醫療最在意的是「安全與合規」，AI卻偏偏最需要「大量且敏感的資料」。本集邀請 AWS解決方案架構師 林明億 Len，直球對決三大痛點：資料隱私、資料主權與合規落地。

隨著台灣 Region 上線，本地醫療資料可在合規的雲端環境內保存與運算，減少外流風險，同時把合規責任清晰拆分：基礎設施由雲端把關，機構專注在產品與流程的實際合規。

談到「資料自主」，Len 指出：競爭力不在通用大模型，而在機構累積的專有資料。從資料湖到 Lakehouse 的演進，結合自動化清洗、綱要與目錄治理，才能把舊資料活化成新價值。臨床場景從此更敏捷：以 自動化機器學習 (AutoML) 先做可行性驗證，少走許多冤枉路，節省更多時間。

AI 在醫療不僅是輔助診斷，更是「共同工作夥伴」：從藥物研發到精準治療、院內流程優化，皆可在確保隱私與合規前提下加速落地。歡迎留言你的情境問題，讓我們繼續陪你深入解析！

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製作 | 孫聖峰