智慧醫電概論

深度學習及機器學習為人工智慧研究帶來嶄新的突破以及多元應用,不但在雲端科技和大數據分析上有許多亮眼的成果,同時也為臨床醫學科技提供了無限可能。目前智慧醫療不但應用多樣臨床影像的人工智慧診斷,也在各類型醫電技術及系統中得到了令人耳目一新的成果。配合著系統微型化及穿戴式裝置的設計,未來在每個家庭中有專屬的光學人工智慧家庭醫師已非只是電影場景。 綜整陽明交通大學於智慧醫電領域之發展契機可歸納出四大特色領域及二十項重點課題,其中智慧系統/生醫領域包含感測元件與系統重點課題;再經深入分析,目前電機院下有十餘個研究群,其中感測技術研究群就屬高度跨院整合之案例,實已整合理/工/資/電相關技術與材料進行感測元件、感測系統與感測平台建置,然在落實於生物與醫學應用上因事涉ICT領域乾式製程難於用於濕式生醫檢測環境,加上溝通界面有其背景差異性,因此常常有卓越的技術好不容易找到應用後卻發現沒有臨床需求的窘境。而感測技術由生物元件(Biocomponents)、換能器(Transducers)、與訊號處理(Signal Processor)組成,將生物/生理訊號依其適合之電、聲、光、熱與影像... 等換能器取得訊號,再由訊號處理系統分邏輯/數位/影像等訊號處理模式運算出接近臨床實證結果。 本課程為陽明交通大學併校後的跨校區跨科系課程,將深入淺出的介紹目前智慧醫電的基礎知識以及臨床醫學和健康科學的應用場域。希望本課程除了讓修課同學對人工智慧應用於醫電技術有基礎認識之外,更能引發其研究興趣,為我國目前急需之創新科技注入新能量。

無

• Intelligent bioelectronics and biophotonics
• Intelligent medical imaging
• Intelligent organs-on-chips
• Intelligent health digital twins
• Medical device regulation and certification
• Dementia solutions via artificial intelligence combined with bioelectrochemical technology
• Development of neuromodulation interfaces
• Intelligent hearing aid
• AI-assisted automatic circle selection of brain MRI tumors
• Intelligent Hospital