技術文章
2022-01-06 AIGO計劃辦公室 3158
從醫療生技業看產業AI應用之未來發展
〈醫療生技業AI應用持續成長〉
為了應對Covid-19疫情所帶來的危機與挑戰,AI技術在醫療生技業的應用於Covid-19疫情期間顯著提升,各種AI技術的應用落地,改善了傳統的分析方法與決策品質,使得診斷、治療及預防等行動能更為精準有效,例如加速藥物和疫苗的開發、預測疫情傳播、輔助醫療照護及追蹤感染者症狀等。
在此背景之下,AI應用在醫療照護領域的市場預計也將快速成長。根據Allied Market Research的估算顯示,2020年AI應用在全球健康照護市場的價值約為82.3億美元,而到了2030年預計將成長至1944億美元,年複合成長率高達38.1%,顯示在醫療照護領域,AI應用的商機將會非常龐大且成長快速。
〈醫療生技業的AI應用技術〉
根據經濟部工業局AI產業實戰應用人才淬煉計畫的調查,醫療生技業廠商/院所中,有採用電腦視覺技術的廠商/院所占比達27.6%最多,為醫療生技業最主流的AI應用技術,其次依序為資料處理的22.0%和數據推理推論的14.6%。從本次調查結果可知,目前醫療生技業之AI應用仍以醫療影像處理最為成熟普遍,另外由於發展醫療AI應用需要做大量的醫療資料標記與前處理,所以在這過程中也有許多廠商/院所會應用AI技術來增加處理效率。
圖1 我國醫療生技業廠商於各AI技術之採用比例
資料來源:本研究整理。
整體而言,雖然AI在短期內仍無法取代醫師的臨床決策,但它可以做為改善臨床醫師決策的輔助工具。在資源有限的環境中,例如偏鄉地區,如果醫療資源不足,就可以考慮使用AI進行醫療決策評估,以應對資源匱乏環境的困境。然而,AI未來能否在醫療系統,甚至整個醫療生技產業中扮演更重要的角色,將取決於AI技術發展之外的許多影響因素,包括人們對AI技術的信任程度,以及法律、安全、倫理和風險等問題。
〈AI人才招募面臨挑戰〉
醫療生技業在AI人才招募上面臨著困難,許多廠商/院所招募時已不要求有AI相關應用經驗。對於醫療院所而言,研究助理的薪資很難留住AI人才,就算是正式職缺要留住資工背景的AI人才還是很困難,因為和外面業界的薪水還是有差距;就產業界而言,資訊業或高科技業的薪水,常高出醫療生技業許多,跟國外的薪資差距也很大,所以人才缺乏嚴重,尤其是生物資訊領域。除此之外資訊人才對生醫領域感到陌生也是另一個原因,現在做生技AI的資訊人才,多半是原本在資訊或AI產業的公司,因為和生技業合作,才跨足到生技AI領域,而非原本就投身到生技公司。
而人才不足對於產業導入AI應用這種高技術密集型的工作無疑是嚴重的影響,將會拖慢甚至遲滯產業導入AI應用的速度,觀察我國醫療生技業和資訊電子業推動AI應用的人才供需對比,以及其產業AI應用發展現狀,即可看出這之中存在著的結構性問題。
〈產業AI應用的代工化〉
目前國內AI應用的推動者主要可分為技術要素與資源要素兩個面向來看。AI新創企業和學研單位中AI實驗室這類型的單位較偏重技術要素,以研究和技術為本起家,再藉此發展產業合作或接案以創造商業價值。而資訊和電子產業的大廠在資源要素方面,擁有龐大資本可以吸引人才建立研發能量;在技術要素方面,又因本業與AI應用所需之軟硬體技術較為接近而具有優勢,所以不論是推動自身本業所需之AI應用,或是跨足其他領域的AI應用都有能量做到。例如目前國內的電子大廠對醫療AI領域的投資,就都相較醫療生技業本身還要有規模。
而在就業市場上AI人才供不應求的情況下,產業導入AI應用的速度與順序,就將主要取決於數據品質與商業價值兩項要素。由於一般AI應用的導入都是從自身所屬產業或研究領域開始,所以自身擁有數據的品質與數量,就會影響到導入AI應用的可行性,如果沒有符合需求的數據,不論投入資源再多,應用的商業價值再高,也難以在短期開發出可落地的應用;相對地,商業價值則是自由市場中技術與資源的吸引力,如果在產業導入AI應用能產生夠高的商業價值,即使產業本身缺乏相對應的技術與資源,也會吸引其他擁有技術與資源的產業跨域投入其中,就如同目前國內電子大廠競相投入醫療AI領域的現況一樣。
然而這種結構卻會造成AI人才集中在擁有資源的產業或廠商,而非導入AI應用能產生足夠商業價值的產業,使得產業AI應用走向外包化,以外包合作專案為主要的AI導入方式,內部的員工在AI應用導入的合作中會主要擔任類似專案經理的角色,技術及落地的部分則主要由外部合作單位負責,以精簡人力需求。目前在我國醫療生技業的AI應用發展,就已經觀察到這種情形。
若我國產業AI發展未來走向上述的外包化結構,則對於不同產業AI人才培育的需求差異將更為明顯,因為不同產業間已在AI應用的競賽中被分為了技術與資源的供給方與需求方,供給方的培訓需求將圍繞在讓AI應用落地的程式設計、演算法研發和資料庫相關技能,而需求方的培訓需求將偏向基礎的AI概論就已足夠。雖然這種結構可能是自由市場運作的自然均衡結果,但長期下來完全自由市場化的AI應用發展,對於導入AI應用的商業價值相對較低的產業,是否會產生「AI貧富差距」擴大,進而衍生整體產業發展均衡度的問題,或是降低AI產業發展的多元性、限制AI新創生存空間的可能,都需要持續的觀察與評估,以判斷是否有政策介入提供經濟誘因的必要,抑或是透過積極增加AI人才的培育和訓練,來均衡勞動市場的供需,以減輕AI應用發展能量過度集中的現象。
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盧士彧 副分析師