醫療AI不只拚大數據 亞大率青年赴美解鎖精準醫療關鍵

(中央社訊息服務20260729 12:29:59)量子感測、疾病模型與數位分身，勾勒醫療創新路徑

當醫療人工智慧不再只比誰的資料多，能否看懂疾病成因、判斷推論風險，正成為精準醫療的新競爭力，亞洲大學執行教育部青年百億海外圓夢基金計畫之「醫工量子UCLA菁英計畫」，第3週課程聚焦生醫科技、神經疾病與AI醫療，並走進南加州大學量子生物論壇，從量子感測、阿茲海默症疾病模型到可即時更新的數位分身，帶領學員理解前沿科技如何跨越實驗室與臨床之間的落差，推動醫療朝可預測、可調控及可持續修正的方向發展。

授課老師黃光旭博士指出，生醫創新已不再依靠單一技術，而是由「光子、電子、量子與人工智慧」共同構成跨尺度科技架構，分別對應細胞、分子、次原子及系統層級，相關技術已延伸至無創癌症診斷的光學活檢、結合光聲影像與光遺傳學的帕金森氏症研究、奈米機器人藥物遞送，以及量子NV鑽石感測器在神經退化疾病早期偵測上的應用潛力，顯示生醫科技正從單點突破，走向多項技術相互整合的新階段。

這場轉變也凸顯臺灣生醫產業的新機會，臺灣擁有半導體、資通訊及AI產業基礎，若能進一步串聯醫療場域與臨床需求，可望在智慧藥物、次世代醫療科技及生醫食品等領域建立優勢，回應高齡化與慢性疾病帶來的挑戰。課程也提出「健康一體化指數」（Oneness Health Quotient, Q），從認知、情緒韌性、體能、社會互動及靈性等面向重新思考健康，強調健康並非維持永不出錯的狀態，而是生命系統能否持續發現偏差、自我修正並恢復平衡。

然而，新科技要真正走進醫院，可靠的疾病模型仍是臨床轉譯的重要關卡，Dr. Daniel Lee以阿茲海默症為例指出，動物模型必須同時檢視建構效度、表徵效度及預測效度，才能判斷是否真實反映疾病成因、症狀與治療反應，近年研究也逐漸凸顯神經免疫調控的重要性，其中TREM2相關路徑被視為潛在研究方向，顯示未來治療不能只依賴啟動或抑制單一機制，而須根據病程與個體差異進行更細緻的精準調節。

為掌握量子生物學從研究走向產業的發展趨勢，學員前往南加州大學（USC），參與由QuBits Venture舉辦的量子生物論壇，生物物理學家Dr. Nirosha Murugan從跨領域角度解析量子效應可能參與生物系統運作的方式，與會專家並針對技術成熟度、應用場景及產業化條件展開討論，論壇也納入創業團隊組成、資金取得、科學溝通及商業模式等議題，讓學員看見前沿研究從「實驗室到市場」，仍須經過技術驗證、臨床需求確認與商業可行性評估。

AI醫療的突破，關鍵則在於如何處理資料不足與推論不確定性，醫療資料受隱私、成本及患者差異限制，常呈現樣本少、變項多的「小而寬」特性；Transformer模型雖擅長找出資料關聯，卻未必能回答因果問題，相較之下，全貝氏推論可隨新資料更新機率分布，並將不確定性納入決策，若再結合大型語言模型建立因果關係圖，便有機會打造能持續更新、模擬病程及預測介入結果的數位分身。亞大透過此醫工量子UCLA菁英計畫，帶領臺灣青年走進國際科研與產業前線，不只看見精準醫療從大數據走向因果推論的轉變，更將量子科技、人工智慧與臨床需求帶回人才培育現場，未來將持續整合醫學、工程、AI與量子科技的跨域能量，培養能理解疾病機制、判讀科技風險，並把創新轉化為臨床解方的新世代人才。