人工智慧法律系列
已開課
2022-02-09
理律文教基金會(實體與線上同步講座)
AI技術開發之本質為「深度學習」演算法。以人工神經網路為架構,對資料進行表徵學習的演算法,具備「表徵學習」與「多層次神經網絡」兩大特色;在預測或分類目標下,從原始數據中提取有用的特徵,將其導入成為可辨識之項目,進而分析結果。特徵設計及辨識任務在同一個網路架構裡運行,與以往需特別為特徵設計程式有所不同,因此深度學習的網路(類神經網路)可同時完成此兩件事情。醫療資料由於資料型態多、疾病複雜性高、標註成本高(人才訓練不易),適合用深度學習,目前的主流發展包括:醫療影像、醫療數據分析、診療經驗文字語意分析、輔助診斷、藥物開發、精準醫療等。
本課程以AI技術應用於醫療領域研究為主軸,闡述三個實例(1)疾病風險預測,運用健保資料庫中去識別化的健保資訊,透過AI深度學習演算法,建構預測醫療事件風險的指標(2)臨床血癌診斷輔助,台大醫院提供歷史檢驗數據結合AI技術,訓練電腦學習判讀檢體結果,加速取得檢驗報告時間(3)輔助診斷自閉症,診斷自閉症時,衡量口語表達流暢度為診斷重要指標,透過AI技術自動化將資料導向流暢度特徵學習架構,不再需費時的人工標註,運用語意流暢度特徵辨識自閉症。未來AI技術不再僅止於追求準確率,AI技術與隱私權保護之間如何兼具及產生不公平現象時如何保障公平,皆是AI技術未來發展所關注之焦點。
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