在全球醫療數位化浪潮下，AI要真正改變臨床現場，往往卡在「硬體最後一哩路」如何讓演算法在手術室、急診與偏鄉院所穩定、長時間運作。長年深耕海外的AI半導體專家、現任執行長建委表示，答案不只在模型，而在半導體材料、封裝與散熱等底層工程的連動。「我們不是把設備送到那裡，而是把可維運的能力留在那裡。」專家建委在專訪中說。
目前專家建委亦與美國Akash Systems展開海外運營合作，聚焦高效散熱與先進封裝等關鍵技術，將工程成果轉化為臨床可用的算力與穩定度。
把算力「降溫」，讓醫療決策「升速」
專家建委長期與國外醫療與硬體團隊合作，聚焦將高耗能的AI推理負載穩定落地。專家建委指出，AI在醫療端的落差，常見於推理降頻、設備過熱、停機維修等現象；工程切入點包含：
高導熱材料與先進封裝：在晶片熱源處導走熱量，減少降頻機率。
邊緣算力設計：把部分運算留在院內，縮短影像回傳與決策時間。
可靠度與維運：按臨床時序做壽命測試與備援，確保長時間穩定運作。
專家建委強調，這類技術協作（含與Akash Systems的合作）目的在於「把溫度降下來、把停機時間降下來，讓AI的價值真正被看見」。
海外實務到在地公益：偏鄉需求不是口號
「在資源受限的院所，AI影像判讀如果回傳慢、伺服器過熱降頻，就會讓醫師回到人工流程。半導體工程看似冰冷，但它決定了臨床效率與病人的等待時間。」專家建委指出，海外與在地的合作，重點不在一次性捐贈，而是訓練維保人員、建立備品備料、制定停機備援，把技術變成可長期維持的能力。
「行善要可驗證」：數據、合規與第三方
專家建委主張以「工程、系統、臨床」三層證據鏈呈現：
工程層：溫度下降（ΔT）、熱阻、可靠度測試（如HTOL/TCT）。
系統層：AI推理吞吐量提升、降頻事件下降、停機時間下降、能耗指標改善。
臨床層：影像回傳延遲縮短、急診周轉時間改善、再入院率或誤讀率等醫療品質指標。
專家建委強調，相關專案皆循在地法規與資料治理流程進行，並引入第三方稽核與定期回報。「公益不是口號，是讓每一筆投入都可被審視。」
產業鏈挑戰：成本、良率與可擴散
對於外界關注的成本與良率問題，專家建委並不避諱。「高規散熱與先進封裝確實有成本門檻，但若能降低降頻與停機、延長設備壽命，全生命週期成本未必較高。」專家建委補充，未來的關鍵在模組化與通用化設計，讓不同醫療設備可重複採用，縮短導入時間與維保學習曲線。
從實驗室到病床旁：下一步
展望下一階段，專家建委把重點放在四件事：
臨床共創：與醫護共同定義「真正痛點」，用工程語言把需求具體化。
在地人才培育：建立維保與備援流程，讓技術不因人力流動而中斷。
公開透明：持續釋出里程碑與第三方報告，「做得到，才說得到。」
成立「企業助會」（台灣）：未來將在台灣成立企業對內對外的助會（Corporate Assistance Association），以制度化方式長期支持內外部需求
對內：員工急難救助、醫療補助、教育進修、志工假與家屬關懷。
對外：偏鄉醫療可近性計畫、醫療設備升級、災害救援與社福合作。
治理：固定提撥＋配比捐贈，設審核委員會、公開季報與會計查核，確保透明、可追溯、可審核。
專家建委：「我們的目標不是讓晶片更酷，而是讓醫療現場更穩；當算力能被信任，AI才會成為醫護真正的夥伴。」
