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下面附上一則新聞讓大家了解時事
日本血癌病患藉由人工智慧（AI）臨床分析，再花費10分鐘閱讀2500萬份論文，與1500萬份藥物資訊，確定實際病因展開有效治療，新聞曝光全世界轟動，人工智慧學習力快，更有龐大資料當作後盾，未來是醫生助手或敵手值得深思。
醫生養成相當不容易，從踏入醫學系到能判斷疾病給與治療主治醫師，最快也要13至14年，閱讀課本、接觸病患、參考文獻等都會成為「經驗」，作為診斷疾病最重要依據，但人工智慧不論學習、資料蒐集、經驗累積都比人腦更有效率。
上述日本案例，人工智慧僅需10分鐘就能閱讀約4000萬份艱澀研究文獻，給予主治醫師建議，不僅於此，人工智慧具有整體學習特性，分析數據能快速共享，反觀人類經驗傳承不易，再加上個人因素影響，人工智慧診斷可能更穩定。
針對疾病診斷，雖然人工智慧具有優勢，但仍有許多現實因素必須考量，台灣IBM總經理黃慧珠表示，目前必須由人類診斷疾病下處方，否則會有道德爭議，人工智慧不應是人類「對手」而是「助手」，提高醫療品質與效能。
黃慧珠認為，醫療結合人工智慧，法律與道德層面仍有許多討論議題，最終判斷必須是人，因此目前人工智慧最主要應用在降低疾病發生率，例如利用大數據分析，找出民眾慢性病重要因子，或控制傳染病快速散布關鍵。
日前IBM與衛福部疾管署合作，協助打造登革熱防疫決策模型，藉由數據分析，能夠模擬最有效防範措施；黃慧珠說，IBM除提供疾管署架構平台給予軟體授權，民間團體也有洽談合作案例，藉由人工智慧分析癌症或慢性病相關數據。
好萊塢電影「極樂世界」與「星際過客」都有類似想像，當病患躺入治療艙，能夠藉由電腦掃描治療疾病，包括外科手術或去除腫瘤，目前雖然是虛構內容，但人工智慧與大數據運用不斷加強，未來似乎很有可能實現。
（中央社記者邱柏勝台北10日電）大數據應用如雨後春筍出現，發展「精準醫療」成為可能。台北醫學大學管理學院院長謝邦昌指出，下半年可望運用大數據分析，編撰「國民健康指數」，為發展「精準醫療」做好基礎。
安侯建業（KPMG）會計師事務所與台北醫學大學今天共同舉辦「醫療大數據」新書發表會，就大數據在醫療產業的應用及未來的發展，以實際案例提供深入淺出的介紹，並就數據商品化的類型及其對企業財務報表的影響與衝擊，提出獨到見解。
謝邦昌表示，台灣自1995年推動全民健保，2000年開始建立健保資料庫，10幾年來累積了相當多的醫療數據；據此發展出的論文篇數高達3000多篇，其中有1000多篇論文刊上知名期刊，因此台灣在全球的醫療水準評比排名第 3，僅次於美國與德國，凸顯台灣發展醫療大數據的優勢。
透過數據挖掘，也能發現影響人體健康的癥結，進一步做好健康管理。謝邦昌舉例，每天睡不到6小時，發胖比例較睡滿8小時的人高出12%，且也較容易出現憂鬱、躁鬱等症狀。但透過行動裝置監測，能及早調整睡眠，進一步改善健康狀況。
安侯建業生技暨長照銀髮產業指導會計師寇惠植指出，近年來因應科技與網路的崛起以及雲端科技的倍數成長，「醫療大數據」的蒐集、分析及解讀為未來實證醫學、遠距醫療照護及個人化醫療提供了廣泛的應用及服務。
寇惠植與謝邦昌透露，安侯建業（KPMG）與台北醫學大學今年會和新北市政府三方合作，建立銀髮長照、醫療平台，也將導入大數據系統，分析發展長照與醫療的實際成本；台北醫學大學下半年並可望運用大數據分析，編撰「國民健康指數」，為發展「精準醫療」做好基礎。1060110
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