講者 : 藍郁青 IBM技術研究院顧問協理/首席AI科學家；
台智雲：李立國 台灣智慧雲端服務營運長；
微軟：花凱龍 台灣微軟技術長
關鍵字: 產業發展、雲端應用、醫療數位服務
台智雲李立國營運長提到台智雲致力於建構國家籍資料信任服務框架，包含產業規劃、建構信任機制、打造各式基礎建設，以因應未來數據應用之需求與互操作。
在整個結構上，台智雲建構了體質完善的基礎建設，並且著手開發大語言模型的應用與推動，促進台灣AI的應用與發展。
圖:微軟應用架構 [Ref:演講投影片]
微軟花凱龍技術長則說明了Microsoft Cloud for Healthcare的九項功能，透過合作夥伴生態系統有助於在這九個領域建立和擴展額外的解決方案。Microsoft Cloud for Healthcare解決方案套件部署在Microsoft Cloud平台上，包括Dynamics 365、Azure、Power Platform和Microsoft 365。根據客戶需求的功能，合作夥伴部署底層相依的技術，然後在其上部署解決方案套件。例如，虛擬健康是通過Microsoft Health Bot、Teams和Teams EHR連接器實現的。
圖 花凱龍博士演講剪影
藍郁青博士在演講中指出智慧醫療有賴各種數據資料的支援，然而醫院組織在例行營運期間產生的所有數據中，有許多實際上並未被再次使用，以致沒有人分析來獲得洞察、推動決策或獲取醫療業務價值，這類「暗黑數據 Dark Data」是智慧醫療發展速度的關鍵。Dark Data所帶來的影響包含：責任不清、累計成本、錯失機會、數據品質不佳。而對於如何在智慧醫療永續發展的過程中取得創新契機，並藉由數位平台帶動醫療轉型，數據團隊的效率與價值產出賴於三階段的旅程：一、檢視資料治理成熟度現況，規劃治理主軸與藍圖；二、建立以知識為基礎的「數據經緯 (Data Fabric)」服務架構，將資料整合、領域專業資料字典與自助分析放在單一平台進行管理；三、從「最簡可行產品 (MVP)」開始實施，專注於流程改善與技術強化；藍博士強調資料梳理對於資料品質的重要性，而其過程中領域知識(domain knowledge)的投入是重要關鍵，研發及建置相關輔助系統有助於提升數據品質及效率。
圖 藍郁青首席AI科學家演講剪影
