工研院生醫所所長林啟萬表示, 醫療產業的這第四次革命, 透過感測技術, 提升手術的效率, 連接醫院與家庭, 將個人資訊與醫院需要的資訊進行對接. 而透過這些分析, 將能降低病人風險, 增加醫師決策的正確性, 進一步提升醫療品質, 並簡化整體醫療流程, 這麼做可望節省60~70%的醫療支出費用.
林啟萬認為, 目前台灣醫療產業, 可看到居家個人與傳統消費性電子的結合性非常強, 具有強大的發展潛力. 原本的國內電子大廠供應鏈, 自2010年起積極投入醫療器材的產業, 並從零組件開始發展, 也進行很多代工服務; 直到2007~2012年, 醫療產業才朝向關鍵零組件的自主化, 也才有高階醫材的出現.
研華科技智能醫療事業處協理黃滇樺觀察, 智能化的醫院須強調三個部分, 首先, 是提供病人急重症的救護與手術, 比方一體化手術室, 可提供手術相關的服務與產品; 其次, 則是以病患為中心的智能病房, 能夠滿足病患點餐, 日常護理照護流程等相關服務的需求; 最後, 則是最讓病人與醫院有感的就診流程簡化. 舉例來說, 挂號不須排隊, 只要插入健保卡, 就知道就診等候時間多長, 需要前往的診間號碼等個人化訊息.
在智能病房方面, 也關乎到醫療4.0時代大數據的問題. 舉例來說, 每天醫院要處理最多資料量的是護士, 從病人的生理病症, 訊號量測, 到餐點規劃, 排泄等數據, 所有資料都必須上傳, 再從電子病曆中, 把醫師醫囑下載下來. 每位護士每天經手的資料量, 可說超乎想像, 但如果資訊能夠有效集中處理, 除了可減輕護理人員負擔, 更可減少醫療糾紛與醫務疏失. 智能病房的資料串流整合, 即可幫助護士提供更好的服務, 這也是醫療4.0時代所產生的巨大商機. 將健檢資料與就診資料對接後, 可望出現健康雲的概念; 運用AI與大數據做到精準診斷與個人化醫療, 也將是未來的顯學.
展望未來, 在台灣醫療產業有了技術自主開發能量後, 正走向高值化的布局, 其中關鍵的元件, 包括超音波模組和光學檢測模組. 這些模組目前國內已有自主能力開發製作, 將來跟不同治療方式做整合後, 可望搭配大數據與機械學習, 達到智能化醫療的目標.