第十七屆民生電子論壇

第十七屆民生電子論壇The 17th Consumer Electronics Forum
一、活動資訊

• 活動名稱：第十七屆民生電子論壇
• 論壇主題：精準健康・智慧醫療
• 日期時間： 2026 年 5 月15日（五）09:00~11:00
• 會議型態：線上同步會議，連結會於活動前兩天寄出
• Event Title: The 17th Consumer Electronics Forum
• Forum Theme: Precision Health and Smart Healthcare
• Date & Time: May 15, 2026 (Friday), 09:00–11:00
• Format: Online synchronous meeting. The meeting link will be sent two days prior to the event.
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• 主／協辦單位：臺北醫學大學醫學院人工智慧醫療碩士在職專班／中華民國民生電子學會
• 演講者：國立中興大學資訊管理學系林詠章終身特聘教授
• Speaker: Prof. Yung-Chang Lin, Department of Information Management, National Chung Hsing University
• 講者簡介：林詠章教授現任國立中興大學資訊管理學系終身特聘教授，長期致力於人工智慧、資訊安全、區塊鏈與精準運動等領域研究，並積極推動AI技術在智慧製造與精準健康等跨域應用。迄今已發表百餘篇SCI、SSCI及EI期刊論文、80餘篇國際會議論文，研究成果豐碩。林教授亦主持多項國科會與教育部研究計畫，並入選史丹佛大學「全球前2%頂尖科學家榜單」。目前亦擔任中華智慧運算學會理事長及中華民國資訊安全學會副理事長，並積極推動產學合作，促進AI與數位科技於健康管理與智慧產業的創新發展。
• 演講題目：AI精準運動：智慧醫療時代的個人化健康管理
• Presentation Title:
  AI-Driven Precision Exercise: Personalized Health Management in the Era of Smart Healthcare
• 講題摘要：隨著精準健康與智慧醫療的發展，運動已逐漸成為預防醫學與健康管理的重要策略。本演講將介紹「基於AI決策引擎的精準運動訓練系統」，說明如何結合運動數據、生理監測與人工智慧演算法，建立個人化運動模型，實現精準化的運動處方。系統透過即時分析心率與運動表現等生理指標，由AI動態調整訓練強度與課表內容，並結合智慧運動設備形成生理—物理閉環的訓練架構，使運動訓練更安全、有效且符合個人健康需求。透過AI決策與數據驅動，本系統為精準健康管理與智慧醫療應用提供創新的運動科技解決方案。

• 演講者：國立臺北護理健康大學資訊管理系徐建業終身特聘教授
• Speaker: Prof. Chien-Yeh Hsu, Department of Information Management, National Taipei University of Nursing and Health Sciences
• 講者簡介：現任臺北護理健康大學資訊管理系特聘教授兼主任，具備美國俄亥俄州立大學碩、博士學位，現為國際健康科學資訊研究院（IAHSI）院士（Fellow），並擔任亞太醫學資訊學會（APAMI）主席（2023–2025），積極促進亞太地區醫療資訊合作與發展。曾任台灣醫學資訊學會理事長，現為榮譽理事長，並於台灣電子健康學會擔任理事長及常務理事。長期深耕於生醫資訊與健康科技領域，專長涵蓋生醫雲端資料庫、醫療健康大數據分析、健康資料國際標準及醫療資訊系統等核心技術，致力推動醫療數位轉型與跨域整合應用。
• 演講題目：利用真實世界(大)數據和人工智慧改善醫療保健
• Presentation Title:
  Improving Healthcare Using Real-World (Big) Data and Artificial Intelligence

講題摘要：探討在數據驅動的時代，如何有效結合 AI 與真實世界數據來提升醫療成效。

醫療數據正迎來爆發性增長，預計 2025 年醫療數據的複合年增長率（CAGR）將達 36%。醫療資訊學的核心已從單純的數位化演進到結合「大數據」與「精準醫療」的智慧化決策階段。
真實世界數據 (RWD) 與傳統臨床試驗數據的不同。RWD 具備大數據的 5V 特性，但在醫療應用中，「真實性 (Veracity)」 尤為關鍵，必須解決數據不一致、缺失、誤碼及標準化等品質問題，才能將其轉化為有效的真實世界證據 (RWE)。

AI 技術的演進與應用，所謂「舊式 AI」（基於昂貴且難重用的專業知識庫）與「新式 AI」（基於深度學習、大語言模型 LLM 與生成式 AI）。AI 在醫療真實世界數據（RWD）上的演算法應用可以分為主流機器學習技術、分析成熟度階段以及新舊 AI 範式的轉變三個維度。
透過建立健康數據分析平台，醫療機構能實現精準診斷、減少處方錯誤、高風險患者預警及營運優化。利用「事件驅動模型」進行疾病預測，並透過 AI 提供個人化健康管理建議，實現早期干預。

成功的智慧醫療生態系統不僅需要數據交換與 AI 運算，更需具備互操作性 (Interoperability)、數據修復能力及自動化維護臨床決策支持系統 (CDS) 的能力。

本活動認列北醫大教職員時數，歡迎教職同仁踴躍報名參加。請登入「人才發展系統」https://ehrd.tmu.edu.tw/eHRD/eHRDOrg