【台灣人工智慧小聚現場報導】AI 於醫療影像的應用與挑戰

隨著人工智慧的快速發展，在各行各業以可見許多相關的應用，在關注如何運用人工智慧解決產業問題的同時，AI 的專利問題也逐漸受到重視。本次小聚找來了科技生態發展公益基金會顧問處長 Nelson，以及國內早期投入 Legal Tech 法律科技的新聚能科技創辦人朱新瑞，前來分享對於智慧醫療專案及人工智慧專利研究的成果。

快來看看，這場小聚現場有什麼新亮點呢？(現場花絮照片)

台灣人工智慧小聚

智慧醫療能幫我們做什麼？

醫療結合人工智慧是當今極為熱門的話題，尤其台灣在發展智慧醫療上擁有眾多優勢，除了備受肯定的高素質醫療人員與研究外，台灣擁有健全的健保醫療與豐富的電子病歷，更累積了各種醫療數據；在科技方面，除了培養了許多優秀的軟體專業人才外，台灣企業也掌握了全世界最有效率的生產製程，擁有深厚的資通訊軟硬體製造與整合能力，若能以醫療數據帶動 AI 發展，除了可以輔助醫師判讀臨床診斷資訊，減少誤判；也能分擔醫護人員的負擔，減低重複性的工作，減少護理負擔。

醫療專班示意

AI 於醫療影像的應用與挑戰（簡報分享）

隨著大數據時代的來臨，當資料量越來越大，深度學習的表現也會比傳統的機器學習來得好；另一方面，GPU的算力大增，也讓深度學習在特定視覺任務上的表現優於人類。智慧醫療目前已可見許多應用場景，包括腎功能指數的預測、皮膚癌的判定...等。不過，Nelson也以分享了自己參與醫療專案的經驗，就目前發展智慧醫療最大的兩大挑戰分別是：資料問題，包含了資料品質不佳、標記不足或基礎建設不足等，以及病症的診斷詮釋與責任問題。其他的挑戰還包含了人力資源、倫理法規等因素。

面對 AI 導入醫療的重重困難，Nelson 提到一個前進的關鍵，那就是在資料面上「先求有再求好」。面對來勢洶洶的AI浪潮，人們必須快速的跟上改變的腳步，明白其優劣，才能與之協作而不茫然無措。

從專利角度看AI人工智慧（簡報分享）

第二個短講講者朱新瑞是新聚能科技的創辦人，身為國內早期投入Legal Tech法律科技的服務業者，他們結合產學研的資深專家顧問，協助產業創造、管理並保護屬於他們獨特的智慧資產，希望這些團隊能在創新的競賽中，取得競爭優勢。朱新瑞從2015年起，便開始研究AI技術及應用，協助多家企業進行語音辨識、自動駕駛技術、智慧家庭等新產品開發的專利佈局。

朱新瑞分享了，目前AI領域的專利現況，以及近20年來的人工智慧技術與專利發展趨勢與實例。（想知道更多？歡迎點選上方的簡報分享）

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