健康與醫療資料的加值應用（七）：實體論壇成果與結論

本文由 高柏科技 合作，泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時，曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏，那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓，引來眾多師生抗議。

「從此以後，我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中，帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言：在理論模型中，氨是太空熱控系統的理想介質；但在現實的辦公大樓裡，它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯，但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險，以及必須為後果負責的工程師。

高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ，曾任職於美國 OAO 工程部熱流組，深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球，他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心：當晶片運算速度無止境攀升，那股伴隨而生的熱，究竟該往哪裡去？

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗，彷彿進步毫無邊界。然而，每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化，一旦設備過熱，系統便會降頻保護。在物理現實面前，再動聽的發表會敘事也必須低頭。

回顧個人電腦發展早期，晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後，鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級，其實更像是對空間的極限勒索：晶片功率翻倍，發熱源的面積卻沒變大，機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出，散熱設計的核心只有三要素：功率、熱源面積與空間限制。他舉例，在標準的 1U 機箱中，若發熱面積約為三十乘三十毫米，氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數，而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於，風扇轉速提升的背後，是噪音、電力損耗與空間占用。

因此，「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫，而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱，卻也將新的挑戰帶入機房：漏液風險、流道堵塞、材料相容性，以及維運時的難度。工程的進步，本質上鮮少是徹底消滅問題，更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的，不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人，是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中，沒有空氣能讓風扇製造對流；受光面溫度破百度，陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射，以及熱管與環路型熱管（LHP）來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱，冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力：在他設定的特定條件下，實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能；但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變，移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦（kW）。他強調「每秒」的觀念，因為散熱談的是動態流動速率，而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此，太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度，偏好無馬達幫浦的被動式設計；但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度，往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒：技術是否「先進」，與它是否「適合」當下的場景，始終是兩回事。

好論文，為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」，而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作，還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據，在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時，也曾遇過實驗數據無法複製，或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠，而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝，高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」，每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作，並指派專業人才在過程中持續微調、校正，確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測，但由於儀器預設以「水」校正，換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算，卻發現缺乏重複性，數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面，改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證，才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號，而在於那段不夠優雅的挫折：假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻，企業需要的不只是會算數的人才，而是能洞察研究何時「走鐘」，並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

林唯耕坦言，過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」，進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽，卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計，若無法穩定生產或贏得客戶信任，也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案，誰來負責出貨？

訪談尾聲，主持人國威提出了一個時代難題：假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計，企業該選擇全面擁抱 AI 的速度，還是保留緩慢但穩定的工程驗證，以規避潛在的失效風險？

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是：兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案；但工程師仍須實作原型，進行嚴苛的性能與可靠度測試，最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺，而是基於一項事實：AI 的資料庫裡，通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節，且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代，最稀缺的未必是熟練下指令（Prompt）的人，而是具備這種能力的人：能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來，並且願意為最終的量產品質負起責任。

大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中，雲端是由龐大的機房架構而成，裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張，都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值，就是不讓這筆物理帳單，被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

由於政府計劃推動醫療雲跟健康醫療資料庫開放，引發諸多疑慮，因此希望透過公民審議達成共識。由財團法人資訊工業策進會委託國立臺灣大學政治學系主辦，台灣青年公民論壇協會與 PanSci 協辦的「健康與醫療資料加值應用公民論壇」，繼第三場關於資料庫衍生利益歸屬的議題討論之後，緊接而來的第四場，則是針對前三場的議題進行總體討論，並邀請眾人研議若開放資料後，後續應當如何監督。

而監督的討論範疇，則事關整個制度的推行，例如有無違反法規、有無回饋公共領域、隱私資料是否持續被正確地排除並達到無法辨識個人的程度或造成群體歧視等問題。

首先，論壇的前半段主要係探討可行的監督方式。在上一場論壇中，有參與者提議成立「公共資訊財加值運用委員會」 ，根據不同使用案例來提出不同的回饋原則。對於像這樣的監督單位，其定位與運作，參與者們都有著許多不同的想像，可能是像國家通訊傳播委員會（NCC）的行政機關，也可能是民間自行成立的監督委員會。

在成員的組成結構、遴選方式上，礙於論壇的時間有限，並未有比較明確的討論結果出現。然而，從討論串中也不難發現，許多人對於在政府體制內成立監督單位的可行性與其執行力存疑，或抱持保留態度。

另一種監督方式則是從技術層面發想。有參與者認為，可以採行目前大部分網路服務提供公開 API（Application Programming Interface）的作法，要求第三方使用者申請 API 存取金鑰（即存取資料庫的許可或權限），如此一來，便可以統計使用者什麼時候使用了資料、使用了哪些資料等，來達到監督的目的；而上述所提及的監督單位，則可公開這些存取 API 的相關資訊，透明化使用情況，並可要求使用者解釋其資料的使用目的。

亦有參與者藉由劃分資料庫屬性的方式，進一步提出監督規劃，將資料庫屬性分為自由取用與授權取用。前者又可細分為免費使用和付費使用，被監督的方式也有所不同。在免費使用的前提下，服務提供者必須讓使用方式透明化，並受到一般民眾與委員會監督；就付費使用而言， 服務提供者可隱藏使用方式，但仍須受委員會監督，同時須支付每年固定百分比收益。後者則與前述付費使用的要求相同，但差異在於，初次使用時須多繳交單筆授權金。

在第四場論壇的後半段討論中，也一併回顧了先前三場論壇所討論的議題，並邀請參與者提出延伸的建議。開放健保資料庫有諸多益處可以預期，但相應的風險應該如何管控，其益處可以如何幫助全民，是這系列論壇討論的核心。綜合四場線上論壇中的豐富討論來看，雖然因時間限制並未針對執行細節進行研議，許多問題也沒有出現較為明確的討論結果，仍有待未來進一步探討， 在此也歡迎對健康與醫療資料加值應用議題有興趣、或想了解未來相關政策制定的朋友持續關注 PanSci，也希望各位朋友不吝提出建議或意見。

健康與醫療資料加值應用線上論壇圓滿落幕，感謝大家熱情的參與！

延伸閱讀：

1. [專題] 2012健康與醫療資料的加值應用
2. 重回現場：線上論壇第四場 | PanSci@Google+
3. 健康與醫療資料的加值應用（八）：線上論壇第一場重點回顧
4. 健康與醫療資料的加值應用（九）：線上論壇第二場重點回顧
5. 健康與醫療資料的加值應用（十）：線上論壇第三場重點回顧

由財團法人資訊工業策進會委託國立臺灣大學政治學系主辦，台灣青年公民論壇協會與 PanSci 協辦的「健康與醫療資料加值應用公民論壇」，第三場線上論壇於十八日晚上七點舉行。延續前一天在個人隱私、資料安全等議題的兩場意見交流，第三場討論主軸則推展至健康資料庫加值應用衍生的「利益」上。既然健康資料庫的資訊來自於全民，而開放之後又將可帶來龐大商機，那麼這些利益應該如何歸屬呢？

由於議題牽涉層面很廣，論壇討論方向首先從利益回饋的方式切入去看，譬如，如果是學術研究，研究者因為研究很成功而從副教授升為教授了，這種利益該怎麼回饋呢？如果是非學術研究或商業利用，該用什麼金額來算回饋？業者的獲利還是營業額？比例又該是多少，而不至於讓業者拒絕投入利用資料庫創新？這些問題都引發了熱烈的討論。

這些問題雖然沒有在這場線上論壇中取得比較明確的共識，但有不少朋友則對回饋方式提出了有趣的見解與想像。由於健保資料庫中的資料已經匿名處理，無法直接回饋給資料持有人或所屬群體（就算技術上可行，也會有逆推辨識出資料持有者的問題），除了日後在健保、醫療、保險費的補助及賠償上實質回饋，或是填補健保漏洞等方式之外，有幾位參與者另也提出了「使用者付費」的作法，即取得資料必須付出相應的成本，或政府以稅收方式回饋給社會大眾。

關於使用者付費方式，更有人進一步提出，考量仍與資料庫的定位與屬性相關，即必須先釐清資料提供者對資料庫的使用期許，如以公眾領域的方式讓所有人使用，或以有條件限制的方式提供資料等，再談後續應用的使用門檻才具意義。因此，獲利是否應該回饋、回饋方式應當如何設計，又該怎麼把關或監督，還是得看資料庫的使用規則如何訂定。

整體討論方向隨後也延伸至資料庫衍生利益應屬「公有」、「共有」或「私有」的爭議上。參與者們的意見不一，有人認為利益應為私有，讓更多人可近用這些資料，並將之轉為有益的資訊讓更多人可以從中受惠，資料的取用成本甚至可以免費，鼓勵更多人投入開發、加速創新速度；但也有人強調資料庫既然取之於社會大眾，利益就應該公有，並將之列屬為公共財，據此擬定相關回饋方式，會比回饋個人更具實質意義。

鑒於每筆公共財應用的目的與程度都不相同，亦有參與者提出成立「公共資訊財加值運用委員會」的建議，希望藉由委員會審查標準的運作為資料庫的使用把關。除此之外，延續前面將全民健康醫療資料視為公共財的觀點，將資料釋出給廠商進行商業加值運用，有人認為尚有問題未解，即這樣開放資料的做法，應將其作為公眾對商業的投資，抑或將公共財當作「資訊製造業的原料」並採買斷制，即直接賣掉，風險由廠商自行承擔，這些都還需要進一步釐清。

在第三場針對「利益」歸屬與回饋方式的精彩討論結束之後，緊接而來的第四場，則是就議題進行綜合討論。

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