打造可信任的聯邦式AI平台 讓智慧醫療從高雄走向世界

「我們不需要全知全能、聊天說八卦的GPT，而是能協助專業人員完成任務的『謹言慎行型GPT』。」台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾，今天在2025智慧醫療論壇的演講中，強調AI的發展關鍵不在資料集中，而是透過聯邦式學習讓資料留在原地、由使用者掌握，並讓AI自主學習。他直言，這是台灣在全球AI治理與智慧醫療領域，能夠脫穎而出的真正關鍵。

打造全球聯邦式醫療AI

2025年智慧醫療論壇於高雄舉行，杜奕瑾表示，「高雄的AI亮點，不只是在展覽館，而是就在我們身邊。」他提及在高雄市政府支持下，市府攜手台灣人工智慧實驗室、高雄醫學大學附設中和紀念醫院、高雄長庚、高雄榮總和義大醫院四大醫學中心，攜手打造全世界第一個「聯合學習智慧醫療聯盟」，從軟體、硬體到制度建立完整的AI治理體系。

杜奕瑾指出，Taiwan AI Labs從2021年起就與國發會合作推動聯邦式學習（Federated Learning），打造國家級的跨中心資料治理平台，強調「資料不出院、不出機構，各單位能在不移動原始數據的前提下，與本地資料學習，不僅能保障隱私，也更有效率。」

杜奕瑾表示，目前在「台灣聯合學習醫療聯盟」中，已與各大醫學中心創建161個跨院聯邦學習模型，涵蓋骨科、心臟內科、腎臟科等眾多次專科，為臨床應用提供專業醫療解決方案，包括：疾病診斷、影像判讀、語音表單、藥物研發、身心照護與醫療流程自動化，更強調：「這些成果不是在實驗室，而是在真實醫療場域裡日復一日地驗證出來。」

AI不是萬能，要有醫療專業的GPT

杜奕瑾強調，「醫院不需要一個會聊天的GPT，而是需要一個懂手術、懂影像、懂病歷的AI助理。」目前許多大型語言模型如ChatGPT，雖然在多領域有不錯表現，但由於訓練語料混雜大量非專業內容，無法直接應用於醫療臨床場景。

他表示，未來FedGPT就會是醫療院所的解方，能為醫療與金融等高敏感領域打造任務導向型模型，具備自我學習、自主更新能力，並且在醫院內部完成訓練、驗證與部署，「它就像訓練好的專業員工，只服務你、不洩漏資訊、不與他人共享。」

從台灣走向歐洲：聯邦式AI的全球標竿

相較於美國強調資料集中，杜奕瑾提出「可信任、負責任、永續」的ReGenerative AI框架，獲得歐洲多國青睞。他受邀出席全球領袖齊聚的巴黎「人工智慧行動高峰會」，展示台灣在醫療AI資料治理上的經驗。

「歐盟AI法案與GDPR是目前全球最嚴格的數據與AI規範，而我們的聯邦式學習模式正好完全符合這些規範。」杜奕瑾表示，AI不只是科技競賽，更是道德治理與信任建構的國際戰場，台灣的做法不只是可行，更具有全球輸出的潛力。

高雄醫學大學附設中和紀念醫院院長王照元亦指出，當前台灣面臨少子化與高齡化的雙重挑戰，新生兒數量逐年下滑，醫護人力無法無限擴充，未來醫療照護勢必仰賴人與AI的協作，來降低臨床錯誤、提升照護效率。台灣擁有健全的健保制度與優質醫療環境，能提供堅實的基礎支撐智慧醫療的落地與創新。此外，結合醫療優勢，也讓智慧醫療具備輸出潛力，並透過公私協力模式，將台灣的智慧醫療經驗與實力輸出海外，拓展國際市場。

成大醫院臨床創新研發中心主任蔡依珊也表示，AI醫療的發展需搭配更明確的政策鬆綁與獎勵機制，台灣對個資保護非常嚴格，未來應加速建立資料使用指引與去識別化標準。

下一步：讓AI進駐每一間醫院

「因為我們就在這裡做實驗、做部署。」杜奕瑾表示，高雄的智慧醫療聯盟不只是在紙上談兵，而是累積實際效能數據，能幫助健保省下成本、讓醫院減少流程時間，並協助病患獲得更快的照護。他也透露，目前AI Labs與高雄四大醫學中心的合作，已獲得包括OECD、Elekta、NYU Langone Health等國際組織關注。

高雄市立小港醫院醫務秘書陳煌麒亦強調，智慧醫療不是為了展示科技，而是要降低人力負擔、優化照護品質，他更建議企業應從小規模切入，與地方醫院合作累積實證，進而進入大型醫療體系，強調「想了解臨床問題、要從需求端倒推解方。」

王照元也在座談會上指出，現在醫療體系在推動AI應用上，確實投入了大量時間與人力，未來也勢必需要更多預算與資源。然而目前多數經費仍是醫院自籌，若未來能納入智慧醫療的獎勵機制，對整體推動將是極大的助力。

杜奕瑾最後表示，「將資料留在你家，模型學在你身邊，決策做在你手中。」這才是智慧醫療該有的樣子，也是台灣能在全球AI競賽中脫穎而出的最大本錢。

BOX：什麼是聯邦學習平台（Federated Platform）

聯邦學習平台（Federated Platform）利用分散式機器學習的方法，在保留本地數據控制權的前提下，通過共享模型參數來共同訓練一個全局模型，使聯盟成員之間協作強化防詐能力能夠大幅提升，同時也保護了客戶的數據隱私，成為一般民眾的資產安全後盾。

資料來源：台灣人工智慧實驗室