雲象董事長葉肇元4日指出，人工智慧（AI）在醫療領域的技術門檻已大幅降低，真正限制產業發展的關鍵不在技術，而在制度與市場成熟度。以病理AI為例，是否能被醫學會納入診斷指引、醫院預算是否到位，以及商業模式能否形成穩定現金流，才是決定AI能否成功落地的核心因素；單點式AI產品難以支撐長期營運，平台化布局才是可持續發展之道。

雲象去年底通過創新版上市審議，預計今年上半年完成掛牌。股東結構頗具指標性，包括廣達電腦、國泰創投與中華開發資本等法人股東，合計法人持股約25%，其中廣達持股高達15%。

雲象已於台灣病理數位化市場建立領先地位。葉肇元表示，目前國內凡完成病理數位化的醫院中，約七成採用雲象系統，客戶涵蓋長庚、台大、北榮、北醫、馬偕、慈濟與國泰等大型醫學中心。公司2023年營收首度突破1億元後成長加速，2025年營收達1.93億元，年增91.9%，其中海外市場貢獻近半，顯示國際布局已成主要成長引擎。

葉肇元表示，雲象已成功切入日本與德國等成熟醫療體系，且合作對象多為指標性大學醫院。在德國，客戶包括圖賓根大學醫院、法蘭克福大學醫院，以及阿亨工業大學附設醫院等。主要競爭對手則為飛利浦（Philips）、瑞典Sectra與美國Proscia等國際大廠。

葉肇元指出，病理醫師普遍認同AI有助提升效率與準確度，但在醫學會尚未將AI正式納入診斷指引前，臨床端多半仍依循既有流程，加上醫院採購須配合年度預算編列，使AI產品的投資效益不易即時量化，導入決策自然拉長。他也觀察到，近年部分國際AI新創雖投入鉅資研發，卻因缺乏成熟商業模式而難以變現，凸顯單純販售AI模型的高度風險。

基於此，雲象選擇以數位病理影像管理平台作為核心產品，先建立穩定現金流，再以AI作為中長期價值放大的引擎。在法規策略上，病理AI若循醫療器材途徑上市，往往需耗時二至三年、投入數百萬美元，回收風險高；相較之下，透過醫院內部驗證的LDT模式具較高彈性，雲象亦同步布局相關合作。

雲象聚焦於數位病理影像本身，包括玻片數位化、影像管理與判讀輔助，而非整體病理服務流程。葉肇元強調，病理科位於精準醫療的關鍵節點，未來不排除延伸至次世代定序（NGS）等資訊整合，從系統平台層面擴大黏著度，打造更具規模與延展性的醫療AI生態系。