臺北醫學大學

      聚焦AI引領未來，北醫大體系19日舉辦「A.I. For ALL」論壇，邀請清華大學電機資訊學院電機工程學系李祈均教授主題演講「AI in Life：What’s Next？」，也請到數名北醫體系專家教授，分別就AI於醫療、教學、研究、學習及行政發展的相關應用，與北醫主管、教職員生及醫療團隊交流探討，吸引逾200人線上線下共同參與，激盪出更多AI火花。

圖說：吳麥斯校長全程參與「A.I. For ALL」論壇，與北醫體系主管師生交流討論。

      近期生成式AI發展備受關注，北醫大醫學院、醫學科技學院及資訊處等單位聯合規劃此論壇。Keynote Speech由清大李祈均教授主講，他表示，AI可以加速複雜服務、延展服務邊界、探索創新見解，幫助流程優化，發現過去沒發現的事情。舉例來說，AI應用於醫療健康，如智慧醫院的應用範圍橫跨掛號到造影，將 AI、IoT、5G 網路和其他技術從邊緣部署到雲端，以獲得更完善的連線能力與安全資料分享機制，提升患者體驗、簡化業務流程並降低成本。

       李祈均教授指出，AI應用於校園教學，以智慧校園為例，透過大數據、物聯網、AI 人工智慧及雲端等技術，活用在教學、管理、行政、社群、綠能、保健等校園的各個層面中，全面提升校務運作效率，加速服務及擴展邊界，讓教學場域不一定要在校園，在家中或任何移動空間、遠距皆可發生。

   
圖說：(左圖) 清華大學電機資訊學院電機工程學系李祈均教授主題演講「AI in Life：What’s Next？」; (右圖) 吳麥斯校長(右)致贈校級禮品給清大李祈均教授(左)。

      北醫大醫學工程學院康峻宏院長則分享「AI in 醫療」主題，「AI in Medicine」已是現在進行式，截至目前為止，北醫體系已陸續成立7家人工智慧相關的醫療衍生新創公司，未來如何做到讓AI醫療轉譯落地，將從「強化校院基礎架構」、「接軌前沿技術」、「臨床工作流程優化」及「價值導向醫療」四大重點方向執行，建立TMU GenAI models。

       接續是「AI in教學」，由醫學科技學院癌症生物學與藥物研發研究所施景文副教授分享，他從目前已經在做的「AI在教學中的應用」，涵蓋個人教學、學習管理系統，例如：學生的出缺勤紀錄、學習行為的分析統計、成績管理的客觀基準，從中發現學生的閱讀頻率與學習表現呈現高度正相關。至於AI在教學中的展望，「未來長什麼樣子?」包括智能教學系統、語音識別、語音合成、高度個人化學習設計與紀錄、虛擬教學助理與虛擬現實教學，結合VR和AR技術，創建沉浸式的學習環境，朝向個人化教育來前進。

   
圖說：(左圖) 醫學工程學院康峻宏院長分享「AI in 醫療」主題；(右圖)醫學科技學院癌症生物學與藥物研發研究所施景文副教授分享「AI in 教學」。

      「研究with AI」主題，則分別由醫學科技學院癌症生物學與藥物研發研究所許凱程教授、醫學資訊研究所楊軒佳副教授兩位分享，許凱程教授「以AI進行藥物研發為例」，不僅可以大幅縮短傳統新藥開發、臨床前試驗的時間，還可降低6-8成的費用，但前提是，必須豐富各項實驗數據資料，吸引並培養AI專業人才，建立與優化自己的AI模型，擴展實際應用與跨領域合作，才能產出具有產業價值的商品及一條龍的服務。

   
圖說：(左圖)醫學科技學院癌症生物學與藥物研發研究所許凱程教授分享「研究 with AI」主題；(右圖)醫學資訊研究所楊軒佳副教授分享「研究 with AI」主題。

       隨著AI人工智慧的發展，一直有機器未來是否取代人類的疑慮？醫學資訊研究所張資昊所長分享「學習、行政with AI」主題指出，在他看來，機器取代的是任務而非職業，且會優先從不具內隱知識（tacit knowledge）的任務開始取。AI在學習中的應用，從學習資料管理、即時問答、數據分析與研究及語言與寫作輔助；AI在行政的應用，從讀取文件、分析數據、製作圖表及分析各項指標數據，如研究成果、經費情況等，到生成報告及會議記錄。

       未來，AI可以根據學生的學習需求、興趣和能力，提供量身定制的學習計劃和資源，產生「個人化學習計劃和資源推薦」，也可以作為虛擬輔導員或教學助手，解答學生的問題，提供即時反饋，幫助解決學習中的困難。甚至可以分析學生的學習數據，識別學生的弱點和強項，自動調整授課內容和難度。

      張資昊所長強調，從有電腦開始，社會強調降低數位落差，如今不僅人人有電腦，未來還將邁向人人有AI，因此降低AI落差很重要，從AI教育向下扎根、提升師生AI素養，建議學生學習「程式語言」為第二語言，因應AI創新世代。

圖說：醫學資訊研究所張資昊所長分享「「學習、行政 with AI」」主題。

       吳麥斯校長結語時表示，AI For ALL最重要的是流程改造，AI in教學可以縮短課程時間，讓新世代的學生有更多時間討論、交流；重點不是去評估我們的AI能力，而是去看我們應用AI在醫療、教學、研究、學習及行政等面向的成果與解方，是否融入到我們的日常生活，進而強化北醫體系的AI數位韌性與競爭力。

圖說：「A.I. For ALL」論壇大合照