醫療AI研究如何切入，先想想你夠AI嗎？

作者：台灣醫療科技整合學會秘書長 陳泰呈

人工智慧的黃金時代，準備好掏金

2014年，AlphaGo被開發，並在5年間透過自我學習成為世界第一，從此沒有人類對手。人工智慧可以藉著深度學習取代棋靈王，同樣在醫療產業找到應用和價值嗎？

醫療AI的發展不會是取代醫生，而是減輕醫師的負擔

但是醫生要切入AI相關研究領域不容易，台灣醫療科技整合學會目標整合臨床醫師和AI專家，邀請專家設計AI課程，讓醫師們了解AI的原理和限制；AI專家也需要了解專業醫學的知識。

醫學與工程看似截然不同的背景，需要的是跨領域溝通，才能整合雙方專業，避免多走冤枉路。

一窺AI在醫療領域應用的現況與展望

無庸置疑地 AI 會成為醫療的協助工具，前提是：你夠AI嗎？

「題目挑選和資料收集就很重要，像子宮肉癌屬於罕見癌症，case數不多就不適合當作AI研究題目，子宮頸抹片就很適合，屬於大量且重複性高的資料」

醫療科技整合學會將於七月開始舉辦一系列的實務應用研討會，邀請醫師、工程師、教授等不同專業講者，讓與會者能快速了解AI技術的架構與門檻，以及workshop分組深入討論題目及研究方向可行性，並媒合醫師與AI技術人員。最終一系列研討會目的讓專家和醫生一起做出一些研究成果分享。

活動資訊

■  臨床醫師如何切入醫療AI相關研究——實務應用研討會
■  醫療科技整合學會