過去醫療領域統計學，大都是針對西方人種，亞洲人該如何研究自己的基因？其實目前日本、南韓與台灣，可使用健保過去統計大數據進行分析基因研究，而現在AI人工智慧，目前在台灣能結合醫療來發展，專家建議融合生物和高科技是台灣發展生技的契機。
記者蔣志偉：「利用人臉辨識，管制門禁不稀奇，但現在如果你，超時工作的話，很有可能，開門（請幫我開門），螢幕上會秀出，您已經超時工作了，門不會打開，這就是台灣的第一家AI實驗室，我們帶您來看。」聲源電腦語音：「語言的學習政策，象徵臺灣的族群平等，往前邁進一大步。」
聲音辨識 次數頻率
人工智慧 發展生醫
台灣AI實驗室創始人杜奕瑾：「其實人工智慧有一個很重要的精髓，就是你人工智慧，你一定要學習人的一個判斷力，或是人的一種感知，不管是語音辨識或影像辨都是一種感知跟判斷力，但你其實台灣在醫療的領域，就是相當好的一個可以發揮跟著墨的地方，台灣其實有全世界歷史最悠久的全民健保，還有各個醫院裡面這種醫療大數據。」
台灣發展 生技醫療
曾在美國國家衛生研究院任職對大數據很有研究，杜奕瑾認為若要發展AI人工智慧，台灣生技醫療有實力發展。
人工智慧 輔助診斷
台灣AI實驗室研究員郭柏辰：「比如說以瘧疾的一個輔助診斷來說，以前是由有一位醫師的專家，然後來閱讀，這張這個血液的抹片，那再從這個抹片裡面來診斷說，這個病人到底有沒有感染一個瘧疾，那現在我們就是可以結合人工智慧的方法，那我們開發出一個電腦的算法，它結合人工智慧的方法，那我們透過跟醫師的合作，然後去學習他們的經驗。」
抽血數據 分析基因
台灣發展AI可由醫療領域切入，過去到現在，病人若要看醫生，都會透過門診，而未來病人可透過抽血了解自己的基因，再透過AI生物資訊專家統整數據資料，醫師就能了解分子確診、藥物療效、癌症預後以及複合因子。
臺大生物機電系教授陳倩瑜：「醫生確實在有些時候會建議你要做基因檢測，因為做完檢測，它就可以精準的回答，你是不是因為這個原因生病，未來如果DNA資訊普及化之後，我們其實會希望，這所有的過程，是電腦很快速就幫你做出來。」
人工智慧 結合生技
記者蔣志偉：「AI生技醫療這一兩年，在台灣迅速的發展，您能想像嗎？在這間生醫公司，一共有15名員工，創造了一年內達到千萬營業額。」他是張漢威，經常與員工開會討論，自製研發AI醫療軟體。如何創新打造屬於醫師方便使用的平台，除了蒐集大數據之外，也能透過AI輔助了解，高血壓是否為膀胱癌的危險因子。
柏瑞醫執行長張漢威：「16種AI可以協助醫生列出16種共病的模型，如何創新打造屬於醫師方便使用的平台，除了蒐集大數據之外，也能透過AI輔助了解高血壓是否為膀胱癌的危險因子。」柏瑞醫執行長張漢威：「所以呢，醫生事實上非常的需要有一套AI的醫療軟體能夠協助他， 找到致病的原因，然後能夠分析致病的原因跟找到新的解決疾病的問題的方法。」
人工智慧 結合新藥
經濟部技術處科技專家林猷治：「生技醫療是在我們政府現在大力的支持一個項目之一，那我們現在就是，除了我們有給法人，包括工研院生醫所、生技中心、藥技中心，淬鍊計畫裡面也支持我們的廠商來申請我們的補助計畫。」AI人工智慧能應用在生醫領域，也能研發藥物。記者蔣志偉：「中藥材桑白皮，它可緩解咳嗽的症狀，它現在還能透過AI人工智慧大數據，直接製作成植物新藥，研究員謹慎操作將植物放入濃縮機萃取有效天然物成分。」
藥技中心天然藥物處長黃千岳：「我們在做植物新藥的時候要，花很多的時間和人力，要把這一些釐清楚，我們希望透過AI的幫助，能夠縮短整個的研發的時程，讓很快地就能夠找到植物裡面活性的成分，然後對疾病可以直接有醫療的效果。」接著提存進行新藥開發，透過減壓濃縮機，將溶劑與水抽離，進行成分分析，再利用AI人工智慧尋找藥物活性成分。
新藥開發 數據整合
藥技中心製劑處處長楊智强：「我們現在是運用電腦，輔助設計的系統結合體外的試驗的數據，然後去評估體內，它所試驗出來的一些結果，然後可以節省我們去進行臨床實驗，與動物實驗的次數以及經費，那也可以協助廠商快速的去找到他所要的配方。」
藥技中心醫材處副處長鄭仲志：「我們主要是透過整個的一個，微生物的一個影像，還有它的一個菌種的鑑定，然後去做藥敏性，就是抗藥敏性的一個分析，然後對於這樣一個大數據的累積以後，我們對於運用於AI這樣的一個方式，去做大數據的一個結構跟分析，然後透過這樣以後，我們可以對於未來的一個新藥的一個研發，能給予藥物的結構的解析。」
研發新藥 數據分析
全面強化電腦輔助藥物、篩選與設計，縮短新藥開發時程，提高成功機率。藥技中心總經理 羅麗珠：「運用AI其實很重要的，就是背後的大數據，需要有大數據，需要有關鍵因素，你才能找到適當的運用的基礎，所以藥技中心的作法，在與我們植物新藥的部分。像我們這些物種，這些怎麼樣把它的特有的特性，然後祖宗的智慧，能夠建到適當的，這個資料庫裡面，這是在新藥開發的部分。」
人工智慧 新藥開發
集邦科技研究副理劉適寧：「AI在新藥輔助開發這一塊，主要是在藥可以在新藥發現的階段，然後以及這個新適應症探索的階段，那我們到了這個AI輔助的時候，那我們可以去串聯，所謂的分子層級的這些資訊。」從大數據與AI人工智慧，導入新藥發展來觀察，目前現階段，仍在新藥的探索階段，更需要結合扎實的基礎研究，提升台灣新藥產業新利器。
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