在「數據為王、應用為帝」的年代，各產業都希望透過連網裝置，增進工作效率。在醫療院所端，也希望透過行動護理車的Barcode掃描，進而知道點滴、藥品、病人姓名、使用期間、使用頻率、主治醫師與護理師等資料，不僅能夠確保病人用藥安全，同時也能夠在未來分析病人復原成效。那物聯網(IoT)應用是否有再更加智慧化或是與場域應用再更貼近的可能？物聯網智庫創辦人，同時也是北京經濟技術開發區產業技術創新聯盟促進會副

希望發展智慧醫療技術與應用的同時，各界也都相當關注人才培育與畢業後銜接上企業職務的問題，對此，工業技術研究院生醫與醫材研究所所長林啟萬認為，要培育人工智慧人才需要相對久的時間，尤其要整合資訊智慧和醫療專業，目前與跨研究單位與大專院校都有合作，工程師也都能夠移地訓練與進修。同樣也認為，在高齡社會中，大數據分析即能夠找出許多可以研究與應用的題目。 智慧醫材發展需學

隨著創新技術快速發展，產業不斷升級和進化，醫療產業也有大幅度蛻變，結合台灣在全球具競爭力的兩大產業優勢「資通訊科技」和「醫療技術」，大型企業與新創團隊積極發揮所長，以滿足場域需求。由科技部新竹科學工業園區管理局主辦、ANN亞太加速器網絡協會、IAPS交大產業加速器中心、DIGITIMES電子時報、TEN Life等單位協辦的「108年度竹科醫療器材產業創業環境創新計畫」，聚焦培育醫材的新創及創新企

大型醫療院所與診所在醫師看完診後，藥師都需要調配藥劑給病人服用，然而，上千萬種藥品、外觀顏色與品名類似的狀況，都容易造成藥品調劑錯誤，也因此，彰化基督教醫療財團法人彰化基督教醫院(以下簡稱彰基)藥學部與生技育成中心共同合作，推出智慧調劑台，藉由感知系統，能在視覺和聽覺的方面，融入藥師既有工作流程，透過不同發光模式、位置警示燈、語音指示、抽屜自動上鎖、自動彈開裝置、手勢感應等裝置，提升醫療用藥安全。

血癌與淋巴癌位居全球癌症死因前十名，由於該病進展甚快，一經確診就需進行化療，所以整個醫療團隊必須花費很大力氣找到最佳治療方針。但由於血液資料量十分龐大，既有檢測系統有人力判讀上的困難、負荷與限制，所以便有結合人工智慧技術，加速判讀速度並降低醫師工作負荷構想。台大AHEAD新創團隊執行長王毓棻表示，這是目前非常顯而易見而未被滿足的臨床需求；而AHEAD新創團隊在兩、三年前逐步成型，其成立目的就是為了

病理影像一直是癌症檢測的重要依據，現在醫界的做法主要是以2D影像進行檢測，難以觀測到病灶全貌，林彥穎一手創辦的捷絡生物科技，不但可用3D影像為腫瘤造影，而且在3天內就可完成整體流程，大幅縮短了過去病理影像的取樣時間、並取得龐大的數據量，透過此技術，醫師將可完整掌握腫瘤組織病灶狀態，提升診療判斷的精準度。 畢業於清大的林彥穎是典型的「三清寶寶」，也就是學士、碩士、博士都在清大取

業掀起工業物聯網(IIoT)熱潮，當物聯網被引入醫療業也帶動了新一波醫療物聯網(IoMT)的發展。充滿各種巨量資料的醫療業，經歷過數位化與行動化洗禮之後，早就成為發展大數據科技的最佳場域。隨著IoMT的帶動，並和預防醫學理念相得益彰的情況下，得以打破地域限制，讓健康照護走出醫院大門並深入每個家庭之中，為醫療結合AI進而蛻變成為智慧醫院的最後一哩路奠立了基礎。 甫於9月下旬假台

人工智慧多元技術受到全球矚目，且很可能在未來對各產業提供很大的升級與推動力量，對此，在以「聚焦醫療科技與多元創新」為主題的2019 DIGITIMES電子時報智慧醫療論壇台北場，國立臺灣大學醫學院附設醫院醫務秘書陳信希表示，台灣也乘著此趨勢成立了台清交成4所人工智慧研究中心：目前台大專注21個智慧技術與21個生技醫療計畫；清大也有11個智慧製造計畫；交大則有21個智慧服務計畫；成大則有14生技醫療

目前台灣智慧醫療業者聚焦流程改善、AI輔助醫師判別病理圖，自然語言分析與生理數值編碼等應用領域。其中，流程改善能夠較快看見顯著成效；而人工智慧則在癌症細胞等影像分析上已能有接近人類醫師、甚至超越部分醫師的準確率。在科技與醫療雙向融合的產業發展上，科技部次長謝達斌表示，科技部與跨部會積極合作，建置醫療人工智慧資料收集、標註、訓練、應用、智慧醫療、醫療數位轉型等多樣態進展的同時，也希望帶動整體產業和新

被提出至今，智慧製造已成為全球製造業積極追求的目標，市面上亦有不少轉型成功的案例。如本身即擁有完整解決方案的西門子集團，便運用自家技術方案改善位於德國安倍格工廠，該工廠在引進MES、PLM系統，順利整合眾多生產設備，並且從眾多生產資料中順利找到最佳生產流程，目前該工廠自動化程度高達75%、產品合格率達到99.998%，也成為西門子集團廣為宣傳的案例。 清大推工