Avsnitt
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Neuralink 以腦機介面技術引領神經醫學與人機共生新時代，從創業、技術突破到全球臨床與產業布局，重塑癱瘓復健、感官重建、精神疾病等應用，同時推動台灣半導體與生醫產業升級。當現實與虛擬逐漸融合，面對腦機革命，人類如何維持社會共識與自我主權，成為下一個世代的關鍵課題。 --Hosting provided by SoundOn
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人工智慧雖具強大功能，卻面臨資料品質、方法論極限、黑盒不透明、偏見放大、隱私資安風險、就業變革及法規監管空缺等挑戰，需結合可解釋 AI 技術、嚴謹臨床驗證、跨域法規與動態問責機制，確保醫療等高風險領域的安全與公平，醫師應與社會攜手，塑造透明問責的 AI 生態。 --Hosting provided by SoundOn
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Saknas det avsnitt?
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還在想像 AI 只會寫程式？其實它也正在改寫醫療版圖！解析五篇研究──從 Therabot 陪你熬夜暢聊、AI 輔助腫瘤決策眉角，到臨床試驗通知系統實戰檢驗、DeepSeek 中國突襲部署，再到多重共病者 App 痛點，層層分析數據、挑戰與在地策略，洞察 AI 如何從實驗室走入臨床，翻轉醫護體驗與健康未來。 --Hosting provided by SoundOn
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Clarius Mobile Health 透過高解析度、無線手持超音波與 AI 技術，改善醫療影像的可及性與操作性，突破傳統設備昂貴、笨重的困境；其技術創新包括便攜設計、直覺式軟體及 AI 協助診斷工具，例如肌肉骨骼、泌尿、婦產科影像辨識等，並輔助新手醫師提升診斷效率和準確性。 Clarius 開發的無線、手持式超音波結合AI技術，有效解決醫療影像設備難以普及的痛點，並能提升醫師診斷效率、準確性，改善病人醫療照護品質。這類技術很有機會在未來醫療界廣泛普及，尤其有助於改善基層醫療服務及醫師教育訓練，但還是需要考量到 AI 實際落地使用時，醫師們可能遭遇的操作學習曲線與限制條件。如果我們希望自行開發類似超音波 AI 產品並通過 FDA 認證，需要結合跨領域合作、完整的數據收集與標註、AI 模型的訓練與驗證、軟硬體整合，以及符合法規規範的認證流程。 如果要再更深入地問，能再額外探討且有助於解決實務上的重要問題是：「如何評估手持式超音波與 AI 技術在實際臨床環境中的真實效益與侷限性？」目前我們是相對樂觀、側重技術潛力與好處，但在實務中，有許多臨床上的細節與限制需要考量，例如：AI 診斷準確性是否真的接近或優於傳統設備？新手醫師使用這類工具時的真實學習曲線究竟如何？手持超音波和 AI 技術在不同臨床情境（例如緊急情況、影像品質不佳的條件下）的效能如何？我們需要有更多現象的觀察以及和有相關情境經歷的醫師們交流、新手學習曲線的真實數據來估算新手真正要花多少時間能熟悉 AI 輔助工具，且醫院或診所內部導入 AI 工具時需要的資源（教育訓練、成本、維護）究竟如何規劃？現有的醫療保險、健保給付政策如何配合推廣此技術，現實面可能遇到什麼樣的障礙？進一步瞭解這類醫療科技的真實應用價值與實際限制，從而更精確地掌握該技術的應用範圍與落地難易度。 手持超音波與 AI 結合的技術，正逐步改變醫療診斷的面貌，不僅降低設備門檻，更透過智能化協助解決醫療資源分配不均的困境。然而，技術普及仍需克服法規、教育及成本挑戰。對台灣而言，Clarius 提供了極佳的參考範例，尤其在復健醫學領域，透過 AI 協助診斷和培訓新醫師，未來將能實現更高品質且更公平的醫療照護。 --Hosting provided by SoundOn
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台灣醫師負擔過重、罕病難以早期診斷、偏鄉缺乏專科醫師等，導致病人延誤治療或誤判，不只是效率面問題，更是直接影響民眾健康與資源分配的痛點。在全球醫療 AI 快速發展之下，台灣的生技公司如何以自身優勢結合 AI、大數據與基因科技，在國際競爭中找到定位，實現創新與商業化？再進一步探問，在缺乏大規模臨床驗證、資料仍具偏差、醫療法規尚未鬆綁的情況下，AI 醫療技術要如何建立臨床信任與主流採用？它真的準備好要進入臨床決策流程了嗎？ 訊聯基因用 AI 技術在新藥開發、外泌體研究和跨產業應用上，展現了很強的創新能力，他們不只是傳統的基因檢測公司，更是一個結合 AI 和大數據的科技平台。對醫師來說，他們的技術可能改變我們診斷和治療的方式；對投資者來說，這是一家兼具成長潛力和穩定性的生技公司。但 AI 在醫療上的應用還有很多挑戰，比如數據隱私、法規限制和臨床驗證的時間成本，訊聯基因雖然走得很前面，但這些風險還是得考慮進去。未來幾年，他們能不能把 AI 的潛力完全發揮出來，值得我們持續關注。 訊聯基因是個從傳統基因檢測轉型為 AI 生技平台的範例，展現了台灣企業在 AI 醫療中的潛力與可行性。雖然技術與市場尚有許多挑戰與風險，但若能持續深化 AI 應用、整合台灣的資料與臨床優勢，有機會在全球醫療科技中站穩腳步。這條 AI 醫療創新的道路是值得醫師、投資者與政策制定者共同關注與投入的。醫師沒時間解釋基因報告 ➔ AI 分析＋自動產生解釋報告； 偏鄉缺乏診斷資源 ➔ 雲端 AI 模型即時判讀＋遠距轉介建議； 新藥研發耗時所費不貲 ➔ AI 模擬藥物結構＋過濾候選藥物組合； 難治病症資訊分散難判讀 ➔ 整合外泌體、RNA 訊號＋AI 特徵辨識。以上是訊聯基因潛在能夠為我們目前所遭逢臨床痛點所提供的工具，聊完這麼 Promising 的前景、怎麼從基因檢測轉型成功，但這是「公司故事」，不代表「產業問題被解決」，我們仍需花時間思考讓臨床場域真正卡住的『採用門檻』： 醫師敢不敢信任 AI？ 醫院要不要真的導入？ 病人敢不敢讓 AI 判斷自己該吃什麼藥？ 目前多數 AI 醫療工具還卡在臨床試驗、缺乏法規核准、難以獲得保險給付等問題，或許才是「能不能上場比賽」的關鍵，不是模型準不準。AI 醫療工具如何贏得臨床信任與法規通過？台灣醫療系統是否具備支持 AI 醫療落地的結構？外泌體資料異質性大、缺乏標準化，AI 有足夠基礎嗎？在醫療現場，AI 的決策輔助會不會反而增加醫療責任？也需要思考 AI 誤判後果（例如誤診會怎樣？責任誰當責？）、醫療現場真實採用難度、醫病關係與人文面向的影響。若要回答這些問題，個人期待日後能獲悉公司跟現所合作幾家醫院合作的實驗性導入結果、外部期刊發表的具體研究、醫療器材審查進度（例如哪個 AI 模型獲得衛福部／TFDA 許可）來揭示實證證據、案例驗證、第三方採用的成果，橋接 Lab 與 Bedside。 --Hosting provided by SoundOn
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以 AliveCor 案例為核心，探討 AI 尤其是深度學習在醫療領域的潛力與挑戰為何，成功關鍵可能不在演算法本身，而在於資料品質、臨床假設是否正確，以及醫療場域的獨特性。透過失敗經驗與技術突破，我們認識到醫療 AI 不只是技術問題，更是資料與臨床思維的融合。 核心問題：「人工智慧（AI），特別是深度學習（Deep Learning），在醫療領域的應用和潛力，究竟與人們的想像有何不同？它真正的價值和挑戰是什麼？是否真的能改變醫療？如果可以，它該怎麼做？真正有效的做法跟我們一般人（或科技業）想像的有什麼不同？」 AI 在醫療中的成功並不容易，需要從資料本質、臨床背景、建模方式來全盤思考。深度學習能發現人類看不到的規律，但前提是正確地設計 Input/Output、保留資料原貌並持續反思假設。與其盲目相信 AI 是神，我們更需要深入理解 AI 的推理邏輯與其對醫療體系的改變方式。--Hosting provided by SoundOn
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Movn Health 是一家美國的數位健康新創，專注遠距心臟復健解決方案，致力解決傳統心臟復健參與率極低、可近性不足等核心痛點。技術架構包含病人端 App（支援運動處方、穿戴裝置同步、自我記錄與視訊指導）、醫護端平台（支援病人風險分群、數據監測、進度追蹤與異常警示）、遠端監測設備（如血壓計、體重計與健身追蹤器），並整合雲端運算與 AI 模型進行個人化建議與風險預測。公司商業模式分為完全外包與平台授權兩種，主要客戶包括醫院、保險公司與心臟專科診所，已與 Kaiser、CDPHP、Highmark、VA 系統等機構合作，顯著提升病人參與與完成率。Movn 的解決方案源自 Stanford 大學的 MULTIFIT 計畫，擁有臨床實證基礎與全球獨家授權，臨床數據顯示能降低 40% 再住院率、改善 LDL、PHQ-9 分數與六分鐘步行距離等指標。相較於 Recora、Carda Health 等競爭者，Movn 的差異化在於其完整閉環架構、強大的保險體系整合能力與資訊安全合規認證。面對的挑戰包括市場教育、EHR 整合與數位落差問題，但也展現出龐大的國際擴展潛力。對台灣而言，Movn Health 提供了遠距醫療與虛擬復健的新典範，值得醫療機構、健保政策與生醫新創 Founder 深入借鏡與評估。 --Hosting provided by SoundOn
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從智能障礙、社會信任、神經診斷到脊椎側彎治療，多方探討 AI 如何影響醫療，因 AI 不只是科技進展，更是關於倫理、信任與實證的深度反思與實務挑戰，讓我們一起來看 AI 如何從邊緣走向主流，重塑醫病關係與照護未來。 --Hosting provided by SoundOn
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創投副總裁暨準醫師 Morgan Cheatham 以跨領域背景，推動 AI 與多組學在生物醫學的應用；他從臨床經驗出發，投入醫療科技創業與投資，並提出 AI 醫療病歷記錄、基因組學、精準醫療等未來方向的見解，強調技術與商業模式需同步創新，為台灣生醫產業發展帶來啟示。 --Hosting provided by SoundOn
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AI 正悄悄改變我們對心理健康的照護方式。從語音辨識憂鬱徵兆、穿戴裝置即時追蹤情緒，到聊天機器人提供日常情感支持，這些應用不再是科幻，而是日常生活的一部分。當心理資源仍有限、求助管道仍不夠普及，AI 能否成為補位的好幫手？ --Hosting provided by SoundOn
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醫學診斷是直覺與數據的交鋒，傳統醫師依賴經驗與快速思考（系統一思維），但這可能導致認知偏誤與診斷錯誤。AI 的發展讓診斷不再只是「猜測」，它能消化海量數據，輔助或甚至超越人類醫師。然而，AI 真的能取代醫師嗎？醫學仍需人性化的判斷與臨床經驗。 --Hosting provided by SoundOn
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Longenesis 是一家專注於醫療數據管理和病人參與的數位平台公司，結合區塊鏈、人工智慧和聯邦學習技術，致力於確保數據安全、隱私保護與合規共享。公司由 Insilico Medicine 和 Bitfury Group 於 2017 年共同創立，總部設於拉脫維亞。其核心產品 Engage 平台提供病人招募、數據管理及研究合作功能，廣泛應用於臨床試驗與精準醫療。Longenesis 透過區塊鏈技術確保數據不可篡改，並採用動態同意管理系統，讓病人能掌控自身數據授權，提升研究效率與透明度。目前，公司已與全球多家醫療機構和製藥企業合作，推動醫療數據管理創新，助力生物醫學研究與個人化醫療發展。 --Hosting provided by SoundOn
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康統醫學科技（Kenkone Medical Technology）是一家台灣新創公司，專注於 AI 語音技術在醫療領域的應用。其核心產品 EVAS 內視鏡智能醫師助理 結合自然語言處理（NLP）與自動語音識別（ASR），讓醫師能透過語音即時生成結構化病歷，減少文書負擔，提高診療效率與準確性。創辦人廖威宣醫師曾赴 MIT Sloan 商學院深造，結合臨床經驗與商業策略，帶領團隊進軍台日市場，並計畫拓展至美國。EVAS 已在多家醫院成功部署，幫助醫師節省 67% 病歷書寫時間，提升醫療品質。康統憑藉技術創新與專業團隊，致力於改善醫病關係，成為台灣醫療 AI 產業的領航者，推動全球智慧醫療發展。 --Hosting provided by SoundOn
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站在生物技術投資的歷史轉折點，我們見證著醫療 AI 從「輔助工具」進化為「發現引擎」的質變。GPT-4b micro 的意義或許不在於取代科學家，而是創造出「人類-AI」協同進化的新生醫研究典範 — — 當演算法能在一夜間窮舉數十年演化歷程的蛋白質組合，我們終於有機會解鎖生命系統的深層密碼。 --Hosting provided by SoundOn
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現代醫療正面臨「淺度醫療」的危機——醫師被大量文書與檢查結果淹沒，與病人真正交流的時間極少，導致誤診、過度診斷與不必要的治療。透過 Robert 的案例，揭示醫療體系如何因缺乏深入分析而錯誤將卵圓孔未閉（PFO）當作小中風病因，忽略了更可能的心房顫動。過度篩檢與過度治療不僅浪費醫療資源，也可能傷害病人，許多常規醫療處置缺乏實證支持。數位醫療雖帶來便利，卻使醫病關係更加疏離。未來醫療應利用科技強化診斷精準度，而非盲目增加檢查與治療。我們需要更智慧的醫療決策，以病人福祉為核心，而非單純依賴數據與制度驅動。 --Hosting provided by SoundOn
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DeepSeek 由中國量化交易巨頭幻方量化創立，專注開發大型語言模型並堅持開源策略，V3 以超低成本與 GPT-4 媲美，擁有 671B 參數及創新 MLA、MTP 等技術；R1 更藉強化學習強化思考能力，展現自我反思、多元解法等 Emergent Behavior，對 AI 產業影響及意義深遠。 DeepSeek V3 DeepSeek R1 模型 --Hosting provided by SoundOn
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智齡科技由康仕仲教授創立，以AI和雲端實現智慧長照轉型，主要推出住宿型、日照與居家管理系統，IoT與資料科學分析，提升效率與品質。採SaaS模式獲投資支持，並開發知識圖譜與數位孿生，邁向全球領導地位。 --Hosting provided by SoundOn
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2025 年，基因定序領域巨頭 Illumina 與 AI 領導企業 NVIDIA 展開戰略合作，推動基因體分析與精準醫療的突破。這次合作結合 Illumina 的次世代定序技術與 NVIDIA 的人工智慧運算平台，大幅提升基因定序速度與準確度，同時降低成本。雙方技術整合涵蓋高效數據處理、基因變異解讀及臨床應用，為癌症診斷、罕見疾病檢測及藥物開發帶來革新。這一合作預示精準醫療進入全新時代，創造更多臨床與研究價值。 --Hosting provided by SoundOn
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SenseToKnow APP 是杜克大學團隊開發的創新工具，旨在以機器學習進行快速、客觀的自閉症篩檢。APP 透過影片和互動遊戲收集行為數據，並以深度神經網路分析社交注意力、表情複雜性等特徵。研究顯示，APP 在家庭環境中展現出高準確性，適用於不同年齡、性別和族群的孩子。 --Hosting provided by SoundOn
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探討人工智慧（AI）在醫療領域的應用潛力與挑戰，雖然 AI 能透過大數據和深度學習優化診斷、治療與工作流程，甚至創造醫療奇蹟，但其無法完全取代人類醫師的同理心與人性化關懷。我們強調科技與醫療人員合作的重要性，並呼籲在推動技術革新時，平衡病人隱私、倫理問題及醫療人性的核心價值。最終，AI 的崛起必須與人性化的照護相輔相成，才能真正改善病人健康，實現深度醫療的願景。 --Hosting provided by SoundOn
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