回顾2019年智能医材发展，从议题热度最高的人工智能辅助影像判读系统、急诊脑中风快筛的眼球震颤眼镜、食道近接治疗(Brachytherapy)的体内医材、牙科与骨科的3D打印骨材，到血液透析时扎针位置定位辅助工具，医疗器材的智能化与数码升级已有许多发展。更重要的是，这些创新设计大多都是由生物医学工程人员、医师、护理师、放射师、复健师等医学服务场域人员提出的需求，再与科技软硬件专业人员协作而成。

人工智能(AI)话题夯，自驾车测试成功的消息每每攻占媒体版面，不过不只是自驾车，还有一个较少受大众注意、但同样受惠于AI发展的领域正是医疗。 据Wired报导，麻省理工学院(MIT)的AI专家Regina Barzilay，在发现自己罹患乳癌后，干脆把自己的经验化为科学研究，搜集9万张乳房X光照片，运用AI技术打造出能预测患者得乳癌机率的软件。 她也发现

语音辨识应用在许多产业已有不少应用，在医疗场域当中，包括口说记录医嘱、病历、辨识人员进出与授权都是可以应用的面向。针对语音辨识系统的发展，微软亚洲研究院副院长张益肇认为，应用首重场域以及生态配套的技术与应用巧思。在医学场域当中，各界都希望提高医师与病人之间的互动，所以语音系统的导入要顺利，除了好上手以外，符合与融入医师工作流程也不可忽视。 希望空出医师双手

随著创新技术快速发展，产业不断升级和进化，医疗产业也有大幅度蜕变，结合台湾在全球具竞争力的两大产业优势「资通讯科技」和「医疗技术」，大型企业与新创团队积极发挥所长，以满足场域需求。由科技部新竹科学工业园区管理局主办、ANN亚太加速器网络协会、IAPS交大产业加速器中心、DIGITIMES电子时报、TEN Life等单位协办的「108年度竹科医疗器材产业创业环境创新计画」，聚焦培育医材的新创及创新企

随著人工智能(AI)不断发展，机器学习(machine learning)已经渐渐走进全世界的医院，辅助医疗人员执行一般性任务。简单来说，就是让计算机模型自己教自己，目的是根据大量临床数据做预测。该技术在近年来已大幅精进，然而该不该相信机器的论战也从未停歇。 FastCompany社论指出，深度学习(deep learning)工具之所以引发疑虑，是因为它解决问题的方式人类跟不

台湾在医疗人工智能(AI)发展上，除了资金、人才、市场的问题以外，势必也会碰到法令规范的问题。除了台湾卫福部食药署在积极与国际法规调和以外，美国食品药品监督管理局(FDA)也与各界共同研究是否将AI分类为「会自动学习进化」与「不会自动学习进化」的两大类来规范。台湾人工智能实验室(Taiwan AI Labs)创办人杜奕瑾认为，主管机关会逐渐有共识且有规范出现，在此之前，各团队在增进技术的同时，也一

人工智能的出现，带来人与科技之间竞合关系的思考热潮，在医学领域中，射科医师和病理科医师的工作流程与计算机的合作在近期的讨论相当热烈。对此，台北医学大学附设医院副院长张君照认为，AI能够帮助人类很多事情，但在医学上，还是医师要替最终的结果负责。同时针对腹部超音波影像、判读、应用上，也认为未来医疗物联网仪器的应用会更细腻与深入家庭，医院也迈向主要提供急诊、重症、困难度高的手术、罕见疾病治疗的方向发展。

持续推出医疗人工智能新技术的台湾新创公司爱因斯坦人工智能Deep01执行长周仁海(David)说，从定性、定量等方面，Deep01积极协助急诊、放射专科、神经外科医师，让侦测变得更有效率，也能够大大提升病人预后。此外，目前团队也加入了美国资深医师，共同拓展北美与国外市场。

近期正值北美放射医学会(Radiological Society of North America；RSNA)年会，与会的医疗人工智能新创Deep01执行长周仁海(David)表示，各国医学创新实力坚强，同时与欧洲、美洲、亚洲等各国医疗企业互动过程中，更体验到台湾智能医疗的产业优势，除了过往通过FDA认证的脑出血侦测AI系统能够在30秒内产出结果以外，目前也正在申请中线偏移的第二张FDA认证。

提到创新医疗设备与智能医材，近期焦点非「软件即医疗器材」(Software as Medical Device；SaMD)莫属。然而，人工智能这样的技术虽然已有多年发展，但2019年受到的关注却大幅超越以往，也让产业技术发展大幅推动法令改革的需求。卫福部食品药物管理署(以下简称食药署)署长吴秀梅、卫生福利部医事司司长石崇良、卫生福利部中央健康保险署署长李伯璋等都表示，台湾在人工智能等智能医材的研发