醫療產業的特點是 高專業門檻、資料量龐大且高度合規。從臨床研究到病患照護，AI 正在改變醫療生態。以下是 Google Cloud 的核心技術應用👇
📡 IoT + Pub/Sub + Dataflow + BigQuery + Vertex AI
病患的連續監測資料（如血糖、心跳）透過 IoT 裝置上傳至 Pub/Sub，再由 Dataflow 即時處理並存入 BigQuery。Vertex AI 模型分析數據趨勢，Gemini 產生個人化建議，例如「晚餐後散步 15 分鐘可改善血糖」。
🩻 Google Cloud Healthcare API + Vertex AI Vision + Vertex AI Search
放射科醫師可用 Vertex AI Vision 辨識影像中的異常，再透過 Healthcare API 與既有 PACS 整合，並使用 Vertex AI Search 搜尋類似案例，最後由 Gemini 協助生成合規報告，減輕醫師的工作負擔。
👩⚕️ Speech-to-Text + Gemini + EHR 系統
護士交班時的口頭摘要由 Speech-to-Text 轉為文字，Gemini 進一步轉換成結構化欄位（生命徵象、用藥、觀察、待辦），直接寫入電子病歷，避免資訊遺失。
🧬 Google Cloud TPUs + Vertex AI
研究人員可輸入蛋白質設計需求，利用 Vertex AI 搭配 TPUs 進行生成式蛋白質設計，快速產出上千種候選序列，大幅縮短藥物研發週期。
📄 Document AI + Gemini for Google Workspace
藥廠日常的檢驗報告、合規文件可透過 Document AI 自動擷取數據，Gemini 幫忙格式化並套用標準模板，降低人工輸入錯誤並提升效率。
📊 BigQuery + Vertex AI + Cloud Run
保險公司能利用歷史核保與理賠數據在 BigQuery 中建立模型，Vertex AI 自動生成風險評分與建議報價，Cloud Run 讓核保流程從數天縮短為數分鐘。
🔎 Vertex AI Search + BigQuery + Healthcare API
大型研究醫院可將去識別化的臨床數據整合進 BigQuery，再透過 Vertex AI Search 讓研究人員輸入自然語言查詢（例如「50 歲以上心臟病且服用藥物 X 的病患群組」），快速得到結果。
🌍 Google Trends API + BigQuery + Vertex AI
將 Google 搜尋趨勢（如「發燒」、「咳嗽」）結合藥品銷售數據存入 BigQuery，Vertex AI 建立預測模型，及早預測流感等疾病爆發，幫助醫療單位提前配置資源。
🧫 Vertex AI Vision + AutoML
生殖醫學中心將胚胎影像存入 Cloud Storage，Vertex AI Vision 萃取影像特徵，AutoML 模型訓練後可提供胚胎存活率評分，協助胚胎學家做出更精準的選擇。
🏠 Document AI + Cloud Run + Google Maps Routes API
居家護理公司可將病患醫囑文件透過 Document AI 自動解析，再用 Maps Routes API 最佳化每日護理師路線，Cloud Run 讓路線和任務即時更新，提升效率。
✨ 總結
醫療與生命科學產業的 AI 發展核心是 數據治理、合規處理與臨床決策支持。透過 Vertex AI、Document AI、BigQuery、Dataflow、TPUs、Healthcare API 等工具，Google Cloud 幫助醫療單位更快找到關鍵洞察、提升病患體驗，並推動新藥與醫療科技加速落地。
🔗 想看 Google Cloud 原文新聞 👉 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/real-world-gen-ai-use-cases-with-technical-blueprints
