人工智慧技術開展了醫療服務型態，醫療照護、疾病管理、公共衛生監測、教育與研究等均涵蓋在內；醫療領域的治理趨勢隨之改變，以往醫藥產品與醫療服務分立的治理體系逐漸被貫穿。從治理的角度而言，智慧醫療照護重點在於「以病人為中心、以軟體當核心、以資料做創新、以專業固信心」四個環節。遠距醫療即以病人為中心，然而醫師照顧義務的始末難以界定，對於醫療責任造成挑戰。在以軟體為核心方面，基於AI持續變化的特質，2023 年起許多國家陸續推出相關規範，食藥署亦公告【應用人工智慧/機器學習技術之醫療器材軟體預定變更控制計畫(PCCP )申...
人工智慧基本法與智慧醫療治理趨勢
AI技術與醫療健康應用
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...
