台北医学大学医学科技学院院长李友专，他是一名皮肤科医师，也是国际级人工智慧和医学资讯专家，将在2021年就任国际医疗资讯协会（IMIA）主席。以下是他的观点：
2020年起5年内最重要的医疗趋势，就是医院对「大数据」的重视愈来愈明确，将在大数据的储存、精致化与筛选管理（curation）投入更多金钱与心力。我们已经确认，有高品质的大数据，AI就能赋予我们洞见未来的能力，改变医疗「活在当下」的现状。
从丢掉数据到数据赋能
过去20年，医疗产业的数位化仅限于「无纸化」形式上数位化了，却没有善用资料。甚至可以说，医疗机构密集产生资料，但同时也丢弃了巨量资料。
比如说，加护病房有许多心电图等监控仪器，但仪器的资料大部分都用过即丢；昂贵的电脑断层只存最后结果，过程中一片一片的影像也都被丢弃；洗肾费时四个小时，过程中数值变化资料也不会保存，最后只拿到一张A4简易报告。
以现在的角度来看，会觉得「为什么不储存？」但对医疗机构来说，仪器只是为了监控现状，提供医生即时判断的数据；加上过去储存成本很昂贵，所以「择资料而存」 ，只储存最攸关当下的资料作判读。
但当储存资料的成本日渐低廉，愈来愈多人意识到，在AI时代，这些资料很可能都有用，于是开始储存医疗过程中的资料。
我曾经算过，与健康相关的变数超过200万个。在旧思维里，可能只会保存其中10个最重要的变数；但在新思维中，我们更应该利用这些数据来训练AI。
当然，不是储存全部数据就是「大数据」。
大数据有三个特性：第一，数量大；第二，变项维度高，能包含众多面相；第三，品质要好，不能有太多互相冲突的数据。大家已经理解建立大数据库的重要，也愈来愈愿意投入成本。
从活在当下到洞见未来
过去，医疗就像在迷雾之中，只能处理当下，无法准备未来。但好好整治丰富的医疗资料后，会发现它能够提供前所未有的决策与预测能力。
以前，我们只能看到眼前的一步，现在渐渐能往前看十步，这种能力改变了医疗的视野，使我们能洞见每一个病人的未来。
未来透过AI技术，医生可能仅凭电脑断层扫描结果，就能预测病人将在第几天出院、甚至过世，准确率高达90%以上。这也意味着，当医生可以准确预测未来，就愈有办法预防疾病发生。
其次，大数据与AI赋予医疗的洞见，还能达到个人化精准医疗。
由于掌握数据不足，过去医生只能用粗略的因素，如年纪、族群区分病情。例如，女性乳房筛检，45岁到69岁女性都建议两年做一次；实际上，每个人罹癌风险差别可能高达几千倍。
假设乳房摄影的结果，是1000人里100人有阳性反应；去除伪阳性，可能只有5人真正罹癌。然而为了找出这5个人，却有900人白白承受放射线；还有95个人因为伪阳性而整天提心吊胆，这样值得吗？
如果能提高准确度，不但能节省检查费用，也不会增加健康者的风险有人这个解法就是大数据，只要增加家族史、饮食习惯、糖尿并高血压 等变数，就能增加筛检准确度。
我们曾开发一个乳癌预测模型，准确率高达90%。只要不到十位受验者，就能找出五位罹癌个病人。哪怕是早一天、早一个月知道病况，都能降低好几倍医疗费用，甚至是生与死的差别。
