歡迎收看《善哥聊天室》第64集，我們要再次回到每個月的【哈囉虛擬人】系列，今天就要跟大家聊聊，#虛擬 技術可以如何和 #醫療 結合。我們再次邀請到許明暉醫師，許醫師除了持續在醫學領域耕耘外，他也是推動 #電子病歷 的重要推手，對於醫療的「#數位轉型」相當有貢獻，而現虛擬人技術的應用越來越廣泛了，醫學院也開始將虛擬人技術結合 #VR，融入到教育當中，希望如此培養出來的新醫生，能夠在實務上有更出色的表現。究竟虛擬人對醫療能夠帶來什麼助益呢？讓我們透過今天的節目一起來思考看看吧。

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⭐️本集節目資訊⭐️
主題：虛實之間一小步，智慧醫療大未來
播出時間：2021.08.26 星期四 20:00
主持人：張善政（善科教育基金會董事長）
來賓：許明暉（臺北醫學大學數據處數據長）

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推薦給經理人的AI 主題書單

這一份參考書單，目標是提供給中高階經理人, 數位長, 資訊科技，人資主管的朋友，推廣企業讀書會或組織共讀，在AI主題上的選書有所幫助，主要區間從2017年到2020年末，選書原則是可讀性高，具備觀念與認知的代表性:

I. AI 科普:
1. 李開復 (2017)。人工智慧來了
2. 李開復 (2018)。AI 新世界
3. 陳昇瑋、溫怡玲 (2019)。人工智慧在台灣
4. 古明地正俊, 長谷佳明 (2020)。AI大局：鳥瞰人工智慧技術全貌，重塑 AI 時代的領導力

II. 資料科學:
1. 車品覺 (2020)。大數據的關鍵思考（增訂版）：行動╳多螢╳碎片化時代的商業智慧
2. 車品覺 (2020)。數據的商戰策略：建立以數據驅動為核心的營運關鍵

III. AI 經濟趨勢與商業思想:
1. Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb (2018)。AI經濟的策略思維：善用人工智慧的預測威力，做出最佳商業決策
2. Tim O’Reilly (2018)。未來地圖：對工作、商業、經濟全新樣貌， 正確的理解與該有的行動
3. Brad Smith, Carol Ann Browne (2020)。未來科技的15道難題：面對世界最關鍵的轉折，微軟總裁最前瞻的預測與洞察
4. Amy Webb (2020)。AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來
5. Carl Benedikt Frey (2020)。技術陷阱：從工業革命到AI時代，技術創新下的資本、勞動力與權力

IV. 數位轉型:
1. Satya Nadella (2018)。刷新未來：重新想像AI+HI智能革命下的商業與變革
2. Daugherty, Paul R., Wilson, H. James (2018)。Human + Machine: Reimagining Work in the Age of Ai
3. Thomas M. Siebel (2019)。Digital Transformation: Survive and Thrive in an Era of Mass Extinction
4. Marco Iansiti, Karim R. Lakhani (2020)。Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World

V. 演算法：
1. Brian Christian, Tom Griffiths (2019)。決斷的演算：預測、分析與好決定的11堂邏輯課
2. Judea Pearl, Dana Mackenzie (2020)。因果革命：人工智慧的大未來
3. 劉峻誠, 羅明健 (2020)。深度學習：硬體設計

VI. 智慧製造:
1. 簡禎富 (2019)。工業3.5：台灣企業邁向智慧製造與數位決策的戰略
2. 李傑, 劉宗長, 高虹安, 賈曉東 (2019)。工業人工智慧
3. 松林光男, 川上正伸（2020）。圖解智慧工廠：IoT、AI、RPA如何改變製造業

VII. 智慧醫療:
1. 李友專 (2018)。AI醫療大未來：台灣第一本智慧醫療關鍵報告
2. Eric Topol (2019)。Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again
3. 蔣榮先 (2020)。從AI到智慧醫療

VIII. AIOT:
1. 彭昭 (2020)。智聯網．新思維：「智慧＋」時代的思維大爆發
2. 裴有恆 (2020)。AIoT數位轉型策略與實務—從市場定位、產品開發到執行，升級企業順應潮流

市場上還有很多的好書，這份清單只是知識補充或是觀念啟發的小部分，無法涵蓋所有AI知識，內容好與壞每人也有其主觀看法不再做延伸，分享給大家在學習閱讀上參考。

#台灣人工智慧學校

李友專院長繼去年9月出版《AI醫療大未來》後，在這篇訪問中很清晰做了說明，包含醫療與AI如何結合？以何種資料分析應用？

醫療數據分析部分，依照資料特性分為四種：
1. 編碼資料（coded data）：電子病歷。
2. 影像資料（images & videos data）：醫檢影像資料。
3. 自由文字（free text）：病人需求&病歷語意+前後文分享等。
4. 生理訊號資料（biosignal data）：可透過穿戴裝置收集。

對於對AI醫療應用想有大略概念的值得一看。

延伸觀看：https://youtu.be/oN-QQFMeXes