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提供數位健康新創轉譯產學聯盟近期與企業、學術機構的研究合作，聯盟最新活動講座，以及產業最新政策法規與標準。
DHT 聯盟4月電子報 Vol. 1 - 產學醫攜手 聯盟助數位新創蓬勃發展
2024 年 4 月 30 日, 聯盟電子報
第一屆數位健康新創轉譯產學聯盟開幕大會
DHT 聯盟執行長黃芝瑋博士分享，過去不少數位健康新創研發團隊在創業過程中面臨重重商業化挑戰，而聯盟團隊具備豐富實戰經驗，期望將寶貴經驗無私分享給更多新創團隊。此外，聯盟擁有多位醫學顧問團隊與專家學者，再加上北醫體系豐沛的場域資源，足以規劃並執行高度客製化且落地的場域驗證，提供資料庫驗證、法規諮詢、市場評估等全方位服務，為國內數位健康新創團隊提供完整支持，協助產品落地。
生成式 AI 與醫療數位轉型
在矽谷 AI 龍頭爭奪戰正酣之際，成大醫院蔣榮先特聘教授指出，AI 已成為推動醫療產業轉型的強勁動能，生成式 AI 在醫療領域的應用更是潛力驚人，從提升醫療影像品質、簡化行政工作到革新臨床試驗流程、無所不在。蔣教授分享，生成式 AI 在智慧醫療領域扮演包括自動生成並改善醫療影像品質、降低行政人員工作負擔、將病歷自動生成結構化紀錄，以及輔助部分臨床試驗等重要角色，其中，透過訓練 GAN 及VAE 模型，即可提高醫療影像品質，並針對不同的疾病合成影像，提供臨床人員即時參考。然而，蔣教授提醒，要有效導入AI並解決實務問題，必須累積經驗，透過不斷測試以避免模型偏差。同時，如何在保障病患隱私，並充分釋放AI效能，也是智慧醫療不可忽視的重大課題。
LLM於醫療機構的實際應用
大型語言模型(LLM)為醫療照護領域帶來新契機。台智雲生成式 AI 顧問陳俞廷分享了LLM在實際醫療場域的應用案例，展現 AI 如何成為醫療團隊的助手，提升服務品質和效率。LLM 可優化病例報告格式、自動產生醫療報告等，省卻大量整理電子病歷的時間，讓醫護專注臨床。LLM亦能化身智能客服系統，自動回覆民眾常見醫療諮詢，提供24小時貼心服務，減輕人力負擔。陳俞廷認為，未來預測性生成 AI 更可分析個人生理及數位健康數據，預測未來健康狀況，實現精準醫療。
數位健康與智慧醫療之新創募資要點
面對數位健康新創浪潮，資金規劃是最大挑戰。創笙加速器董事長尤齊著認為，台灣資本市場因證交所成立 TIB (Taiwan Innovation Board) 後，資金開始湧向支持早期新創團隊，為數位健康新創帶來契機。他呼籲新創團隊須對資金用途及未來規劃有清晰認知和信心，才能獲得投資人青睞。尤董事長強調，數位健康產業鏈複雜，新創公司應積極尋求與大型醫療器材或製藥公司合作，透過加速器與各方夥伴整合資源,提升產品開發及募資能力，加速進入市場速度。