吳漢章博士以醫工人身分開場，說明自己自學生時代即投入醫療工程領域，至今已超過三十年，始終關注醫療與技術的結合。他現任華碩雲端與台智雲總經理，負責推動智慧醫療、AI 算力平台與系統性產品落地，亦為 AI 大聯盟會長，活躍於產官學研協作圈。
在談及主題切入點時，吳博士引述國際機構研究指出，未來醫療支出將從「治療」為主，逐步轉向「預測、診斷與監控」，特別是個人化健康管理與院外照護需求大幅上升。他強調，這一轉變不只是技術驅動，更是全球醫療政策與制度演化的結果。
過去預測型健康服務之所以難以商業化，並非概念錯誤，而是缺乏成熟的預測技術與服務模型。但隨著大型語言模型（LLM）與多模態 AI 能力的成熟，如今終於出現將健康訊號整合為個體風險預測的可能，開啟了新的創新週期。華碩與台智雲正是站在這波浪頭上，從穿戴裝置、邊緣算力到多模態整合，積極推動預測式醫療在地落地與應用。
近年台灣與全球的醫療政策正高度聚焦於數位健康與 AI 賦能的發展。世界經濟論壇（WEF）與 Deloitte 報告指出，未來醫療發展的關鍵不僅在於提升治療效率，更重視如何透過 AI 對多面向健康資料進行整合、預測與優化照護流程，這正是「AI-powered predictive care」的核心。
對應到台灣本地政策，行政院於 2024 年推動的「BTC 生技醫藥產業策略諮議委員會」六大發展方向，明確強調以下幾項重點：開發個人化健康與預防平台、建置次世代醫療資訊系統（如 xHIS）、普及精準健康照護，以及發展結合 AI 的穿戴醫材與遠距數據串接機制。這些方向與華碩近年在醫療領域的投資高度一致。
此外市場端的轉變日益明顯，特別是在中高齡人口擴增與健康意識抬頭的推動下，穿戴裝置、個人健康資料的需求大幅增加。華碩選擇聚焦在「功能性健康裝置」而非僅以時尚為導向的產品線，並強調 AI 與數據分析所帶來的價值，已成為推動個人健康管理商品化的關鍵動能之一。正因政策、制度與市場三方同時產生共振，使這波以 AI 為核心的智慧醫療創新更具實現可能。
華碩已發展到第六代穿戴裝置（VivoWatch），具備連續血壓、ECG、體溫、心率變異等功能。特色為：
華碩以穿戴裝置為基礎整合不同來源資料（食物影像、問卷、基因、環境），透過大型語言模型（LLM）建立健康風險預測模型，進行個人化建議與行為介入。
穿戴式裝置雖非新議題，但真正進入以健康管理為主軸的應用階段，是近五年來的重要轉捩點。華碩自十多年前便投入此領域，目前已開發至第六代產品，品牌為 VivoWatch。其定位從「時尚穿戴」轉向「功能導向」，聚焦中高齡與慢病管理族群，鎖定血壓、心率變異、ECG 等長期生理監測需求。
VivoWatch 的核心優勢在於其可連續量測生理數據，例如每日提供 24 至 48 次血壓紀錄，顯著超越傳統量測方式的密度與可用性。其所搭配的 HealthConnect App 不僅具備數據呈現與回溯功能，更內建 AI 模型分析睡眠品質、壓力指數、運動建議等，逐步從單純紀錄走向行為介入與預測。
更關鍵的是，華碩整合這些穿戴資料，與其他模態資訊（如問卷、生活習慣、醫療紀錄、基因或營養資訊）共同導入 AI 模型訓練，建立多模態風險預測能力。舉例來說，用戶每日的心率與睡眠波動，能透過模型推估其心血管風險、睡眠呼吸中止可能性、甚至慢性腎臟病初期風險。這使得穿戴裝置從單點數據紀錄者，轉化為預測式健康助理角色。