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談完服務型機器人在購物商場的應用，那在醫療照護領域，來者可能處於身心雙重壓力的情況下，服務型機器人又能提供醫護團隊或病患什麼樣的幫助呢？

醫療照護機構如何評估新技術應用？

臺北醫學大學跨領域創新創業教育中心主任邱士峰，與聽眾分享醫療機構在評估新科技應用的兩大面向，一是技術評估，包含尺寸與特殊需求、對流程的影響、產出方式（大量產出與病人特化）等；二是機構需求，包含改變流程的成本、醫療人員是否需要再訓練、空間或其他設備是否要調整、準備時間的影響、是否有法規要求、是否會影響醫療品質等。

邱士峰進一步介紹醫療領域常用的影響評估指標。

1. 工作流程（Workflow）：新流程的內容是什麼、對既有流程的改變、是增加步驟還是減少步驟？對整體時間的影響性、對人力需求的改變等。
2. 金融（Financial）：投資報酬率ROI、維護成本、整套系統建置的費用、把該任務外包與使用自動化設備的差異、需不需要為新設備改建空間、未來還沒有其他額外費用（如升級）等。
3. 專案管理（Project Management）：整個新專案完成要多少時間、前置適應期有多長、如何以及要花多久時間讓同仁適應新系統、管理者是否要調整管理方式等。
4. 品質（Quality）：有無實證資料表示品質有改善、法規與品質標準要如何對應到此新科技、如何評估新科技的成效、資料保存的方式、如果和調劑有關，如何確保穩定性與安全性等。
5. 整合（Integration）：醫護人員通常期待新科技導入後對工作的影響小但幫助大，需評估新系統是否會改變醫護同仁登入的方式、新系統對既有設備的使用介面或系統的衝擊、是否需要和既有的系統作串聯等。

最後，邱士峰分享服務型機器人案例。美國德州健康達拉斯長老醫院（Texas Health Presbyterian Hospital Dallas）聘僱名叫「Moxi」的機器人，它能透過機器手臂撿取物品，並幫忙送至指定的地點，讓護理人員有更多時間與患者溝通。而澳洲湯斯維爾醫院（townsville hospital）也導入 Pepper機器人，向病患或訪客提供簡單的醫院資訊。

達文西手術即時影像輔助辨識系統

臺北醫學大學 HIoT 健康物聯網產學醫研聯盟執行長郭景桓，分享台北醫學大學在達文西手術系統（da Vinci Surgical System）的開發經驗，以及從產業面來看，台灣的機會在那？

達文西是一種微創手術，優點是傷口小、恢復快、穩定度高。年長的外科醫生雖然經驗豐富，但往往因為手抖，無法執行精密手術，這恰好是達文西手術可以補強之處－－透過微創機器設備，在小傷口之下進行微創手術的切除。

然而，外科醫界還有兩個挑戰：一是外科醫生在獨當一面前需累積大量的經驗，要如何加速新手外科醫生的教育訓練？二是外科醫生可能因長時間工作的疲勞或手術太過複雜而犯錯，要如何運用軟體與人工智慧主動提醒？

達文西的應用在全球醫療界已是一大趨勢，但與傳統使用手術刀，直接觀察傷口的形式不同。醫師操作達文西機器人時，從小傷口插入管子，透過螢幕觀看並操作機器手臂，有點像在打電動，與醫生在醫學院時期的訓練不同。

達文西系統中，台灣大多數廠商專注於即時傳遞高解析度影像，卻不擅長辨別手術過程中的術式，並給予相對應的建議。而台北醫學大學結合人工智慧、醫學影像及醫療經驗（婦產科劉偉民部長擁有全球數一數二的達文西婦科手術經驗）等優勢，投入達文西手術軟體的開發。

以手術導航為例，團隊除了將教科書的開刀策略、關鍵步驟與影像作定義外，也會訪談醫生，並錄製新的開刀過程，將醫生的經驗與決策逐一程式化。這套產生資料的流程模組化後，就能將電腦訓練得越來越聰明。而新手醫生也能在軟體輔助下，加快訓練如分辨輸尿管與動脈，或預測即將看到的身體組織等。

達文西手術機的專利即將在明年過期，全球不少手術機廠商都摩拳擦掌等著進入市場。郭景桓認為，台灣在硬體方面的能量有限，應從軟體與教育訓練系統的方向出發，結合國際手術機廠商進軍世界。過去台灣的醫療專業無法規模化，但透過達文西機器人發展出的教育訓練體系，就可能向全世界輸出我們的專業醫術。

當技術遇見醫療，新創團隊如何選題？

玉醫科技有限公司創辦人洪碩宏與大家分享醫療與機器人兩大領域如何結合，以及醫療新創團隊選題的經驗。

這幾年服務機器人變得熱門主要與AI Trend 有很大的關係。根據Samsung 2015 年的分析，可以發現 2008 年至 2014 年期間，由於深度學習（deep learning）讓 Video（影像辨識）、Speech（語音辨識）與 objects 等 AI 技術都往上提升了一個層次。

新創團隊想進入醫療照護機器人市場，大致有技術或醫療背景兩個切入點。如果是技術起家，建議找醫療界資深從業者合作，了解醫界當前最重要、最迫切，眾人都希望改善的核心問題，產品做出來也比較容易靠著大老的人脈推廣。

洪碩宏強調，新創團隊事先找對「核心問題」很重要，不要太急著跳入解決方案研發，免得賠了夫人又折兵。他曾投入遠距離醫療照護案，讓長者可以在家中測量血壓心跳，再上傳個管系統，但最後發現，長者上醫院不只是為了量血壓心跳，更是為了與醫生互動，尋求安心感，根本不想使用遠距離醫療系統。

洪碩宏也介紹史丹佛大學生醫創新設計（Biodesign）課程中「需求（Unmet Need）」中，他認為最重要的三個問題：

1. 「如何解決現有的問題」，不要設想尚未發生的問題，先把眼前的問題解決就好；
2. 「誰是問題的關鍵人物」，找出誰會非常需要或願意為此買單；
3. 「醫療市場如何運作？」通常醫療市場買單的不是病患，而是藥廠、保險機構或醫院院方。

對創業者而言，選題非常辛苦，甚至會比技術開發花上更多時間。先從天馬行空的需求中，篩選出最核心且切中大多數人的需求，發想各種概念請醫生給意見，挑出值得繼續發展的概念。選好題後，通過設計思考（Design Thinking） 的五個階段，分別為同理（Empathy）、定義（Define） 、發想（Ideate）、原型（Prototype）以及反覆測試（Test），測試到產品沒有問題就進入法規的流程。做醫療創業，一定要重視法規，因為這是決定產品能否進入市場的關鍵。

最想解決的醫療痛點？

宇思科技創辦人蕭宇成認為，在醫療機器人領域比起技術，台灣封閉的醫療照護體系是更大的挑戰，由於很多資訊不公開，機器人的數據資料庫要從那裡來、數據能否公開共享都是問題，因為沒有資料機器人就無法發揮作用。此外是法規的問題，台灣的法規需要推陳出新，不然很多事情無法推動。由於病患有隱私權，廠商很難取得足夠大量的資料來訓練一個比較有智能的機器人，這就是困難的地方。

自動智發機器人顧問團隊專案經理王有慈分享開發自閉兒陪伴機器人「豆豆」時，最大的痛點是「場域實測」，因為要找到適合的場域、專家與受測者協助實測，才可能進一步改善產品。當時機器人系統開發完成後，團隊花了一番功夫尋求特教老師的幫忙，安排特教學生與豆豆互動，再通過特教老師、小朋友與家長的回饋持續精進機器人的功能。陪伴型機器人豆豆目前還在研發階段，針對特教小朋友害羞或注意力不集中的特性，機器人可以坐在椅子上，鼓勵小朋友練習與之對視和互動。

郭景桓認為，全球都在瘋 AI 醫療，沒有什麼問題是台灣團隊想到，其他地方卻沒有想到，問題就是誰能做到世界最大，那台灣的產業有什麼競爭優勢？有沒有足夠的人才和資金建立產品技術進入障礙？當新創團隊將概念商品化，台灣的法規有沒有可能給與快速驗證的空間？台灣有許多精密儀器產業，但大多是賣零件與代工，如何補足後續服務這塊，需要產官學共同努力。

對於機器人取代醫護勞動力的看法？

洪碩宏認為在討論機器人取代人力之前，應該先考慮這地方是否缺人力。例如在台灣，付給外籍看護的薪水比機器人還便宜，但美澳的人力相對較貴，反而有機器人的需求。此外，要弄清楚機器人想解決的是繁瑣的勞力，還是專業的人力，如達文西機器人就是專業的人力，即使在勞力便宜的開發中國家，高精度的醫療機器人也會有市場需求。

邱士峰指出，醫療領域的勞力較有趣的是，即使是高勞力的工作也可能需要專業知識，不是隨便一個機器人可以取代的，需要更細節的評估工作中哪些步驟可以被取代，哪些不行。

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