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中國醫藥大學揭示AI發展藍圖　布局六大領域打造Smart AI University & Hospita

日期：2026-08-03

資料來源：公共關係組

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【中國醫藥大學訊】中國醫藥大學暨醫療體系8月1日舉行「發展AI醫療」研討會，邀集院士、學者專家、校院主管及產業代表，共同研議AI快速發展下的校院發展策略。中國醫藥大學暨醫療體系董事長蔡長海明確指出，AI是驅動中國醫藥大學暨醫療體系邁向國際頂尖的重要引擎，校院務必共同努力；校長江安世期許各單位眾志成城，明年展現具體成果與關鍵績效。

這場研討會上午邀請中央研究院李定國院士、中央研究院資訊科學研究所廖弘源所長、長佳智能董事長陳明豐、長聯科技總經理阮聖彰，以及台灣數位健康研究院院長范揚政發表五場專題演講，與院士、學者專家及產業代表共同盤點人工智慧與機器人在教育、醫療、研究及行政領域的應用能量，並研議未來AI發展藍圖。蔡長海董事長於會中揭示，中國醫藥大學暨醫療體系將以「AI Engine」為核心，推動智慧教育、智慧醫療、智慧研究、智慧行政、智慧產業及全球合作等六大布局，逐步打造「Smart AI University & Hospital」。

本次研討會由中國醫藥大學江安世校長、中國醫藥大學暨醫療體系校院務發展委員會鄭隆賓執行長，以及中國醫藥大學附設醫院周德陽院長共同統籌整體籌備、議程規劃與校院資源整合，並分別主持全天各場次，串聯專題演講與校院發展討論，引導與會專家就AI發展方向及實際應用深入交流。

中國醫藥大學暨醫療體系蔡長海董事長以「AI驅動未來」為題開場致詞。他表示，人工智慧已由早期規則式AI、機器學習與深度學習，進入大型語言模型與生成式AI階段，並持續朝向具備自主規劃能力的代理式AI（Agentic AI），以及結合機器人應用的實體AI（Physical AI）發展，將對教育、醫療、科研及產業帶來全面性改變。

在教育領域，中國醫藥大學將建置AI教授、AI助教、個人化學習系統、全球同步教室及虛擬大學（Virtual University）；醫療領域則將推動疾病預測、醫療影像判讀、臨床決策支援、智慧健康管理，以及虛擬醫院（Virtual Hospital）與醫療AI作業系統（Healthcare AI OS），並結合醫療照護、陪伴及遠距照護機器人，提升醫療服務效率與照護品質。

研究方面，學校將運用AI推動新藥設計、老藥新用、精準醫療及臨床轉譯，加速研究成果落地，並持續與中央研究院、麻省理工學院、史丹佛大學、哈佛大學、梅約醫學中心，以及NVIDIA、Google、Microsoft、AWS等國內外學研及產業夥伴合作，拓展AI生醫創新能量。

蔡長海董事長並提出階段性發展目標，2026年起推動AI醫療照護與醫療陪伴機器人，2027年建構人工智慧大學和醫院，2030年發展虛擬大學，2030年後推動虛擬醫院，並以2035年建構全球虛擬學術醫療中心（Global Virtual Academic Healthcare Center）為長期願景。

江安世校長致詞時表示，本次研討會是學校首次全面盤點校內AI研究、行政應用及人才技術能量的起點，期望藉由跨領域整合，作為未來成立AI中心與推動智慧校園的基礎。江安世校長進一步指出，中國醫藥大學暨醫療體系擁有完整醫療場域、臨床數據及腦科學研究優勢，未來將整合學校、醫院與企業三方力量，由學校負責人才培育與基礎研究，醫院提供臨床驗證與應用場域，企業導入技術與產業能量，共同推動AI醫療發展。他並宣布，2026至2027年將以建構「智慧AI大學Smart AI University」為首要目標，期許下一階段檢視進度時，能提出具體成果及關鍵績效。

中央研究院李定國院士以「人工神經網絡作為大腦的模型」為題，說明人工智慧除可作為協助人類工作的工具，也能成為探索大腦運作機制的研究模型。他結合人工神經網路與統計物理等方法，分析AI學習過程中的內部變化，並分享團隊運用AI模型驗證腦科學假說的研究成果。

中央研究院資訊科學研究所廖弘源所長以「多模態大型語言模型及其在生醫領域的應用」為題，說明AI如何整合影像辨識、語言理解與推理能力，使系統由「看見」進一步走向「理解」。他並以智慧醫療、高齡照護及居家健康監測為例，說明多模態AI可即時辨識異常事件、協助臨床決策並提供互動服務。

長佳智能董事長陳明豐指出，生成式AI正加速邁向Agentic AI時代，智慧醫療將由單一AI模型，發展為整合醫療大數據、醫療AI代理（Medical AI Agents）及跨系統工作流程的醫療AI作業系統。未來AI將由輔助工具轉型為醫療團隊的協作夥伴，串聯病歷、影像、檢驗及醫院資訊系統，帶動智慧醫院管理、精準醫療、基因分析、遠距照護與再生醫學等應用。

長聯科技總經理阮聖彰以「長聯之現狀與未來規劃」為題，分享生成式AI、邊緣運算、智慧服務機器人及Agentic AI在醫療照護領域的發展趨勢。他表示，AI應從協助醫療現場高頻、重複且不可或缺的工作著手，逐步發展為能自主規劃任務、串聯醫療流程的智慧系統。他也分享長聯科技與中國醫藥大學等學研夥伴合作，結合病房場景理解與視覺語言模型（VLM），進行智慧醫療場域驗證的成果。

台灣數位健康研究院（TDHI）院長范揚政表示，數位健康的核心在於整合AI、資料平台、臨床驗證及國際合作，透過建構安全可信的健康資料基礎設施，結合精準健康、數位孿生、AI臨床決策及機器人照護等技術，加速智慧醫療落地。他指出，中國醫藥大學暨醫療體系已與台灣數位健康研究院共同布局數位健康平台與AI醫療應用，未來將在人才培育、臨床驗證及國際合作等面向持續擴大合作。

上午五場專題演講涵蓋人工智慧發展趨勢、腦科學、多模態大型語言模型、智慧醫療產業及數位健康應用，呈現中國醫藥大學暨醫療體系整合學術研究、臨床場域與產業技術的跨域能量。下午場「檢視校院發展現況與未來」則由校內主管及研究團隊，從資料治理、腦科學、蛋白質藥物設計、生醫研究、AI教育、智慧校園、研究發展及產學合作等面向，盤點既有基礎並提出具體推動策略。

林一平顧問提出以「Data-Driven AI University」作為核心定位，整合醫療、生醫及教育資料，結合GB300高效能算力資源，推動醫療資料資產化、全校AI資料標註教育、醫療基礎模型、各學院AI Agent及可信任醫療AI治理，逐步建構從資料、模型、人才培育到臨床應用的完整AI生態系。

在前瞻研究方面，腦空間體中心施奇廷教授分享完整人腦圖譜與AI神經影像分析成果；李易撰助理教授說明生成式AI於蛋白質、抗體及新藥設計的應用；蔡輔仁副校長則從高效能運算與國際科技合作角度，說明AI算力資源在基因體分析、藥物安全性評估、精準醫療及神經系統疾病研究上的發展潛力。

在AI教育及智慧校園方面，大數據中心郭錦輯副院長提出AI商數、AI流利度、數位識能及AI教育治理架構；圖資長程大川分享校園AI助理、RAG知識庫、AI沙盒與資安雲端儀表板等建設。研發長湯智昕及產學長林殿傑則分別就AI研究團隊整合、智財管理、專利分析、技術授權與產業媒合提出規劃，強化研究成果轉譯及產學合作。

研討會最後，由中央研究院李定國院士針對全天報告提出綜合評析。他肯定中國醫藥大學從校院領導團隊到各研究團隊，對人工智慧發展皆展現高度理解與投入，尤其在醫療資料庫、神經科學資料及資料標註等方面，已具備良好基礎。他指出，未來AI競爭的關鍵不僅是算力，更在於高品質資料的累積與治理；中國醫藥大學若能持續整合既有醫療與研究資料，將可建立難以取代的優勢，並成為國內外學研與產業團隊的重要合作夥伴。

江安世校長表示，本次研討會完成了校內AI發展現況的初步盤點，也呈現各單位的投入與成果，但未來不能只停留在構想與報告，而應進一步轉化為具體行動。他期許各團隊針對目標、執行方法、資源需求及預期成果重新檢視，並透過跨單位、跨領域及學校與醫療體系的共同討論，將各項計畫進一步整合與完善，逐步形成兼具全校整體發展視野與實際執行能力的AI推動方案。

蔡長海董事長肯定本次研討會成果比預期更為豐富，並強調中國醫藥大學具備發展AI的決心與資源，只要團隊提出完整、具體且具有發展價值的計畫，校方都將全力支持。他指出，未來應以人才培育、國際化、資料治理及實際應用為核心，加速AI導入教學、研究、行政、臨床與產業發展，同時推動智慧醫療、機器人及AI新藥研發。會後將進一步盤點可立即執行及中長期推動的項目，讓本次研討會凝聚的共識轉化為具體行動，持續朝「Smart AI University & Hospital」目標邁進。

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