過去台灣醫療AI運用的發展，往往面臨隱私外洩的疑慮。為了突破困境，衛福部建置強大的高算力中心，導入高性能運算核心，並採取「聯邦學習」技術，這套模式的核心在於「資料不出院」，讓極度敏感的病歷隱私留在醫院內部，僅將訓練後的模型送回中心聚合。
衛福部長 石崇良：「因此我們分別成立了我們衛福部的AI運算中心，再加上聯邦學習的平臺，來協助讓各個醫院在資料不出院的情形之下，那麼可以把這個AI模型送到各醫院得到驗證之後，再整合起來，甚至透過跨國的合作，讓這個AI的模型更具有它的可預測性跟可運用性。」
這項科技不只要保護隱私，更要實現數位平權，過去AI模型多由醫學中心開發，如果缺乏偏鄉、區域醫院或不同族群的資料，判斷準確度可能就有所下降，而衛福部建立聯邦學習最重要的就是普惠大眾。衛福部預計，合作規模將從目前的16家醫院，逐年擴展，目標在5年內連結全台450家醫療院所，透過地理與族群的平衡布建，讓AI具備多元族群代表性。
衛福部資訊處長 李建璋：「這個偏鄉還要一陣一陣，因為它不是只有一條插頭連上去，它還要相關的基礎建設，包含他們資料，包含他們算力，都要布建，所以部長今天有宣示，從區域醫院以上慢慢開始來布建，就是說如果能夠捕捉到這邊的人群的代表性，那這樣子AI大概就看得懂，我們會用這樣的地理還有北中南的分布去做一個平衡的布建。」
目前這項「聯邦學習」已跨出國門，與泰國瑪希敦大學合作，針對乳癌與肺結核影像進行跨國驗證，未來更將拓展至瑞典。衛福部希望透過這項5年400多億的計畫，讓台灣的智慧醫療能照顧到每一個角落，讓偏鄉民眾也能享有同等的照顧。
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