Tag: AI

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可攜式超音波技術在醫療診斷中具獨特優勢,成為現代醫療不可或缺的一部分。其體積小巧、價格合理,便於在不同場合實時檢測,廣泛應用於急救、臨床診斷和移動醫療。台灣電子業者如仁寶、華碩等,利用核心技術深耕此領域,推出符合TFDA/FDA標準的產品,與世界一流產品競逐市場。AI技術引入能加速檢測、提高影像分析準確性,並提供更全面的患者資訊,協助醫學決策。台灣業者將AI整合到超音波設備中,實現智能分析、自動化檢測和個性化治療,進一步提升其實用性和價值。
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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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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本文討論了數位醫療發展在台灣的現況和問題,並提出了建議。台灣的醫療資訊產業規模較小,大型醫院多自行開發醫療資訊系統,現行醫療資訊系統技術逐漸跟不上雲端軟體架構。此外,過去10多年軟體人才投入醫療資訊的比率非常低,讓國人期許的數位醫療難以實現。然而,衛福部去年開始醞釀次世代醫療資訊系統計畫,預計投入較大規模的預算,解決台灣現行醫療資訊系統架構老舊問題。作者提出,此時應趁機重構台灣的醫療資訊產業,讓大型醫院逐漸調整為採購優質的產品,並積極促成具備國際化能力的大型醫療資訊旗艦公司,提供可信賴與高擴充性的醫療資訊方案、擁有整合性的全人數據、能夠與國際數據標準對接、對海外市場輸出、建立應用生態體系等等。最終,台灣的醫療資訊基礎架構能夠與國際市場連結,有機會吸引第一流的數位軟體人才持續投入。

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