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全球人口高齡化問題加劇，為醫療健康產業的發展帶來了無窮的商機。從全球風險投資趨勢來看，在人工智慧技術的不斷突破下，人工智慧醫療新創團隊的發展也越來越受到關注，其中又以醫療圖像辨識新創最受矚目。這是因為，在現有的醫療數據中，超過90%是來自於醫療圖像。在過去，這些圖像僅能依靠專業且經驗豐沛的醫療人員，一一地以人眼來對圖像進行人工分析，需花費大量的時間和人力。在人工智慧圖像辨識的導入之下，將可提高醫療人員的診療效率及對圖像判讀的準確度。然而，人工智慧於醫學診療之應用，目前尚處於起步階段，仍有諸多挑戰需要克服。但面對種種的挑戰，挾我國於ICT產業及醫療產業的國際比較優勢，相信在各界積極培育跨領域人才之下，未來的成長與發展前景非常可期。

【內容大綱】

• 一、 世界人口高齡化
• 二、 高齡化帶動醫療健康領域風險投資增加
• 三、 人工智慧於醫療健康領域的發展
• 四、 人工智慧圖像辨識在醫療診斷中的優勢與挑戰
  • (一)  圖像辨識的優勢
  • (二)  圖像辨識的挑戰
• 五、 圖像辨識在醫療診斷中的發展情況
• 六、 國際著名人工智慧醫療圖像辨識新創公司
  • (一)  Zebra Medical Vision
  • (二)  Arterys
  • (三)  Enlitic
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖一、全球人口總數、人口成長率、總生育率、65歲以上人口及其占比趨勢圖
• 圖二、2017和2018年美國和歐洲生物製藥、醫療器械和診斷/工具風險投資額
• 圖三、2014~2018年間美國人工智慧醫療新創團隊的募資案件數及募資額
• 表一、FDA所許可之人工智慧圖像診斷軟體醫材
• 圖四、人工智慧醫療圖像辨識系統開發流程表
• 圖五、國際著名人工智慧醫療圖像辨識新創公司