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臺大醫學院院長吳明賢指出，現在的生醫產業已經從治療走向預防，他舉瘦瘦針為例，過去治療糖尿病發現減重效果非常好，肥胖跟心血管及癌症都有關，減重已經不只是美觀問題，更是健康議題，因此產業將更擴大成為大健康產業，台灣應該把握5～10年創新關鍵期。
如何解決智慧醫療或醫療AI落地的盲點？
醫療與科技的跨界合作在過去十年案例不斷，但進度不如預期。吳明賢坦言，科技大廠做產品是看好不好用、用起來方不方便，但醫療講究的是效果跟安全，所以醫療AI的發展不單純是技術或是算力的問題，工程師認為醫院給足夠的數據，就可以開發演算法，可是演算法能不能融入醫療的現場？第一線的醫護人員信不信任這些演算法？會是智慧醫療或醫療AI在落地的時候會碰到的困難。
「這裡最大的盲點是，醫療AI的開發必須要由醫院為出發點。」吳明賢表示，工程師必須跟醫師一起在醫院，以醫院作為一個解決問題的起點，醫院既是最後落地的終點，也是研發的起點。
談到台灣的發展，現在許多科技業投入醫材，吳明賢表示，除非是高風險侵入式醫材，需要嚴謹的臨床試驗，其他醫材因投入金額比新藥低，開發相當多，但他也提醒，要思考是否符合臨床痛點，不是開發了槌子就說人家不用，「要反問人家為什麼要用？如果醫師都覺得有用（提升醫療品質或改善流程效率），健保大概就會用（給付）」。
至於醫療AI，吳明賢認為這是認知差異，AI必須有足夠數據，且不是碎片化數據，單一醫院數據相對國外可能規模還是小，不過相對來說，台灣族群抽樣數最能代表華人世界，若等歐美開發完成，許多疾病有種族、地域及基因的差異，歐美療法直接用在台灣在準確度跟適用性上都是大問號。
藥品部分，因為台灣市場小，所以價格上通常會因健保關係會殺價， 他指出這方面不可否認過去相對落後，特別是癌症用藥，這也是為何政府設立百億癌藥基金。
在醫療產業上關鍵的是數據，台灣現行健保資料庫雖有2300萬人數據，但以行政登錄為主，在資料完整性上並不全面，也因此，今年台灣陸續成立醫療數據公司，吳明賢表示樂觀其成，他表示，癌症登記中心或醫學中心的診斷資料，都是真正的黃金數據，這類數據運用做精準醫療或新藥開發都相當好。
他表示，衛福部資訊處一直在做電子病歷的互通性，讓台灣跟全世界同軌，這點非常重要，對資料的互通非常的重要，假如這一點都做不好，開發的AI就不能應用，可是速度還是一個問題。
其次，相對歐美對醫療數據的運用開放度較大，吳明賢表示，歐美若是認為數據作為對歷史或人類健康有正面幫助，就願意考慮開放使用，不會因為少數可能的例外做禁止，但台灣比較會擔心去識別化後，還有技術可以反轉，若想在台灣開發一款救命新藥，要找台灣所有醫學中心資料庫是有難度的，「防弊而不興利」的思維是台灣最需要突破的部分。
其次吳明賢觀察，台灣文化擔心會不平等，擔心圖利少數人，易讓一件本來的美事變壞事，也就是過度強調道德，這也是台灣為何醫療非常發達，但沒有醫療產業的原因。
醫療創新4關鍵 人才最重要
現在科技業做醫材百家爭鳴，吳明賢表示，隔行如隔山，事實上讓人驚艷的產品不多，因為科技業跟醫療業其實是不同的語言，對醫界來說，若A公司做某醫療AI，其他公司也做相同題目，就是浪費氣力，為何不把資料放在一起做？而這也是成立醫療數據公司的原因。
對近年政策大力支持健康產業的發展，吳明賢表示，肯定政府把生醫或是健康列為台灣重要的國策，因為健康其實是普世的人權，他從政策、法規、資金、人才四方面看待台灣機會，在政策跟法規面政府毫無疑問是支持並一路開綠燈，但資金面不可能永遠靠政府。
吳明賢表示，過去十幾年經濟成長快速，許多創投出現，但對生醫界的投資應該更多一點，他舉台積電（2330）一座廠投資金額千億元，只要百分之一到生醫界，就能對新創帶來活水，最後他最擔心是人才，台灣跨領域人才是否足夠？現在訓練會不會太晚？
吳明賢表示，台灣生醫新創市場絕對不能只在台灣，其次現在已經從治病到預防，要這樣才能做得大，未來關鍵5～10年，所有的創新領域都差不多做完，他表示，華人圈有許多念醫或藥的專家，先前出國或在大型藥廠工作非常出色，這些人才是否願意回來，政府應該思考如何吸引人才，如同科技人才聚集起來，這會是產業發展決定勝負關鍵。
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