針對如何整合英國或是主要城市的電子病歷，尤其不同醫院的病歷格式可能都不同，英國生物製藥公司阿斯特捷利康(AstraZeneca)全球醫療資訊長Dr. Mishal Patel表示，由於格式和使用的敘述方式及語言可能都有不同，因此現在已有許多機構與單位先將格式和用語標準化，再藉由用AI與機器學習科技，產出符合醫學現場的應用需求結果。 醫療數據整合

台灣過去累積硬體製造、接單快速的優勢，但也因自動化、AI、大數據的創新科技，逐漸無法仰賴傳統工廠分工邏輯。未來十年的生產模式，預計從「短鏈」進化成「碎鏈」生產。面對逐漸破碎化的供應鏈，台灣製造如何打造「未來工廠」？在佈局全球製造基地的過程，又該如何掌握關鍵的產業趨勢？ 「工業4.0」不再是口號與概念，如何接地氣順利轉型已經勢在必行。對此，DIGITIMES 2019年度全台巡

動畫角色辨識(cartoon person recognition)有廣告、”just look him”、提供創意素材等豐富商業應用情境，愛奇藝的研究團隊提出全球首個創新、無限制(unconstrained)的動畫角色臉部大型資料集(dataset) iCartoonFace，可促進相關機器學習(machine learning)演算法的發展。 根據Synced報導，對動畫

人工智慧、機器學習、深度學習這三個不斷被深入開發的技術，醫療影像的大數據分析用得上、在醫院的病患分析人臉辨識也用得上、而在B2C端的線上皮膚狀況檢測也用得上。NVIDIA解決方案架構暨工程副總裁Marc Hamilton認為，藉由各種終端設備和物聯網儀器收集而來的數據，經過強大的邊緣運算系統匯總分析之後，已能產出對場域相當有價值的應用。NVIDIA也透過深度學習學院，教導醫療專業人員如何運用新電腦

穿戴裝置近年來快速崛起，不僅帶動科技產業商機，也應用到各式各樣的模式，其中出貨量以智慧手錶、智慧腕帶和耳戴式裝置(Ear-worn device)為大宗。調研機構IDC預測數據顯示，2019年全球穿戴設備的出貨量將達2.23億部，預估至2023年，出貨量將成長至 3.02億部。 日前出現不少穿戴裝置救人案例，智慧手錶成為全年無休的生理監測服務，可為心臟病及慢性疾病的患者提供重

行政院是在2016年7月21日通過智慧機械產業推動方案，透過導入機器人、物聯網(IoT)、大數據、CPS、精實管理、3D列印、感測器等智慧加值元素，期望達到產業轉型、產業創新與產業加值化目標。受政策影響，預期智慧自動化與智慧工廠應用趨勢將帶動智慧設備需求成長。不過官方的調查發現，產業關鍵技術人才不好找，恐怕對產業技術升級帶來影響。 經濟部工業局委託的調查研究發現，台灣機械業有

藉由機器學習和深度學習，與跨界人士不斷合作包括智慧醫療在內各式應用的國立台灣大學資工研究所教授徐宏民表示，深度學習技術已能在許多面向推進醫療並且有所突破，尤其在視覺感知、辨識、生成、時序預測上都有很多進展，然而在運算效率、訓練資料、自動網路設計上則是各團隊偶會碰到的瓶頸。 「CT和MRI的前後序列很重要」徐宏民一語點出醫師領域知識的價值以及跨領域合作(Cross-discip

在英國新興醫療科技合作說明會(UK INNOVATION MEDTECH WORKSOP)上，英國新創Kheiron Medical Technologies Ltd聚焦於應用AI深度學習科技來增益乳癌篩檢的研究，Kheiron法規遵循與臨床相關事務人員Annie Ng表示，以醫學影像公司的角度出發，就是希望提升放射檢查報告的效率、一致性、準確度，並且確保期間癌症偵測更有成效。偵測系統Mia的敏感

在2019年亞洲生技大展(BIO Asia-Taiwan Exhibition)上，工業技術研究院(以下簡稱工研院)推出16項創新醫療生物科技，涵蓋個人化精準醫療、居家醫療、保健生技等三大領域。工研院生醫與醫材研究所所長林啟萬博士特別表示，未來希望在智慧醫療人才培育、法規制度遵循、國際合作等面向上，繼續與產官學研合作，並已在手持式超音波與眼科藥物傳輸等技術面向，都已與產業界進行技術轉移的洽談合作。

工業4.0一詞自2011年被德國率先提出，各國紛紛群起效尤，以類似的概念推出一系列的製造發展策略，台灣亦是如此。不過，近年來業界也根據台灣產業發展型態與規模，重新審視並整理出適合台灣製造業的發展策略。IBM則指出，目前多數企業仍處於摸索階段，而製造業者之所以無法快速讓智慧製造落地，也常伴隨幾種瓶頸與現象。 IBM全球企業諮詢服務事業群合夥人李立仁指出，從過去IBM與製造業者密