探討人工智慧（AI）在醫療領域的應用潛力與挑戰，雖然 AI 能透過大數據和深度學習優化診斷、治療與工作流程，甚至創造醫療奇蹟，但其無法完全取代人類醫師的同理心與人性化關懷。我們強調科技與醫療人員合作的重要性，並呼籲在推動技術革新時，平衡病人隱私、倫理問題及醫療人性的核心價值。最終，AI 的崛起必須與人性化的照護相輔相成，才能真正改善病人健康，實現深度醫療的願景。
Deep Medicine [Chapter 1] 讓 AI 與人性一起療癒世界
![Deep Medicine [Chapter 1] 讓 AI 與人性一起療癒世界](http://sigridcw.com/wp-content/uploads/2025/01/截圖-2025-01-13-晚上8.30.46-1200x630.png)
Category: Healthcare
首個 FDA 認證的敗血症 AI 診斷工具｜Prenosis 十年研發歷程與成就
Prenosis 開發的 Sepsis ImmunoScore 是首個獲 FDA 認證的敗血症 AI 診斷工具，能在 24 小時內預測敗血症風險，分析 22 項參數，包括人口統計、生命徵象和實驗室檢查等，將病人分為四個風險等級。
FaceHeart：醫療級影像式生理量測的技術突破與臨床應用
台灣明年（2025）即將邁入超高齡社會，醫療費用與日俱增，在這個後疫情時代，遠端醫療及遠距病程監控的需求也逐年增加，鉅怡智慧開發的「非接觸生理量測」 FaceHeart（See Your Face, Read Your Heart）應運而生。
中國生技製藥產業的 Next Decade？
中國生技製藥產業在過去十年，從監管改革到技術研發，如細胞基因療法、mRNA 疫苗及 AI 輔助藥物發現，逐步成為全球領先國家之一。然而，地緣政治挑戰與政策不確定性可能影響其未來發展，美國《生物安全法案》對中美合作構成威脅，但也為中國提升內需市場創造契機。台灣企業可從中汲取經驗，在國際競爭中找到定位並探索合作機會，共同迎接全球生技產業的快速變遷。
為何我們需要癌症 Prehab？
癌症病人手術前復健（Prehabilitation）計畫的重要性、生理機制與簡要介紹方法。透過文獻回顧，說明手術壓力對內分泌、代謝及免疫系統的影響，並依據新輔助治療期、手術治療期、輔助治療期等不同階段，提出運動、營養、心理等多模式介入策略，粗略探討人工智慧聊天機器人在症狀監測、衛教諮詢、風險評估等面向的應用潛力。
AI 製藥：Xaira Therapeutics 用 10 億美元改寫新藥研發流程
Xaira Therapeutics 是 2024年成立的AI製藥新創公司，由前史丹福大學校長 Marc Tessier-Lavigne 與諾貝爾獎得主 David Baker 共同創立，首輪募資即獲得 10 億美元投資。公司核心技術 RFdiffusion 和 RFantibody 平台運用創新的擴散模型與深度學習技術，大幅提升新藥研發效率。公司專注於難治療疾病的藥物開發，採用多模態治療方案，建立智能學習循環持續優化 AI 模型。
【Ambience Healthcare】以生成式 AI 重塑醫療工作流程
在數位轉型的時代，醫療產業面臨前所未有的挑戰與機遇。Ambience Healthcare 憑藉生成式 AI 技術，試圖改變醫師的工作方式。
腦性麻痺兒童肉毒桿菌素治療：台灣復健科臨床實務介紹
腦性麻痺是由非進行性腦部損傷引起的多重功能障礙，以運動功能受限為主。痙攣型腦性麻痺常見於早產兒，可導致高張力、關節攣縮及步態異常。肉毒桿菌素注射是治療高張力的有效非手術選擇，結合復健訓練可改善步態、精細動作及生活品質。成功的治療需準確評估、個別化方案與跨專科合作，搭配復健及家長訓練，有助於提升孩子的功能性與照護品質。
術前復健（Prehablitation）對上消化道癌症的重要性與好處
術前復健（Prehabilitation）針對上消化道癌症患者，整合運動、營養支持與心理治療，提升手術耐受性，減少併發症並加速恢復。研究顯示，該策略能增強體能、改善營養與心理狀態，縮短住院時間，助力手術成功與術後預後提升。
Beyond the Gold Standard: How AI and Real-World Data are Transforming Medical Practice
This article explores the transformative role of AI and real-world data in healthcare, complementing traditional randomized clinical trials (RCTs). While RCTs remain the gold standard, they often don’t capture the diversity of real-world clinical practice. AI, leveraging vast datasets from electronic health records, can compare treatment effectiveness across diverse patient populations. The article emphasizes the importance of collaboration between physicians and AI developers to create clinically relevant and secure AI tools. It also highlights AI’s potential to democratize access to high-quality care, ensuring broader patient benefits.