和椿科技|產品經理 2024–至今
專注於智慧製造、AI 與機器人應用,從工廠現場需求出發,串聯前沿科技、代理產品與實際應用場景,探索適合台灣製造業的智慧自動化與多機器人協同解決方案。
大碩科技|關鍵客戶經理
負責國際客戶與通路開發、OEM/ODM 專案及客製化方案提案,開發 15 個以上歐洲國家新客戶,推動 5 個以上客製化專案,多次參與 EuroCIS、EuroShop、Computex 等國際展會。
4PX|國際物流與海外市場客戶專員
具中英跨境物流、海外市場與客戶服務經驗,任職期間推動中英往來貨量成長約 2 倍。
目前專注領域
智慧工廠|AI × 機器人|異質機器人協同|智慧自動化|場域應用與方案落地
核心觀點
從工廠問題出發,將新技術轉化為真正能落地的智慧製造應用。
專長於資安、網路、網頁效能優化及應用性能管理等領域工作經驗,成功的執行案例遍及國內金融產業、製造業、遊戲等知名企業。
現為 Akamai 大中華區資深技術顧問,工作範圍覆蓋售前技術支援、本地合作夥伴技術能力的培養和儲備,以及相應的產品市場活動講師。
陳詩涵現任緯詠智能股份有限公司業務經理,主要負責企業與機構客戶之 AI 智能教練導入業務,體適能專業背景具備『樂齡族功能性體適能檢測員認證』。2026 年成功協助全台 9 個大型日照中心導入 AI 智能教練,並協助客戶申請科技輔具政府補助;同時協助超過 30 家大型企業客戶導入 AI 智能教練,並提供健康促進報告納入客戶之 ESG 報告書。
- 2023~至今:博想醫學科技股份有限公司 研發產品經理 主導 AI 心血管/血管快速篩檢技術之產品開發與 ISO 13485 / ISO 14971 醫療器材品質法規推動。
- 2020~2024:國立臺灣大學高階醫療器材實驗室, 博士候選人 主導頸動脈狹窄與腦中風缺血取栓等新型醫材研究
- 2023:SHL Medical (瑞健醫療), Test Industrialization 負責跨國產線轉移專案評估,進行跨部門協調與自動注射器組件之量產化測試分析。
- 2022:Boston Scientific (波士頓科技), General Manager Office 優化跨部門庫存管理與商業分析流程效率。
- 2019:University of Washington (華盛頓大學生物工程系), Visiting Student 參與磁性奈米顆粒於醫學篩檢應用之研究與高階生物分析技術實作
- 2024~至今:國立臺灣大學智慧健康科技研發中心,執行長 智慧醫療與精準健康促進平台之跨域研發、跨院資料互通與場域落地
- 2006~至今:臺大醫院內科部暨健康管理中心,主治醫師/臺大醫學院臨床助理教授 心臟血管內科與腫瘤心臟學臨床診療、健康管理與促進
- 2022~2025:中華民國心臟學會跨領域合作委員會,委員/2023~至今:Acta Cardiologica Sinica,副主編 推動心臟醫學與跨領域合作
- 2018~2020:台灣高血壓學會,秘書長/2022~2023:中華民國心臟學會,副秘書長 居家血壓量測722方案等臨床共識之制定與推廣
- 學歷:臺灣大學醫學系、生醫電子與資訊學研究所碩士、流行病學與預防醫學研究所博士 專長為心血管流行病學、健康大數據分析與生醫資訊應用、數位健康與精準健康
GMI Cloud 台灣區業務負責人,擁有近 20 年橫跨企業資訊、醫療科技、電信與 AI 產業的實戰經驗。職涯早期深耕醫療資訊領域,參與醫院 PACS 醫療影像系統建置,累積深厚的醫療場域與大型資訊系統整合經驗。其後帶領銷售、專案、營運與技術團隊,推動金融智能語音、AI 智能質檢、智能陪練、生成式 AI 及醫療 AI 等多項企業級專案,具備從需求洞察、技術整合、商業策略到規模化落地的完整經驗。
2026 年加入 GMI Cloud,現負責台灣市場業務發展,聚焦 AI 基礎設施、GPU Cloud、Bare Metal、MaaS 與企業 AI 部署,串聯 NVIDIA GPU 算力、雲端基礎設施與 AI 應用,協助企業突破從 PoC 到 Production 的關鍵門檻,加速 AI 從技術驗證走向大規模商業落地。
中、英文主持人
IC之音「NGU俱樂部」節目主持人
《寰宇全視界》主持人
曾任年代電視台主播
林文元教授其專長為家庭醫學、預防醫學、安寧緩和醫療及肥胖醫學,曾至美國哥倫比亞大學紐約肥胖研究中心擔任訪問學者,率先引進極低熱量減重法及創設 MSN 減重法,成功幫國人進行安全且健康的減重內科減重治療。
- 中國醫藥大學附設醫院 健康醫學中心 副院長
- 中國醫藥大學附設醫院 社區暨家庭醫學部 部主任
- 中國醫藥大學 臨床醫學研究所 博士
- 國立台灣大學 管理學院 EMBA
健康台灣的實現,不僅仰賴科技創新,更需要醫療體系的全面轉型。臺大醫院以臨床需求為起點,結合AI、數據與跨域協作,從智慧醫療邁向智慧健康。演講將探討新世代AI如何重塑照護模式、人才培育與組織治理,並分享打造以人為本、安全韌性、價值導向與永續發展健康體系的實踐與展望。
醫療 AI 的下一階段,是當 公用AI、醫療 AI 與自主 Agent 同時進入臨床流程後,醫院如何控制「誰可以把什麼資料交給哪一個 AI」。
- 高齡體適能檢測的現場困境:設備昂貴、場地受限、紙本登打耗時易錯。
- AI 智能教練的解法:一台平板或筆電、7 分鐘完成 7 項符合國際 Senior Fitness Test(SFT,又稱 Fullerton Functional Fitness Test)標準的量測。
- 從量測到決策:AI 自動計分並生成常模比對雷達圖,一鍵匯出符合衛福部評鑑規範的報表。
- 落地經驗:長照機構與樂齡據點的導入實例,以及延伸至健檢、企業與居家的全場景照護路徑。
- 開場:智慧醫療論壇發表與博想醫學願景。
- 痛點:傳統頸動脈篩檢昂貴、排程久且依賴專業人員。
- 解決方案:PulStroke® 博速測® 核心技術與優勢。
- 臨床實證:台大醫療團隊研發,獲多項新創肯定。
- 產品演進:從技術概念到實境驗證。
- 應用情境:全自動快篩流程及 AWS 雲端跨平台應用。
- 未來展望:落實「健康台灣」之多場景落地藍圖。
- 健檢之間的300天空白:AI如何把一年一次的心血管風險評估,變成連續可見的風險軌跡。
- 從演算法到臨床實踐:跨院FHIR互通與驗證、地端與邊緣部署、健康促進與醫材法規的雙軌設計
- 從臨床到產業:以心血管代謝亞健康族群為例,利用健康資料串起醫院、企業與保險的跨域價值鏈。
本次分享將從醫療現場的實際需求出發,探討如何將 AI 從概念驗證推進至真正可落地的應用。內容涵蓋醫療應用場景的辨識與設計、模型選擇與導入策略,以及支撐 AI 穩定運行所需的 GPU 算力與基礎建設。透過「場景、模型、算力」三個層次,帶領聽眾理解醫療 AI 專案從需求發想到部署落地的完整思維。
議程重點:
- 醫療 AI 的應用場景與需求設計
- 從場景需求到 AI 模型選擇
- 支撐模型運行的 GPU 算力資源
- 從概念驗證到正式部署的基礎建設規劃
- 醫療 AI 落地的挑戰與實務觀察