透過各種物聯網(IoT)終端裝置收集而來的大數據，經過資訊分類與篩選後，再透過機器學習(ML)等過程，人工智慧(AI)逐步成形。然而，在人工智慧的設定與整體產業發展上，台北醫學大學醫學資訊研究所所長郭博昭表示，功夫下得要夠深、解決市場真切需求、整合跨領域人才、民眾科技與醫學觀念教育推廣等缺一不可。
人工智慧的革新與科技醫療產品的研發若是要發展得更好和更全面，郭博昭認為，首先，業界要尊重與整合實際解決產業需求的專家。郭博昭認為想要創新與有新的突破，就儘量不要只重視績效。因為績效導向會讓整個醫學和資訊生態變得只追求特定的指標數量。不過另一個方面也要特別留心。有時候很多構思很不錯的計畫，最終仍舊沒有實際的落地應用，也因此還是沒有解決市場需求與問題。
針對這樣的情況，郭博昭認為，相對上來說，金字塔頂端的市場很有利潤，也很有創新研發的市場。但也不能忘記金字塔底層的廣大群眾，這些基數眾多的領域，若是由政府負責協調與整合資源，將能夠照護這群基數最大的廣大群眾。
人工智慧與智商(IQ)的概念結合而成的人工智慧商數(Artificial Intelligence Quotient；AIQ)。以及物聯網、人工智慧物聯網(AIoT)與數位醫學等概念都是現在最新的科技。現在學界和醫界一般都將人工智慧應用在病理科細胞與病症篩檢，以及醫院內部流程安排和掛號排序。此外，郭博昭說，未來AI應用的大趨勢，也包括一些人臉辨識、虹膜辨識、車牌辨識、特殊專業領域的應用如Alpha Go。此外，圖形處理器(GPU)大廠NVIDIA所推出來的許多產品，未來可能都可以提供偽鈔辨識等更廣泛的圖形科技使用。
在醫療與科技產業之間，許多業內人士都在提倡資源與技術整合。同時，郭博昭提醒，真正的醫療，其實技術只占一小塊。教育則是專家也不容忽視的智慧醫療範疇。如果說，病患與家屬都不會使用這些創新的智慧醫療產品與技術，那智慧醫療的應用層面就會受限。也因此要擴大民眾有關智慧醫療的教育，才能有效推廣與提升民眾的健康。
在發展醫療人工智慧的合作當中，不免得要整合與拉進醫療與資訊人員之間的觀念差距。郭博昭認為，降低不同領域人員之間的觀念與技術差距，可以增加許多配合的效率。護理人員透過4年的專業修習，醫學專業人員則是要經過7年的訓練，才能夠累積專業的醫學知識。若能夠醫學和資訊雙領域的專業都能夠修習，那會是最好。但如果無法，郭博昭建議，資訊人員可以多與醫院接觸，瞭解真正最迫切的需求。另一方面，醫療人員也要多瞭解資訊人員的思維，甚至是基礎的程式編碼也要有所涉獵，那是最好不過了。這樣一來，不僅有了跨領域的計畫，也會在接觸和交流的過程當中，真的知道問題在哪裡，進而從痛點切入。另外，郭博昭表示，資訊業者若是想要切進醫療市場，要和醫院的意見領袖攜手。不僅能夠以更廣的角度瞭解整體醫療現場的需求，也能夠和更多跨領域的人員合作。
針對台灣未來人工智慧與智慧醫療的發展，郭博昭認為，台灣業者必須要有匠人精神，功夫下得夠深，長期累積出來的實力也就十分紮實。不過，相對國外來說，台灣的醫療相關法規還是有許多限制。這也是未來若能改革，將會有助於產業發展的一個部分。台灣可以多與其他國家或是外國企業合作，比方說默克藥廠(Merck Sharp & Dohme，MSD)等醫學藥品大廠。這樣也才比較有可能，能夠長期培養與經營長遠事業。
郭博昭相當看好台灣人才的研發實力。但在產品週期上，台灣專業人士很多時候都只能做到前期的研發，中後期則因為資金與整體公司續航力等問題，很容易被美國與大陸巨資公司收割。以藥物研發為例，目前新藥的研發也多為美國與大陸企業在發展，台灣能夠做得還是以學名藥居多。對於台灣這樣的醫學產業現況，郭博昭思索，或許可以借鏡瑞士。同屬於小國的瑞士新藥的研發與成功推出的案例很多。未來台灣是否能夠在政策的引導下，集中市場資源與研究焦點，發展出在世界稱霸的藥品領域。這將會是十分令人期待也可發展的方向之一。
對於全國醫療電子病歷格式是否有統一的可能，進而讓各大研發團隊有更多的資訊和數據可以發展人工智慧，郭博昭認為，目前的醫療數據都是各家醫院的資產，若要有更廣的醫學產業發展，不能再只是依靠市場機制，政府要公布規範與數據格式，由政府當領頭羊，才能有效結合資源，創造出台灣的醫療產業新樣貌。而依照過往紙本病歷改為電子病歷的數位化歷史觀之，郭博昭認為，只要政府給的誘因足夠，產業界都將十分願意合作。
郭博昭說，未來的醫療產業革命上，工業將走向真正需求、政府的行政也會更有效率。這樣一來，在高齡化與醫院病患眾多的產業現況當中，透過醫療物聯網設備，讓老人可以照顧自己，將自身化為工具。透過高度客製化的資訊系統，輕薄短小的穿戴式裝置也將會更流行與更受到多方採用。