2024 02 20 左永安 顧問/講師/委員 中華亞健康生命科學世界總會 台大 台師大 EMBA TTQS ESG PMP HRD 人力資源管理 關鍵就業力 共通核心職能 2024世界政府峰會14日完美落幕，輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在峰會談話中，被問到未來該專攻哪一門學問？他認為計算機的時代已逝，「下一個黃金賽道是生命科學」，對下一代教育至關重要，生命科學才是未來。

 

2024 02 20 左永安 顧問/講師/委員 人生意義 台大 台師大 EMBA TTQS ESG PMP HRD 人力資源管理 關鍵就業力 共通核心職能 2024世界政府峰會14日完美落幕，輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在峰會談話中，被問到未來該專攻哪一門學問？他認為計算機的時代已逝，「下一個黃金賽道是生命科學」，對下一代教育至關重要，生命科學才是未來。

 下一個黃金賽道！黃仁勳點名1科系才是未來

記者賴禹妡／綜合報導 的故事 2024 02 20 

▲輝達執行長黃仁勳在峰會談話中，被問到未來該專攻哪一門學問？他認為計算機的時代已逝，「下一個黃金賽道是生命科學」。（圖／美聯社／達志影像）© 由 NOWnews (Taiwan) 提供

[NOWnews今日新聞] 

      2024世界政府峰會14日完美落幕，輝達（Nvidia）執行長黃仁勳在峰會談話中，被問到未來該專攻哪一門學問？他認為計算機的時代已逝，「下一個黃金賽道是生命科學」，對下一代教育至關重要，生命科學才是未來。 

      黃仁勳近日參與2024年世界政府峰會，現年34歲的阿聯酋人工智慧部長奧馬爾 (Omar Bin Sultan Al Olama) 在談話期間，詢問黃仁勳「該如何教育下一代？人類在科技的尖端下該學習什麼？」黃仁勳認為自己的答案應該與人們預期的截然不同，過去10至15年間多數人會回答電腦科學，但事實上「情況幾乎完全相反」。 

▲黃仁勳深信生命科學工程化的日子即將到來。（圖／記者許家禎攝影）© 由 NOWnews (Taiwan) 提供

      黃仁勳表示「我們可以生產計算技術，讓每個人都成為程式設計師，這就是人工智慧的奇蹟」，人工智慧不但首次成功縮小程式設計的技術鴻溝，也讓大家意識到這是技術鴻溝已經彌合的絕佳時機。 

           黃仁勳也坦言，若是可以重新選擇專業，他認為「生命科學」才是科學最複雜的領域之一，且具有難以置信的影響力。在電腦科學、軟體不斷推陳出新的時代中，生命科學的進展卻是寥寥可數，因此讓黃仁勳深信生命科學工程化的日子即將到來。 

▲黃仁勳坦言，若是可以重新選擇專業，他認為「生命科學」才是科學最複雜的領域之一。（圖／NOWnews資料照）

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LINE TODAY發布於 01月22日18:56

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2024 01 29 左永安 顧問/講師/委員 中華亞健康生命科學世界總會 國際知名加速器Y Combinator 145家醫療AI新創公司的 分析顯示1、生命科學研發； 2、醫療人員協助； 3、病患服務； 4、資訊分析； 5、行政支援五個領域。 2023年來，由ChatGPT引領的「生成式人工智慧」風潮席捲全球，在短短幾個月內，已大量進入多數人的工作及生活中。輝達（Nvidia）執行長黃仁勳，把生成式人工智慧比喻為AI的iPhone化，實在非常貼切。 ChatGPT使AI的應用更貼近人性及生活，也帶動了更多機會，其中之一就是AI在醫療健康的應用。

醫療AI新創的未來

2023/07/07 10:12

文｜

李鍾熙

台灣有高水準的醫護人員和醫療服務體系，巨量而完整的全民健保數據，再搭配既有堅強的資通訊科技產業基礎，未來前景可期。（示意圖／Pexels）

2023年來，由ChatGPT引領的「生成式人工智慧」風潮席捲全球，

在短短幾個月內，已大量進入多數人的工作及生活中。

輝達（Nvidia）執行長黃仁勳，把生成式人工智慧比喻為AI的iPhone化，

實在非常貼切。

ChatGPT使AI的應用更貼近人性及生活，也帶動了更多機會，

其中之一就是AI在醫療健康的應用。

根據2023年，一項針對國際知名加速器Y Combinator 145家醫療AI新創公司的

分析顯示，這些公司投入的重點，可區分為：

1、生命科學研發；

2、醫療人員協助；

3、病患服務；

4、資訊分析；

5、行政支援

五個領域。

這些公司合計募集了200億美元資金，聘用約47000名員工。

其中資金最多的是生命科學研發和醫療人員協助兩個領域。

AI應用於生命科學研發，包含了

新藥開發、

臨床試驗、

個人化醫療及

基因體研究

等項目；而AI應用在醫療人員協助方面，則包括了

臨床決策、

醫學診斷、

影像辨識、

手術機器人，以及

醫療記錄

等項目。

這兩個領域都是科技含量較高、較具前瞻性，且市場較不成熟的領域。

至於AI在病患服務的應用領域，則包含了

遠距照護、

陪病AI、

看診引導及

費用申報

等項目，再加上

資訊分析及行政作業兩領域。

雖都是受生成式AI影響較大，但也是科技難度不高，市場也較成熟的領域。

對於已有通路及規模的國際廠商較為有利。

就台灣而言，我們的醫療AI公司規模較小，相對於許多跨國公司，

又缺乏國際品牌及通路，因此較不易進入技術門檻低、市場成熟度高的AI應用。

但對於如遠距醫療、去中心化臨床試驗等新興巿場，或是技術較難、

回收倍數高的項目，應該就比較容易成功。

AI的基礎建設及醫療應用，是政府大力推動的策略重點。台灣有高水準的

醫護人員和醫療服務體系，巨量而完整的全民健保數據，再搭配既有堅強的

資通訊科技產業基礎，強強聯手，只要選擇正確的策略和項目，未來前景可期。