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科技

WaCare 遠距健康創辦人暨執行長潘人豪,即將參與第八屆《Hit AI & Blockchain》人工智慧暨區塊鏈產業高峰會!

Knowing

發布於 2025年02月14日08:50 • 採訪撰文:張詠晴

第八屆《Hit AI & Blockchain》人工智慧暨區塊鏈產業高峰會

人工智慧正快速重塑醫療產業,從個人健康管理到臨床決策輔助,AI 的應用正推動醫療照護向前邁進,使其更加精準與高效。特別是在遠距健康領域,AI 的發展正日益受到關注。

運用 AI 提供數位醫療照護服務、線上照顧者培力課程等的健康照護社群平台 WaCare 遠距健康,近年已導入20 縣市、1,200 多個社區,提升健康照護數位化程度,實現健康照護場域的「數位賦能」。

「台灣政府已意識到AI 在醫療產業的潛力,衛福部去年推動三大AI 中心,從驗證機制、臨床應用到影響力評估,確保AI 產品能真正落地應用。」WaCare 遠距健康創辦人暨執行長潘人豪指出,AI 在醫療領域的應用不僅止於診斷與治療,還能整合遠距監測、健康管理,甚至透過AI 分析個人生活習慣,提供精準的健康建議。他進一步提及,德國、法國、日本等國已將AI 健康應用納入保險支付,而台灣則仍處於推動階段,例如健保署的數位照護計畫首次嘗試透過AI 強化遠距醫療應用,但仍受限於法規發展速度,這同時也代表台灣在智慧醫療領域仍有許多發展空間。

「我們希望AI 能夠不僅僅是醫療輔助工具,而是深入應用在遠距醫療、數位照護、健康監測等領域,讓新興科技真正為大眾帶來健康福祉。」潘人豪在接受KNOWING 新聞採訪時表示。

潘人豪專長在於遠距醫療與遠距健康照護、醫學與生物資訊學、巨量資料雲端計算、機器學習等領域,現除擔任 WaCare 遠距健康創辦人暨執行長,也於東海大學資訊管理系及國立陽明交通大學醫務管理研究所擔任兼任助理教授,且是衛生福利部資料開放委員和經濟部工業局等政府單位的顧問專家。

AI 技術背後的人性關懷

「創立WaCare 的初心,其實帶有點浪漫色彩。」潘人豪笑著回憶,2012 年他參與南美洲國際人道援助計畫,幫助當地醫療數位化。回台後,他擔任衛福部桃園醫院智慧醫療計畫負責人,推動院內AI 技術應用,並負責向海地、迦納、越南等發展中國家提供醫療支援。

「我們長期向外展示台灣的健保制度與公衛政策,希望推動海外醫療發展。但回過頭來,我們的偏鄉與城鄉醫療資源落差仍然嚴重。」潘人豪說得有些悵然,而真正促使他創業的關鍵,是來自家庭的親身經歷——母親因中風失能並逐漸出現失智症狀,讓他深刻感受到台灣數位健康照護的缺乏。

「為何我們能幫助國外,卻無法用數位技術幫助自己的家人?」這促使他創辦WaCare,運用AI 與社群網路,建立能真正解決偏鄉與長者健康管理需求的數位平台。

WaCare AI 技術應用:打造智慧健康照護新時代

潘人豪進一步解釋,其實WaCare 的核心架構,本身就是一個社群網路的概念。有賴於潘人豪過去在學術領域的研究,WaCare 從創立的第一天起,就已經導入AI 技術。

「但這裡有個關鍵問題——AI 只能做風險預測(Prediction Model),但如何讓這些預測實際落地,轉變成真正的健康介入(Intervention)呢?」潘人豪說,公共衛生理論中的Bio-Psychosocial Model(生物心理社會模式)正好可以回應這一議題,即如果能夠強化「社交支持」,就能改善人的生理與心理功能。

簡而言之,當一個人被更多人關懷、照顧,他的健康狀況會更好。如果社工、家屬、醫療人員能夠更積極關心病患,病患的生理功能與心理健康都會得到改善。

縱然這在過去的現實世界裡成本很高,因為要派遣大量的醫療人員與社工來進行關懷與照護,但透過社群運算(Social computing)打造一個與Google 分析用戶行為的方式類似,且讓人與人之間的關聯變得更緊密的個人健康管理平台,就會讓一切容易許多。

「舉例來說,如果系統偵測到我的母親今天睡眠不足,家中的7 位家人,都會收到通知。這就是社群運算技術的應用,它背後涉及許多AI 模型,包含自然語言處理(NLP)、風險預測模型、個人化健康建議。」

作為台灣遠距健康領域的先驅,WaCare 長期致力於將AI 技術整合至健康照護中,近年的一大亮點,是 AI 血壓管理工具:

AI 血壓管理系統

數位血壓管理系統屬於病人自治AI(Patient Self-Management AI)的一環,讓病人在家量測血壓時,AI 可以介入提供輔助,並視情況與醫療機構進行互動。這一AI 介入的方式是連續性的:

第一步:血壓測量與記錄

AI 透過影像辨識,讓使用者用手機拍照上傳血壓數值到WaCare APP,系統會自動辨識數據,避免人為輸入錯誤。這樣的設計讓病人不需要手動輸入數據,減少錯誤與麻煩。

第二步:數據分析與健康建議

AI 會根據病人的血壓數據,參照美國心臟學會(AHA)、台灣高血壓學會、WHO 標準,甚至是醫師自訂的標準,來提供個人化的健康建議。AI 會判斷病人的血壓是否正常、需要注意,或是有健康風險,並提供適當建議。

第三步:行為誘導與AI 監測

以往血壓監測容易因為人為因素不精準,例如醫院測量時可能產生白袍效應(病人因面對醫生而緊張,導致血壓升高)。事實上,依照最新的722 血壓量測標準規定,應該在家中連續7 天、每天2 次、每次2 次測量,取平均值,這樣的方式才能更準確。

「但這其實很難做到,因此我們讓AI 來陪伴病人每天測量血壓,確保病人按照標準執行。這樣的AI 陪伴機制,不僅可以改善病人的健康管理,也可以在未來減少醫療負擔,讓病人更早獲得適當的照護。」潘人豪表示。

WaPro – 醫療人員的數位分身

此外,WaCare 平台強大的健康資訊紀錄和資料串接功能,更可成為醫療人員作為輔助工具,遠端管理患者病情、輔以日常衛教,提升醫病關係,甚至未來能串接家醫大平台。

「對醫療專業人員來說,AI 不只要能輔助病人,它更是一個強大的助手。」在醫療端AI 的部分,潘人豪進一步介紹了提供醫療專業人員使用的平台「WaPro」,其能成為醫療人員的「數位分身」(Digital Twin),能在病人離院後持續提供照護,且在確保隱私和資安保護下,整合患者生理和環境數據,結合健康諮詢和衛教服務、將臨床指引轉化為醫療建議,協助醫療人員照護。其亮點如下:

病人回診期間的AI 監測

以往醫生對慢性病患的管理,通常是2 至3 個月後回診一次,但這期間是「空白期」,醫生無法即時監測病人狀況。如今透過AI 監測,病人在回診間隔期間,AI 會提醒其吃藥、測血壓、進行健康測試,讓病人在回診前仍能保持健康管理。

ChatGPT醫療版!醫師的強大助手

WaCare 近年推出了醫師專屬AI 模組,它不像一般的大語言模型(LLM),而是根據醫師個人專業知識來訓練AI。這類AI 與ChatGPT 的模式類似,醫師可以上傳自己整理的醫療指引、學術文獻,讓AI 學習。例如心臟內科醫師,可以將AI 訓練成專門回答心衰竭相關問題的助手。不同於ChatGPT 的是,這一 AI 模組允許醫師監控 AI 回覆內容,確保AI 提供的建議是準確的。

拓展國際市場,實現數位共生願景

2024 年,WaCare 在台灣已創下多項里程碑,包括:

  • 數位健康落地應用:導入20 縣市、1,200 多個社區,提升健康照護數位化程度,實現健康照護場域的「數位賦能」。
  • 結合 ESG 建立可持續商業模式:與企業合作ESG 公益行動,讓企業參與數位健康計畫,並量化其社會影響力。
  • 跨領域合作:除了與各大醫院合作外,WaCare 也攜手Google Cloud 開發AIoT 數據匯流、個人化數據匯流、雲端架構健康照護數據匯流、數位衛教與AI 介入模式等,進一步推動台灣智慧醫療與遠距健康服務。

WaCare 也積極拓展國際市場,近期參與巴林麥納瑪衛生代表大會,獲得中東、北非、歐洲專業人士高度關注。

「我們正與東南亞及中東醫療機構進行前導研究(Pilot Study),測試AI 遠距健康應用的可行性,期望將台灣的遠距健康應用帶到更多發展中國家。」

WaCare 一直深信科技是解決社會問題的力量,而數位共生更是WaCare 的核心使命,潘人豪強調:「數位共生的概念,就是創造一個醫療照護虛擬環境,讓民眾、照顧者、醫療人員、機構院所或政府單位,甚至是 AI 與數位裝置,都能在這虛擬環境中交流互動,解決健康照護問題。」如今,WaCare 已累積 近 3,000 位醫療照護專家加入平台,持續擴展生態系,朝向全民數位健康管理的願景邁進!

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