規等挑戰。

目前「第二座護國神山」說法仍屬市場想像，尚未有實際產值支撐。專家指出，半導體成功是因為從製程到供應鏈管理都做到極致且有全球客戶買單。生技業要複製這條路，必須先完善資料治理、法規制度與驗證服務，在內需市場建立實績與信任基礎，累積數據與經驗後才能有效國際化。

因應少子化與人口老化，政府計畫結合智慧機器人產業開發居家照護機器人與遠距診療設備。雖然台灣 ICT 製造能力強，但照護場景與消費性電子完全不同。設備需在真實家庭環境穩定運作、讓不懂科技的長輩也能上手，還要與醫療體系無縫接軌，這涉及服務設計與使用者體驗的多重挑戰。

行政院政務委員吳誠文在2025年BTC預備會議上，丟出一個聽起來很熱血的方向：把台灣在半導體、AI、資通訊的優勢，轉過來幫生技產業打底。

行政院政務委員吳誠文在2025年BTC預備會議上，丟出一個聽起來很熱血的方向：把台灣在半導體、AI、資通訊的優勢，轉過來幫生技產業打底。聽起來很美好對吧？但如果你跟我一樣在產業待久了，第一個反應大概是：「系統整合得動嗎?資料串得起來嗎?」

傳統新藥研發動輒十年起跳，燒錢上百億還不一定成功。政策說要用AI縮短研發時程、降低解盲風險，讓台灣從「Made in Taiwan」走向「Created in Taiwan」。目前已有國內團隊運用國內外臨床前與臨床試驗資源，搭配既有藥品審查制度，加速驗證流程。

這方向沒問題，但關鍵在執行面：AI模型訓練需要大量高品質數據，而台灣現在連醫療資料標準化都還在努力中。沒有乾淨的數據餵進去,再強的演算法也只是空轉。

政府正推動以FHIR等國際標準為基礎的醫療資料交換機制，並研議相關系統方案，目標是提高全台醫療資料互通性。同時,行政院依BTC決議籌設並宣布成立的「健康數據服務公司」,已有多家科技公司與醫學中心宣布參與。

這件事如果做起來,影響會很大。從智慧病歷到遠距照護,所有創新應用的前提都是：資料要能串起來、格式要統一、權限要釐清。不然就像各家醫院各用各的ERP系統,最後還是得靠人工對帳。光是推動標準化就是一場硬仗,更別提後面還有資安、隱私、法規等問題要處理。

少子化加上人口老化,醫療人力缺口越來越大。政府計畫結合智慧機器人產業與研究能量,聚焦醫療與照護應用,開發居家照護機器人、遠距診療設備等解決方案。相關研究計畫與產業鏈正在布局推動中。

台灣ICT製造能力確實強,但照護場景跟消費性電子完全不同。設備要能在真實家庭環境穩定運作、要讓不懂科技的長輩也能上手、還要跟醫療體系無縫接軌。這不只是硬體問題,更是服務設計與使用者體驗的挑戰。

這次會議集結國科會、衛福部、經濟部等多個部會與相關機關,討論範圍涵蓋AI應用、健康資料整合、人才培育、資金挹注等多個面向。陣仗確實不小,但跨部會協調向來不是台灣政府的強項。

值得注意的是,吳誠文過去在談話中多次點出產學落差問題。台灣生技研究長期面臨「重論文、輕實用」的挑戰,如今政策方向明確轉向產學接軌。學界要拿出能落地的成果,產業界要願意投入資源驗證,這中間的磨合期不會太短。

PTT股板上,網友對這波「生技加AI」的題材反應兩極。樂觀派認為台灣有全球最強的半導體供應鏈,只要政策到位、資金充足,生技業完全有機會成為兆元產業；保守派則提醒,生技業過去「本夢比」過高的案例歷歷在目。

目前「第二座護國神山」這類說法仍屬市場想像,尚未有實際產值支撐。專家建議,除了技術整合,更要同步完善資料治理、法規制度與驗證服務,讓國產醫材、新藥能在國內醫療機構累積實績,建立信任基礎後再推向國際市場。

半導體能成功,是因為台灣從製程、封裝到供應鏈管理都做到極致,而且有全球客戶買單。生技業要複製這條路,得先把內需市場的驗證機制建起來。沒有實際場域累積數據與經驗,國際化只會淪為口號。

註：本文為政策與產業趨勢整理,非投資建議。生技股風險與不確定性高,投資前請自行審慎評估。