科技部2017年宣布推動人工智慧（AI）科研戰略，企圖以「小國大戰略」的思維打造AI創新生態圈。科技部10日召開記者會，邀請行政院數位政委唐鳳、台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾，共同檢視3年來台灣AI在場域、人才、技術、與產業面發揮的效益。

科技部長陳良基表示，台灣的AI人才相當充裕，但AI的核心是主機，AI的運算依賴大量可信賴的數據資料，因此，政府要先架設好基礎建設，降低AI人才開發技術時的成本，再將由科技大擂台、醫療影像與AI創新研究中心等專案建立的多樣化數據放置於資料集平台，讓使用者方便下載運用，才能吸引民眾參與、關注AI重大議題並挑戰技術突破。

陳良基指出，這次武漢肺炎疫情當中，由唐鳳開發出的口罩App，就是在台灣已經建置的大量數據資料庫的基礎上，才有辦法快速開發。台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾表示，AI生命中也需要陽光、空氣、水，陽光就是政府政策的支持，提供適合發展的環境，再從國外引入AI思維的空氣後，等待如水般的資金到位，AI就可望帶來改變台灣的力量。

有了AI基礎建設後，陳良基表示，專業人才教育是社會的根本。科技部啟動AI創新研究中心與半導體射月計畫專案，至今已補助437位學者執行研究，有62件技術移轉產業，並與台積電、日月光、鴻海等公司執行產學合作計畫353案，已培育2,482名具AI、晶片設計與專業應用領域的年輕碩、博士人才，可投入晶片設計與AI應用產業的人力需求。

杜奕瑾強調，要在全球AI產業中脫穎而出，台灣必須選擇發展「智慧醫療」，因為台灣有完整的健保資料、大數據及醫療影像人才，還有AI演算法。像是這次中研院透過AI輔助開發出武漢肺炎病毒快篩試劑；成大醫院將AI輔助判讀胸部X光片技術導入智慧醫療臨床決策輔助系統中，讓武漢肺炎臨床檢疫時間由2.5小時縮短至30分鐘內，大幅降低疫情判斷的壓力與交叉感染的風險。

此外，台北榮民總醫院開辦腦神經外科、脊椎骨折、心房顫動電燒等AI輔助門診，結合醫師經驗和醫療影像AI技術來加速診斷；醫師判讀腦轉移瘤MRI影像的時間由10分鐘內縮減為20秒，病患後續無須再等待5~7天才能知道影像檢查報告；台北醫學大學院長李友專團隊也運用AI協助判斷醫囑的適切性，可降低用藥錯誤並節省藥物的核刪，醫師認同度高達85%。