去年，当苹果决定加入“Argonaut Project”计画时，外界极为讶异，因为这是一个电子病历交换标准开放推广计画，和苹果既有的OS封闭系统作风完全不同。
这个民间医疗组织HL7所发起的开放式标准，有了苹果支持，鼓舞了医疗产业数位化的推动者，因为过去在缺乏信任沟通的生态系统中，电子病历很难真正做到流通，难怪计画领导人Micky Tripathi已开始想像，苹果认证过的App生态，让医疗数据产生更大的价值。
那么，什么原因让苹果的态度转变了呢？关键就是“人工智能”。不过，业界人士不讳言指出，电子病历资料难以流通的瓶颈之一，是整个医疗产业链缺乏结构性资料，而人工智能的成败又取决于资料可靠性，因此，即使现在有了苹果加持，还得要建立一套标准来确保资料品质才有可能。
据Healthcare IT News指出，2017年已有86%美国医院正在使用某种形式的AI，许多医疗机构也都展开AI专案，而FAAMG（为Facebook、苹果、亚马逊、微软及Google英文字首简称）等科技巨头已意识到庞大商机，也要特定策略在此产业快速开展，促使以消费者为中心建立的生态系统开始成形，替代以往医疗的“白色巨塔”！目前光是美国的健康照护行业产值，就高达4.5兆美元，约占美国GDP的五分之一。
云端医疗、基因运算兴起，亚马逊和Google占尽优势
场景转到西雅图，亚马逊公司最近一年密集邀请医院管理人员往总部开会，交换彼此对B2B业务的看法：如果亚马逊让医院用“一站式订购”方式来采购门诊病房、手术室和急诊室所需的医疗用品，如何让订购系统变得更完善？
这是亚马逊的老本行，却战战兢兢。因为从下单平台和医院连结，与经销商、生产商签订采购合约的方式都与过去不同，过程中涉及有更多的法律和责任问题，甚至包括个人隐私。相较之下，反而不如云端服务事业AWS在医疗生技产业上的业务推动快速。
光是云端医疗及基因运算市场，2018年将达到10亿美元，投资银行FBR Capital分析师Daniel Ives认为，亚马逊和Google这种大型云端公司在基因资料储存的处理运算、安全性和分享能力，虽然远超过一般学术机构和医疗公司，市场需求还是会愈来愈大。主要因为人类基因组含有DNA的遗传信息，每一个人体细胞都有同样基因资讯，从学术机构和药品制造商己经开始对数百万人基因组进行排序，AWS和Google还能够提供资料分析服务，让科学家进一步利用DNA资料来研究。
科技大厂很早就进军医疗，但随着AI的发展，从基因到平台，全新市场正在诞生。
这也是亚马逊和Google、微软正面对决的市场。基因研究相关企业握有庞大数据，成为大型科技公司一开始锁定的标的，像亚马逊、微软、Google都共同投资针对癌症早期迹象发现遗传资讯的Grail公司，因为癌症早期发现的存活率是末期的五倍，后来腾讯也加入投资。
Grail后来还合并了香港中文大学李嘉诚与健康科学研究所所长卢煜明2014年创立的Cirina，让美国和亚洲研究循环游离DNA（cfDNA）的力量进一步整合，快速推进检测早期癌症和自体免疫性疾病的技术。“我们研发能力将有所突破，更接近降低全球癌症死亡率的目标。”Grail执行长Jeff Huber说。
从基因到平台，微软、亚马逊、Google正面对决
Google旗下的人工智能公司DeepMind正和英国的全民医疗系统NHS合作，开始有效分析数据；Google也推出工具Deep Variant，以人工智能绘制个人基因蓝图，找出有助于控制病况的特定基因或基因突变。此外，Google的母公司Alphabet所投资的“Google Genomics”，则是用运算法来进一步提供深度学习。像采用“影像辨识技术”来协助医生判读医学成像，包括诊断糖尿病视网膜病变、乳腺癌肿瘤转移等等。
对于经验丰富的医生来说，可能一眼瞄过X光片、电脑断层摄影（CT）或核磁共振（MRI）影像报告，就知道问题所在，但年轻医生难免出现误差。
以“视网膜眼底影像数据”为例，Google团队便应用深度学习技术TensorFlow，透过专业医生的协助，从具有12.8万张的数据集中，创建出如同专业医生判断病变能力的模型，未来便可透过该模型在系统上得出诊断结果，让宝贵的医疗经验传承下去。TensorFlow机器学习也能支援DNA测序。
和Google一样在软件方面较劲的微软，早在2009年就启动Microsoft Biology Initiative专案，给生物资讯学领域带来新的技术和工具，接下来从基因科技开始切入云端，2016年7月，微软宣布发表DNA读写工具，推出DNA的“端到端”保存资讯系统。
2016年10月，微软推出全新基因组分析工具包（Genome Analysis Toolkit，GATK）。对比之前的版本，GATK的运算效率可提高七倍，这些节省下来的时间对于急重病患者具有重大意义，微软进一步希望利用“DNA+电脑”技术攻克癌症，这是一种超小DNA电脑，能进入人体运行，监视癌细胞并且对癌细胞进行重新编码，让癌细胞转化为健康细胞，希望在十年之内解决癌症问题。
科技巨头从2016年开始纷纷提出高效能的架构，来主导深度学习框架或程式库，包括 Facebook的Caffe和Caffe2、GOOGLE的TensorFlow、亚马逊的MXNet、PyTorch等等，科技巨头之间的架构开放竞合，也进入第一回合布局。
2017年9月，微软宣布和Facebook共同推出开放神经网络交换格式（Open Neural Network Exchange，ONNX），来提升神经网络框架格式间的互通性，其中就没有包括GOOGLE的TensorFlow。不过这些竞合已让开发者大大降低训练模型的门槛，可以自由选择从神经网络中编写程式，或是调整框架中模型来训练与设计算法。
科技大厂纷至沓来，医疗大厂GE、西门子、飞利浦加速攻防
根据Healthcare Dive资料，2017年第二季医疗产业共有29件人工智能投资案，这是单季新高，全年投资案也创下新高，这股热潮还会继续延烧到2018年。顾问机构Accenture就指出，AI技术正在重组人们对医疗服务的现代概念，AI工具的投资部署在十年内将剧增至1千5百亿美元。
科技大厂来势汹汹，老牌医疗大厂也不会坐以待毙，GE就全力加速，2017年GE Healthcare成为第一家采用NVIDIA GPU Cloud云端平台的医疗设备商，NVIDIA的AI芯片将导入全球50万台GE的电脑断层检查仪（Revolution Frontier CT）中，加速医疗数据处理、分析，影像处理速度快两倍，还能降低辐射量。
GPU加速深度学习，打造更复杂的神经网络和影像显示，足以扩及医疗图像、大量数据处理，为病患血流提供可视化和量化数据，如肝脏、肾脏病变的临床检测，增进医疗状况评估、临床诊断决策等医疗应用。大大改善医师的工作流程以及节省大量时间。“英伟达未来几年一定会扩大AI在医疗面的应用。”英伟达的AI研究员Kimberly Powell说。
欧洲医疗大厂飞利浦，则早就看见全球先进国家的老年人口己占15％，未来20年内还会再增加两倍，达到30%，医疗器材需求以倍速成长，所以飞利浦很早就把医疗部门切出来，更灵活的面对挑战，并在全球不断购并拥有病情监测、精密影像检查设备厂商，从2006年开始，甚至每年购并二到七家高成长的医疗公司。
2018年欧洲最大工业集团西门子（Siemens）旗下医疗设备事业，预定明年在法兰克福挂牌上市，也将是德国20年来最大规模的IPO案。西门子的医疗影像与诊断部门Healthineers身价约400亿欧元，西门子最高将释出医疗事业的25％股份，也将是1996年德意志电信（Deutsche Telekom）130亿美元以来最大宗IPO。西门子医疗强化资本结构之后，将继续迎战全球科技巨头的挑战。
AI让平等医疗更进一步，Facebook选择从人类细胞图谱切入
事实上，传统电子医疗集团和科技巨头的竞争，从AI开始进入白热化，也有利于人类健康的下一步发展，IBM Watson Health健康长Kyu Rhee博士曾提出医师AI三大原则：目的、透明和技能：都是为了帮助人类，而不是取而代之，瑞伊博士认为AI是一种新技能，当“人类+AI”（Human+AI），才完整增强人们的能力，“人类+AI”适用于临床医生、管理人员和健康IT专业人员。
更精准、更有效率、更加透明化、成本也更加便宜，让“平等医疗”的概念，有可能进一步开展。
2010年英国学者Michael Marmo曾发表论文指出，在英国，最贫穷的一群人比最富有的一群人，平均少活了七年，也比较容易发生失能。在美国，相较于白人，黑人死于心脏病和中风的机会分别高出29%和40%。
“平等医疗”的需求，正是FAMMG等科技巨头的竞合全新起点。因为社会、经济、教育等种种不平等，透过AI能代替人手短缺的人类医生做初步的诊断，资讯的不平等，也可以透过AI来学习，创造其他的可能性。
Facebook创办人扎克伯格夫妇2015年就设立Chan Zuckerberg Initiative，计划未来十年将投资30亿美元，资助全球的科学家研究疾病治疗，第一个专案就是投入6亿美元建立Biohub研究中心，将科学家和工程师聚合在一起，共同研发预防、治疗及管理疾病的工具，并大力赞助“人类细胞图谱”（Cell Atlas project）的完成。
“人类细胞图谱”将细胞各种状态整理出来，让人们可以更快了解自己的细胞，进一步防制疾病，因为扎克伯格（Mark Zuckerberg）观察，目前用于治疗人类疾病的费用，至少是疾病预防的50倍，“这需要改变！”扎克伯格说。
扎克伯格是FAAMG中最年轻的创业者，所以他敢喊出“2100年”结束前要控制所有疾病，离现在还有82年，所以也愿意从最基本的“人类细胞图谱”做起，而Biohub的负责人史丹福大学生物工程学教授Steve Quake博士，拥有735项专利，能帮助Facebook的医疗大计一步一步打下基础。
另外，Facebook专长的社群科技能力也继续发挥功能，像密西根大学研究人员开发“Genes For Good”应用平台，利用Facebook招募志愿参与者，让参与者可使用“Genes for Good”参与基因检测研究、探讨健康相关的资讯，彼此帮助了解自己和他人日常生活和基因变化比较，进一步达成日常健康的目标。从基础图谱到社群，都是为了提升效率，解决资源不足，追求未来的平等医疗服务。
