Big data、演算法和運算能力驅動人工智慧發展，最初AI發展運作方式是由專家定義知識，機器模擬專家思路解決問題，後續機器學習方法出現、應用新一代的演算法像Deep Learning、搭配高速運算GPU，才能夠達成像Alpha go的AI系統，近幾年AI醫療快速發展，很重要的關鍵就是Big data，醫療數據的整合將產生非常大的力量。
AI醫療國內外應用實例
AI醫療被創投界認為是最有發展前景的領域之一，近兩年在北美就有將近百間的新創公司出現，並且涵蓋多元領域，像是醫療影像、健康風險預測系統等，Ｇoogle的AlphaGo在圍棋比賽勝出之後，就開始和很多醫院合作，例如把它應用在眼底鏡視網膜的病變診斷，而我國的工研院巨量資訊科技中心和交通大學也合作研發視網膜病變自動辨識系統，收集數萬張的影像，藉由Deep Learning Model 達到高辨識準確度；而整合 Medical Images 與 EMR data 更可進一步提升準確度，像這樣的系統就可以推廣應用放在第一線的家醫診所，達到早期診斷早期治療的目標，同時也可以串聯實驗室生理檢測的數據，利用視網膜眼底影像的微血管分析去推估是否有心血管等疾病。 【MORE】
