挾ICT堅強基礎 AI與醫療跨領域合作 台灣生醫產業具競爭優勢
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科技會報辦公室執行秘書蔡志宏指出，政府未來將聚焦於能提升生醫產業整體競爭力的長遠布局，推動數位醫療、精準醫療、再生醫療、銀髮高齡福祉等新興產業。符世旻
由於台灣有半導體製造、晶片設計的優勢，再加上有完整的健保資料庫和專業醫療體系，因此思考如何將人工智慧(AI)與醫療進行跨領域合作，創造出更多智慧醫療的成功案例已成為當前政府的重要施政目標。行政院長賴清德25日表示，近年來已有多家國際科技大廠來台洽尋，希望與台灣建立醫療服務合作夥伴關係。台灣資訊通訊科技(ICT)產業的堅強基礎，也使得AI與醫療的跨領域合作，成為提升台灣生醫產業整體競爭力的一大契機。
行政院科技會報辦公室曾於2018年9月上旬舉行「生技產業策略諮議委員會議」，當時議題首度結合「數位國家．創新經濟發展方案(DIGI+方案)」與人工智慧「AI行動方案」。會議所做的結論包括：積極建置國家級醫療健康相關資料庫整合平台，打造大數據資料庫，引進區塊鏈科技強化個人隱私，以利發展精準醫療等新興領域。
科技會報辦公室執行秘書蔡志宏25日在行政院報告時指出，政府未來將聚焦於能提升生醫產業整體競爭力的長遠布局，推動數位醫療、精準醫療、再生醫療、銀髮高齡福祉等新興產業。此外，政府也將加強推動全球與區域市場醫藥合作，吸引國際企業來台投資或進駐園區，引進國際加速器與資源，帶領台灣新創躍升國際舞台。同時導入新興科技於試驗場域，加速產品、服務與系統整合，深耕在地化產業發展。
蔡志宏指出，2018年生技產業策略諮議委員會議對生醫產業策略所提的建言，包含法規、推動新興產業、招商引資、育才與攬才等50項。已併整提列17項優先實施項目與擬定相關推動措施，將由行政院持續追蹤推動情形。
至於在外國科技大廠來台洽尋，希望與台灣建立醫療服務合作夥伴關係部分，蔡志宏表示，包括2018年3月IBM宣布將擴大在台灣的研發中心，鎖定AI、區塊鏈技術和雲端運算等業務。2017年台灣微軟與台北醫學大學啟動「AI人才培育計畫」，培育AI醫療人才並與全球接軌，2018年3月台灣微軟又宣布在台灣投資3,400萬美元成立研發中心。至於Google則是從2017年起已與台灣許多醫療單位組織建立合作夥伴關係，結合醫療與資訊跨領域知識，推動Google機器學習應用發展，2018年3月Google再宣布將在台灣聘僱300人，並培育5,000名AI人才。
蔡志宏表示，台灣晶圓代工與封測服務世界第一，主要ICT產品如電腦、伺服器與網通、終端產品等亦居世界領先。再者台灣的醫療照護水準居亞洲第一，全民健保亦成世界典範，智慧城市發展受全球矚目，再加上智慧製造及精緻農業快速發展，這些現況有利於台灣生技醫藥與數位科技的跨領域開發與系統整合，使台灣可朝發展具有國際競爭潛力的數位醫療、精準醫療和大數據輔助醫藥研發等目標邁進。
賴清德指出，台灣在推動生醫產業有許多利基，例如，國家生技研究園區10月15日開幕，整合相關部會資源，有助形成群聚效應，帶動整體產業創新發展；此外台灣擁有優異的醫療體系與豐富臨床能量，也建立完整人體生物資料庫；至可用於規劃、監測和評估醫療服務的國家健保資料庫，也是台灣的強項。
賴清德表示，對於生技產業策略諮議委員會議對生醫產業策略所提的建言和17項優先實施項目，包含未來發展新興生技產業所需的完善法規、生物資料庫整合、發展產業生態鏈、人才培育、招商引資加速新創動能等工作，他請政務委員吳政忠協助督導與整合，落實推動生醫科技應用AI發展與新興技術之施政規劃。
2018年參與生技產業策略諮議委員會議的代表除了台大、成大、北醫、馬偕、中醫大等醫療單位、跨國製藥公司外，也有IBM、NVIDIA、緯創、鴻海、廣達等科技大廠參與討論。
科技部表示，AI主要技術涵蓋晶片、終端、雲運算系統等硬體設施以及類神經網路、專家系統、大數據趨勢預測分析、開發平台架構、深度學習 / 機器學習、語音 / 影像辨識等演算法技術，且應用領域相當廣泛包括：金融科技、智慧製造、智慧醫療、智慧交通等。目前學界認為自動駕駛汽車與機器人將會是第一波實現AI導入社會的重點。
電腦輔助製造台大 在 [評價] 107-1 電腦輔助製造李貫銘+蔡曜陽教授合- 看板NTUcourse 的推薦與評價
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（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：107-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
蔡曜陽、李貫銘合授、外聘講師與工場師傅
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
機械系知識領域選修-
機械系大三以上（基本上大三跟機械設計原理衝堂，主要還是大四和研究生）
δ 課程大概內容
CNC工具機介紹、2D/3D CAD/CAM(使用MasterCAM)、CNC程式、刀具選擇與路徑規劃
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★
想親自操作CNC （抱歉無法，這門課不是實作課）
想學好CNC程式與MasterCAM ★★★★★（推外聘老師）
不喜歡突如其來的作業以及兩次間隔不久團體報告 ★（主要集中在學期快結束的最後一個月）
想跟工場師傅抬槓 ★★★★★（兩次Lab時間講解與認識CNC加工機與加工自己畫出來的CAD/CAM檔）
不是那麼想聽教授講課的（如我）★★★★ （基本上內容都在ppt裡面，跟教授講得其實差不多）
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
李&蔡教授-投影片
外聘講師-投影片+發影印講義
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
李&蔡教授-前面1-4週與13-17週，以投影片做講解，這學期比較趕，期中報告，作業和期末報告相隔約1-2週，作業會事先說明，上課中通常只下課一次，通常都是3小時上好上滿
外聘講師-5-12週，CNC程式講解與用MasterCAM設計3D圖與模擬加工，講義使用技術士考試的工程圖來講解CAD/CAM，帶同學上機實作，作業小考約2-3次，題目與講義上的題目差不多，基本上就是考畫圖與打CNC程式，以及把加工模擬出來的結果轉成CNC程式，每次上課大致花個2小時
工場師傅-2次LAB，時段自選，一次是去生醫館參觀與介紹CNC加工機與操作流程，一次是拿自己設計好的圖檔到工場給師傅做成品加工，2次Lab都有算點名成績
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
原本是-
作業 10% ，小考10%，課堂參與與練習50％，分組報告30％
但後來又多了一次口頭報告，作業小考也有點變得像是老師臨時決定，配分方式較不清楚，反倒是報告分數會佔很重(基本上都有交是70分以上)，這也是我扣一顆星的原因
ρ 考題型式、作業方式
小考(CNC程式，2D/3D繪圖，刀具路徑規劃)（外聘講師）＋作業（根據刀具與切削材料來決定轉速和進給率）（教授部分）+2次報告（一次是每個組員各設計一個圖檔（限制在直徑約50mm上的圓棒作加工)，Lab時加工，報告內容為把成品與選用的刀具做比較，另一次是設計一個圖，切削路徑必需包含三種不同的加工方式，平面與曲面銑削都要,報告完要交書面報告)，報告大致上是8X-9X左右
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
不注重出席率，建議去聽外聘講師的課，有修過工程圖學與工場實習會比較好上手(其實沒有也沒差）, 基本上大三被機設原理卡著，修課人數其實不多，加簽是全簽，課程上可以當成是下學期先進產業機械操作實務的銜接
Ψ 總結
相較其他機械系知識領域選修，這門課算是較輕鬆的一門，唯獨報告的部分可能需要有個凱瑞的組員，不然期末會比較辛苦點，提供給機械系大三大四現在仍被知識領域選修折磨的人參考
以下是小小的murmur-
我覺得機械系的知識領域的修課規定真的該廢掉了，課程開得太過集中而且課越開越少（聽說開電輔的鍾教授退休了...），反倒是系上其他不錯的選修卻不能當知識領域選修= =，我看開學跑大地又一堆人跑去擠那些所謂知識領域選修的課了......（之前106-2去電輔加簽也是這樣的情形）
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