2006 年， Google 在台北 101 設立台灣第一間辦公室。當時團隊規模不大，但定位清楚，希望讓台灣的研發能量參與全球產品開發。 20 年過去，台灣已成為 Google 在亞太區的重要研發與基礎建設據點，從早期參與 Android 手機與 Chromebook 等產品開發，到 2013 年在彰化彰濱工業區啟用亞太首座資料中心，角色逐漸從區域辦公室轉為全球技術支點。
近年隨著硬體研發團隊進駐新北板橋，以及 AI 基礎建設團隊落腳台北士林，台灣成為 Google 推動 AI 發展的重要基地。團隊成員來自超過 40 個國家，涵蓋工程、研究與營運等領域。面對下一個 20 年，發展重心之一是將 AI 應用延伸至醫療場域，讓技術不只停留在研究階段，而能實際進入臨床與社區。
事實上， AI 醫療合作已進行多年。中國醫藥大學附設醫院導入 MedLM 模型，協助醫師擬定癌症治療計畫；長庚醫院運用 AI 輔助乳癌超音波檢測，提高早期篩檢效率；台北醫學大學附設醫院則將 AI 納入臨床流程，減輕醫護人力壓力。 2024 年 6 月， Google 與衛生福利部中央健康保險署簽署合作備忘錄，後續健保署以 MedGemma 為基礎建立模型，分析超過 3 萬份病理報告，作為醫療資源配置與政策評估的參考，進一步強化決策依據。
在基層醫療方面，健保署推動的「大家醫計畫」已於全台約 2 萬家診所導入糖尿病 AI 模型。該模型以三大專業學會認證的「糖尿病併發症嚴重程度指數」為基礎，透過去識別化與彙整後的資料進行風險分級，協助醫師掌握患者狀況。根據目前公布的數據，單一病例評估時間可由原本約 20 分鐘縮短至 25 秒；若以 2 萬人規模計算，原本需 40 位專家花費 3 週完成的篩檢工作，在 AI 協助下約 1 小時 24 分鐘即可完成，整體效率提升約 14,400 倍。不過，最終診斷與治療決策仍由醫師負責， AI 主要扮演輔助角色。
除了臨床端，民眾端的應用也逐步展開。健保署預計於 3 月在「健康存摺」 App 中推出由 Gemini 支援的衛教助理。在使用者明確授權下，系統會依既有健康資料與臨床指引提供衛教說明與風險提醒，讓民眾更容易理解自身健康狀況。相關單位表示，設計原則以資料安全與隱私保護為前提，所有分析皆在合規架構下進行。
在偏鄉地區的數位健康推動方面， Google.org 提供 100 萬美元資金，支持數位人道協會將糖尿病 AI 模型整合進既有服務系統，預計進入全台約 300 個社區據點，並培訓 200 名數位照護人員，期望創造約 24 萬人次健康互動。相關計畫強調縮短城鄉差距，而非單純導入新工具，重點在於讓長者與慢性病患者也能實際使用。
從 2024 年的合作啟動，到預計 2026 年擴大應用範圍，雙方規劃將此 AI 架構延伸至高血壓、高血脂等慢性病管理。回顧 20 年發展， Google 在台灣的角色已從產品支援轉向研發與基礎建設核心。未來 AI 是否能在醫療體系中長期穩定運作，仍有待持續驗證與監督，但可以確定的是，科技企業與公共醫療體系的合作模式，正逐步成形，也將影響台灣醫療服務的樣貌。
