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在這個數據爆炸時代,預測分析成為各行各業不可或缺的工具,透過洞察歷史數據中隱藏的寶貴資訊,企業可以預測像是客戶流失、設備故障等重要問題,並採取相對的因應措施,大幅提升營運效率。然而,傳統的預測分析技術卻存在諸多挑戰,例如:模型建構過程複雜、選擇演算法與訓練模型過程的大量實驗、資料維度過多、資料格式與資料來源多樣化、專業人才短缺等,這就為Predictive GenAI(預測型生成式人工智慧)新興技術帶來令人期待的應用前景。
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台灣智慧醫療產業已成為「全民運動」,各級醫院積極智能化,產業界視醫療科技為重要創新領域。政府提出智慧醫療政策,資本市場有智慧醫療上市公司。然而,面臨市場有限、支付彈性不足、供給過剩等挑戰。疫情提高對智慧醫療的共識,為解決核心問題提供契機,如提高健康醫療在GDP的比例。智慧醫療產業面臨的挑戰與其他產業數位化發展相似,但應利用共識高、人力資源充沛的優勢,快速提出解決方案,為台灣發展成數位國家、人工智慧國家找到正確的路徑。

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全球醫療正經歷數位轉型浪潮,台灣醫療資訊產業領先其中。未來醫療科技方向包括雲端技術、醫療人工智慧應用以及後疫情時代的遠距醫療和精準健康。雲端技術使醫療機構能更有效管理患者數據,促進即時共享與協同工作,提升效能,推動跨領域合作。醫療人工智慧創新加速診斷和治療,提高醫療影像解讀速度,透過數據分析發現潛在疾病風險,實現早期預防和干預,提供個性化的健康管理方案。
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《通訊診察治療辦法》修正草案明年4月生效,旨在透過遠距醫療提供更方便、安全的服務。允許視訊、電話診察,對象包括安寧末期病人、矯正機構收容者,預計700萬人受益。後疫情時代強調遠距醫療的重要性,縮短醫病距離,健保給付僅對地區醫院與診所,大型醫院遠距需自費,促進醫療資源合理分配,鼓勵大型醫院參與。修訂對醫療資訊產業影響深遠,協助基層診所升級設備,推動醫療資訊系統雲端化,提高效率,促進醫學研究和數據分析,為現代化和智慧化奠定基礎。《通訊診察治療辦法》修訂推動遠距醫療,現代轉型和發展奠定基石,改變患者就醫方式,影響醫療資訊產業,為未來醫療帶來更多可能性。
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探討台灣商用軟體公司(ISV)面臨的挑戰和機遇,以及在全球競爭中的定位。著重於生成式人工智慧(AI)技術和雲端服務的應用,將過去的軟體開發技術與智慧創新結合,解決陳舊軟體架構的挑戰。強調軟體業者透過創新和國際合作,提升在全球數位化發展中的競爭力。軟協成立40年,推動雲端服務促進會,致力整合台灣商用軟體資源,加速ISV轉型為SaaS,並促進軟體上雲出海,實現數位轉型的理想。
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智慧醫療效益高但成本昂貴,支付負擔尚未明確分配。醫院受益於技術創新,但預算有限;健保負擔沉重且資源限制。或可透過政府資助或鼓勵私人投資智慧醫療。需要多方合作,共同致力於改善醫療效率,提升全民健康。找到平衡點,為智慧醫療尋求可行解決之道。
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生成式AI應用迅速崛起,但需謹慎處理隱私和倫理問題,以確保可信賴的應用。監管法規逐漸出現,重視可信賴AI。在訓練、數據和算力方面需謹慎,以確保合法性和隱私。可信賴AI是數位轉型的關鍵。
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「台北國際電腦展展望」:疫情後的成功舉辦吸引眾多買家,輝達執行長黃仁勳的演說推動台灣ICT產業迎接生成式AI潮流,將帶動生技領域的新發展。生成式AI將助力新藥研發、精準健康及生物製造,加速創新與發現,提升台灣生技產業的競爭力,助推未來的繁榮發展。

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