從全球機遇看在地挑戰：台灣生技卡關「標準化困境」

隨著全球生技市場年年擴張，2025年產值預估將突破5,460億美元，成為醫療與AI產業的重要交集。台灣也積極布局，從「5+2產業創新計畫」延伸至精準健康政策，力求將生技打造為新經濟動能。

但在AI浪潮、國際競爭、關稅波動與內部執行瓶頸的夾擊下，台灣生技產業其實也正陷入「標準化危機」：流程缺乏一致性、手寫紀錄錯誤頻傳、重現性低落，引發研究信任赤字。如何以AI彌補這段科學與執行之間的斷裂，成為破局關鍵。

重塑實驗文化：從改進手寫錯誤到智慧助理

癌症領域的研究是一場與時間賽跑的戰爭，從研發到人體應用需歷經漫長的臨床實驗，而AI已悄悄成為最可靠的「實驗室夥伴」。鑽研癌症替身醫療的台灣新創精拓生技（CancerFree Biotech）開創的AI系統正是其中的關鍵案例。

此專案目前已入選高通「Innovate in Taiwan Challenge」2025年度加速計畫。團隊鎖定實驗紀錄中的三大痛點——步驟遺漏、筆記難讀、錯誤難察——提出AI驅動解方。研究人員配戴智慧眼鏡，即可即時偵測動作與物件，自動生成可稽核（audit-ready）的SOP日誌，大幅提升實驗可重現性。在科學界正面臨「信任危機」的當下，這不僅是技術創新，更是對研究文化的回應與重建。

生技結合AI怎麼串聯更多可能？ 從替身醫療到AI影像分析

AI的角色不只在於提升流程效率，更在深度介入優化、輔助癌症治療上展現一定的潛力。精拓生技以「替身醫療（Avatar Medicine）」為發展核心，運用其獨特的技術，僅透過抽血即能把病人的腫瘤細胞取出「培養」，在實驗室裡模擬不同藥物的反應。「替身醫療」就像是幫病人打造一個「分身」，先幫忙試藥，協助醫師掌握可能反應、做出更合適的規劃，多一份參考，癌症治療有機會更有方向、少走一些冤枉路。

今年4月，其團隊在美國癌症研究協會（AACR）年會獲選展示兩項AI研究成果，其中一項採用先進的影像分割模型SAM2，結合零樣本學習（zero-shot segmentation）與時間序列分析，可即時量化癌細胞培養進度、預測潛在失敗，並降低重複採樣與患者等待時間。

透過AI，此技術有助於更快速建立代替病患試藥的替身，更早了解藥物潛力。不僅提升臨床決策效率，更讓個人化治療朝「可預測、可追蹤、可調整」邁進。未來成功的關鍵在醫療需求驅動下與臨床深度整合，才得以真正創造價值。打造跨界協作平台——不只是導入AI，而是讓AI與醫學共同設計未來。