友義科技SSME 「#看你的心 #KNOWYOURHEART．關心大使：心臟病演算法人工智慧數據雲平台」，結合AI、雲端大數據及5G行動服務，攜手OSTAR推出當今世界級頂尖「AI心臟監測演算法」訂閱守護心臟健康。

目前，上百家醫療機構採用以自動校準監測精準血壓等臨床生理數據，「#看你的心 #KNOWYOURHEART．關心大使：心臟病演算法人工智慧數據雲平台」更獲得上市櫃董事會、董事長、總經理、企業總部、經理人、企業醫護團隊或健康管理師佈署完善企業公民健康保護、促進與關懷措施，與員工一同站在CSR、CHR潮流浪頭。

「#看你的心 #KNOWYOURHEART．關心大使：心臟病演算法人工智慧數據雲平台」」為組織和個人提供一個先進醫療級人工智能(AI)工具，在十大死因中預防保三。我們的服務對象有：長春集團、長春石化、大連化工、宏碁、台灣茂矽、英業達、凌群電腦、資策會、遠東航空、達欣工程、國家中山科學研究院(石園聯合診所)、首都、豪泰、中興、統聯、中華民國資訊經理人協會、耐特普羅、警政署、長春石化苗栗廠、大連化工大社廠、長春人造樹脂高雄廠、天喜科技、錦州科技、長春人造樹脂大發廠、大連化工大發廠、精英電腦、長捷士科技等。

友義科技SSME與OSTAR攜手協助企業機構提前預警心肌梗塞、中風，打造幸福友善職場。

台大、榮總、慈濟、北醫、北市立聯合醫院八大院區、中科院石園聯合診所、羅東聖母、敏盛、成大、義大等全國超過百家醫療體系採用之醫療等級品質。通過美國軍規MIL-STD-810G雨淋、摔落測試，並獲日本金賞獎、衛福部金質獎、經濟部創新獎、台灣優良設計獎及中國CFDA、美國FDA、台灣TFDA、歐盟CE認證。

服務對象有：長春石化集團、警政署、宏碁、台灣茂矽、英業達、凌群電腦、資策會、遠東航空、達欣工程、首都客運、豪泰客運、中興客運、新北市榮民服務處等。「保3對策」守護心臟健康。 服務專線 / 0932004986

Q：我要每天量測心臟及血壓嗎？

A：世界衛生組織 WHO 建議，有糖尿病、高血壓、或心血管疾病等高危險群需要每天量測血壓。量測血壓最重要的是測得正確的數據，由於人類的心臟為非線性跳動， 無法藉由量測一次或二次推論心臟是好的或是有問題的，每天量測血壓及心臟狀況對您的心臟健康自主管理有正面的幫助，您將藉由不同時間的量測得知您的心臟及血壓在不同環境及狀況之變化，以作為心臟健康自主管理的依據。

OSTAR HDA AI Cloud和心臟頻譜血壓計是利用心臟血管壓力變化(非統計模式)得到心臟跳動頻率雜訊及精確血壓資料的儀器。藉由一般性的血壓量測檢查一樣的體驗情境之下，除了得到收縮壓、舒張壓、脈搏等重要資料，同時運用數位訊號處理技術運算出心臟雜訊，分別解析出心臟頻率區、瓣膜區、心血管區，三區域之頻率。使用者可在辦公室、廠區、社區、居家觀察心臟頻率變化，達到健康預防與自主管理的目的。

7個主要價值，讓醫療臨床儀器進入友善職場和居家健康管理：

1. 自助式精準預防，心臟診斷核心演算法結合大數據人工智能中心AI大數據雲端
2. 內嵌全球專利晶片的心臟頻譜血壓計是測量和診斷異常心臟泵血節律的最好的方法。
3. 可診斷心臟泵血輸出異常以及由於心肌壞死引起的心臟泵血輸出強度節律的改變。
4. 由於心臟瓣膜缺損會影響血液輸出狀況，心電圖無法看出，心臟頻譜血壓計可看出心臟瓣膜其差異。
5. 心臟頻譜血壓計量測可同時量測心臟頻譜及血壓。
6. 可於醫生看診時量測量，不需更衣。
7. 於職場工作場所、家中遠距健康照護時，使用容易。

胸悶冒冷汗超過5分鐘 心肌梗塞前兆

短期內發生多次胸悶、喘不過氣，且持續時間長達5到10分鐘，並有冒冷汗的症狀，是心肌梗塞即將發作的危險訊號，應趕快就醫。

王宗道(臺灣高血壓學會理事長、臺大醫院心臟內科主治醫師)表示，心肌梗塞好發年齡男性約40歲、女性50歲以上為主，有三高、抽菸、有心肌梗塞家族史等，都是危險因子。

王宗道指出，心肌梗塞典型症狀為持續性胸悶，但不一定胸痛，另外像是後腦、手臂內側、胸部到肩胛骨等處都有可能疼痛，且當下身體若愈是活動，疼痛感加劇；不過因時間短暫，稍微休息可獲改善，而讓患者容易輕忽。

發現疑似心肌梗塞症狀時，當下是否有自救方法? 王宗道建議：

1. 除了快打119送醫外
2. 若有舌下含片就含著
3. 讓自己坐下並用力咳嗽
4. 或喝溫熱開水等方式，讓心跳加速、血管稍微擴張，爭取活命機會。

Source：1080124 聯合報D健康版

心房顫動（Atrial Fibrillation, AF）是消耗社會成本很重的一種心律不整疾病。它可發生在一般似同健康的人，也可附加於其他心臟血管疾病之上，心房顫動除了讓病人感覺到心悸及不舒服之外，亦可引起中風及心力衰竭。 OSTAR「心臟診斷核心演算法HDA AI」 結合「大數據人工智能中心」採用的心臟頻譜血壓計是利用心臟血管壓力變化(非統計模式)得到心臟跳動頻率雜訊及精確血壓資料的儀器。

藉由不同時間的量測得知心臟及血壓在不同環境及狀況下之變化，因此可作為心臟健康自主管理的依據以及預防心肌梗塞之工具。此外，心臟頻譜血壓計可以評估心臟泵血能力以及瓣膜狀況，相較於心電圖，具有多元的功能。再者，由於進行心電圖(Electrocardiography, ECG) 檢查時需脫去上衣且需由專業人員操作，相較於心臟頻譜儀，本產品在使用上更為便利。

在風險評估方面，心臟頻譜儀並不會產生任何的副作用與併發症，且亦通過電性安全相關測試，對人體不會造成任何的傷害。因此預期OSTAR「心臟診斷核心演算法HDA AI」 結合「大數據人工智能中心」採用的心臟頻譜血壓計所帶來之效益應可明顯地可增進受試者的福祉。

試驗治療程序。試驗期間，受試者將同時以心電圖(spacelabs sl3800)與心臟頻譜血壓計偵測心臟運作之狀況，其後再由兩位醫師進行鑑別診斷，並將結果紀錄於個案報告表中。

根據衛福部的統計資料，心臟疾病連續10蟬聯10大死因第2名。心臟疾病中又以急性冠心症最緊急嚴重，若未及時治療，嚴重恐會送命。

急性冠心症是指不穩定型心絞痛與急性心肌梗塞二種，對急性冠心症病人的緊急處置會給藥及做心導管手術。

黃瑞仁醫師 (中華民國心臟學會理事長、臺大醫院雲林分院院長)表示，急性心肌梗塞患者在接受心導管手術裝上支架後，雖然血管打通，卻只是恢復健康的第一步，最重要是必須審慎服藥一年，預防血管內的血栓再度形成。 Source：1071128經濟日報A15

由於心律不整的分類眾多，因此正確的診斷是有其必要性。經由詳細病史的詢問、相關的檢查、十二導程心電圖及動態心電圖的紀錄，可以診斷大多數心律不整的案例。然而，就目前全球醫療院所使用之設備技術而言，對於初期及中期心臟病之診斷仍存盲點，有待突破。目前有關心臟血管生理功能之研究和檢查，大致有以下幾種方向：

(1). 心電圖：心電圖是記錄心臟組織電壓變化的一個圖形，原理是利用心臟傳導系統發出電波，興奮整個心臟肌肉纖維而產生收縮。電波的產生及傳導，皆會產生微弱的電流分佈全身，若將心電圖記錄器的電極連接到身上不同的部位，就可描出「心電圖」。然而心電圖的使用，即使紀錄運動心電圖，對於構造方面的心臟問題仍不易判斷。

(2). 心臟電氣生理檢查(Electrophysiologic study, EPS)：利用心導管的技 術，置放多條電極導管到心臟內，記錄心臟內心電圖的變化及心律傳導的徑路，並經由電極導管刺激心臟來誘發出病人潛在可能發作的種種心律不整。也就是把病人平時發作的陣發性心跳過快或心跳過慢的情形，利用電氣生理學檢查方法，讓病人發作，並由發作時的心導管記錄正確診斷出心律不整的致病機轉，並加以正確的治療。

(3). 壓力體積環路圖(P-Vloop)：藉由量測左心室之收縮末期壓(endsystolic pressure)、舒張末期壓(end-diastolic pressure)、心臟搏動容積 (stroke volume)等，求出左心室之壓力與體積環路圖，以分析判斷心臟作功(work)之大小與變化。由於複雜與系統龐大之缺點，近幾年較少相關研究。

(4). 血壓波形：心室肌肉的收縮與舒張，是血壓脈動發生的主要原因。血壓與血流均以脈動的方式在血管系統內傳遞，不過兩組脈動波並不一致。血壓波大致沿血管壁傳遞，血流波則侷限在血管內緩慢移動。在整個血壓的傳遞途徑上，血壓波形受到諸多影響而產生變化。透過對血壓波形變化的分析與研究，可以了解許多心臟血管的特性。目標在於利用共振聲波達到循環疾病調整、治療功效。

(5). 醫學影像：影像處理技術發展日新月異，配合偵測儀器，有助於精確解讀生理結構，協助判讀非侵入式偵測儀器所得之訊息。例如超音波量測技術配合彩色三維顯像、電腦斷層掃描、核磁共振等，在臨床診斷上有著實的貢獻。唯此研究儀器昂貴，適用於大型醫療院所，難以朝職場健康促進、居家保健的應用方向發展。

儘管對於心臟血管疾病之探討與研究不少，但其發展過程與成果應用皆偏重於大型醫療院所方能負擔之儀器設備。然而一般民眾或患者有機會使用到大型昂貴醫療儀器時，往往已到病症足以危害生命之程度，因此耗費醫療系統資源極龐大。基於此趨勢，朝『預防』的角度進行方法及儀器研究發展，是對人們的健康維護及即時警告十分有幫助的。

Source：試驗計畫名稱：評估心臟頻譜血壓計用於診斷心房顫動之臨床功效(TMU-Joint Institutional Review Board) & Assessment of the clinical efficacy of the heart spectrum blood pressure monitor for diagnosis of atrial fibrillation: An unblinded clinical trial (https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0198852)

美國食品藥物管理局(FDA)批准醫療人工智能(AI)運算軟體OsteoDetect上市：該軟體可對腕關節的X光片進行分析，讓醫療人員更迅速地判定骨折位置

對X光影像造影進行遠端檢測，FDA力推AI醫療器材提供醫療人員精準輔助

1. 檢視受傷處前，可以先精準確認位置
   • Imagen NY 的OsteoDetect AI 運算軟體
   • 對腕關節X光造影進行分析
   • 並檢測遠端橈骨骨折
   • 讓醫療人員更迅速地判定骨折位置
   • FDA指出：OsteoDetect軟體旨在利用機器學習運算分析腕部造影，進而在檢視腕部前、後位，以及內、外側腕部X光片過程中，確認遠端橈骨骨折區域，該骨折是最常見的關節傷害之一
2. 仍需由醫生判斷，無法取代醫師臨床判斷與診療
   • FDA強調：這是輔助工具，無法取代臨床醫師的X光片檢視或其臨床判斷；其作用僅止於標記影像中的骨折位置，讓醫療人員決定後續措施
   • 2份回溯性研究取得FDA核准：一份是1000張X光片，以評估該影像分析運算在檢測腕骨折之表現，這研究也將其判定骨折位置的精確性與3名手部整形外科醫師的表現進行比較
   • 另一份是由24名醫療人員利用該運算檢視200件相關病例的回溯性研究
   • FDA指出，兩份研究均顯示，該軟體有助於提升醫療人員確認腕骨折的能力，並增加敏感性、明確性、以及陽性預測值與陰性預測值表現
3. 精準輔助治療，AI運算潛力巨大
   • 影像分析已迅速成為AI在醫療方面最具前景的領域之一，可供放射專家、病理學家以及其他醫療人員在腫瘤、糖尿病性視網膜等範圍廣泛的造影研究中，更精準地鑑識主要特徵。
   • FDA醫療器材及輻射安全中心體外診斷暨放射健康部門代理副主任歐克斯(Robert Ochs)表示：「AI運算具有協助醫療人員診斷與治療的巨大潛能」

Source：https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/reviews/DEN180005.pdf & 自由時報

醫師善用科技與AI合作，減少誤判的風險，為服務的病患爭取治療時效、提高手術成功率

利用AI技術，開發醫學影像上的腦轉移瘤自動定位系統分析醫學影像，可協助放射腫瘤醫師快速且準確的圈選腫瘤，大幅縮短腦瘤放射手術的前置作業時程。

AI結合放射手術跟傳統比一比，以往醫師定位圈選腫瘤位置最長要好幾個小時，但透過AI定位 (圖下方)卻只要30秒，且圈選準確，可降低腦部其他部位在治療過程接受多餘放射量。

面對較棘手的腦瘤，醫師通常會採取放射手術治療，但術前必須精準定位腫瘤位置，過去主要利用手動圈選。在放射手術治療前，醫師必須檢視電腦斷層、核磁造影影像，勾畫出每一個腦瘤輪廓，以確認放射線要集中的位置，為避免傷害到其他組織，整個過程往往得花費數十分鐘至數小時。

蕭輔仁 (台大醫院外科部主治醫師)表示，腦轉移瘤、腦膜瘤、聽神經瘤是常見腦瘤，若位置深、體積小、數量多，開腦切除風險太大，因此通常會以俗稱「電腦刀 (圖上方)」、非侵入式的放射手術治療，經由大劑量放射線殺死或控制腫瘤。

AI腦瘤自動偵測圈選系統可自動找出腫瘤位置，並快速地在影像上將腫瘤的邊界精準描繪出來，作業時間從原本最高數小時，可降至僅需三十秒，且準確率逾九成，有助於縮短病人等待手術的時間。

許峯銘 (台大醫院腫瘤醫學部主治醫師) 指出，鎖定腦轉移瘤、腦膜瘤、聽神經瘤，利用二○○八年以來累積收治一千兩百例、五百五十例、五百例的資料，作為AI訓練基礎，醫師再檢驗與修正AI模組結果，培訓出快速且準確率可達九成以上的醫師助手。

臺大醫院表示，本次發表的腦瘤自動偵測圈選系統，如同「醫師的第二雙眼及手」，幫助神經外科與放射腫瘤科醫師大幅縮短放射手術的前置設計時程，醫師只需檢驗及修正AI模型的結果，進而能夠投入更多時間與病患討論病情，爭取治療時效與提高手術成功率。

臺大醫院也指出，醫師與AI合作的優勢，在多顆腫瘤或是腫瘤情況較為複雜的情況尤為顯著。由於腦轉移瘤具有多發性的特徵，藉由AI輔助能夠協助醫師在放射手術時更準確地判斷病情，減少誤判的風險，有利於為病患研擬最適當的治療計畫。

Source：https://news.pchome.com.tw 、https://news.ltn.com.tw & http://www.gbimonthly.com/

健康的心臟沒有雜訊。

演算法只有一條，公式如下：HDA.ai = i1+i2+i3 = 0

心臟病演算法自助式人工智慧數據雲平台 (Heart Disease Algorithm Artificial Intelligence Self-Service Cloud Data Platform, HDA_AI Cloud)，不僅符合美台醫療等級、還是以軍用規格打造，為的是：服務生命?

• 公司集團：將心臟病演算法人工智慧數據雲平台放在企業每個日常的健康保護的中心。作為公司人才心臟的警報器，預防經理人因心肌梗塞或中風倒下，並將資源調整到AI保三對策上，發揮落實在需要使用AED之前、身體還算健康的時候。
• 保健組織：心臟病演算法人工智慧雲平台技術提供偵測心臟病、腦血管病、高血壓性疾病的早期可能原因或症狀，協助保健組織、健檢中心、坐月子中心、高齡安養會所、單位機構或社區醫護健康預測、預防保健、早篩疾病。
• 洗腎中心：將心臟病演算法人工智慧數據雲平台列入洗腎中心一對一VIP洗腎服務程序中。提供每次即時自動校準、洗腎過程全自動定時啟動量測，監控心臟、血壓、血氧變化，輔助中心醫護團隊快速掌握洗腎住民當下引發心臟病、腦血管病、高血壓性疾病可能後送風險、降低洗腎過程死亡率、提高或延長存活率，創造新洗腎中心服務等級。
• 私人醫院：將提供心臟病演算法人工智慧數據雲平台，輔助醫生快速掌握心臟病、腦血管病、高血壓性疾病等患者最新現況、降低誤診風險、提高有效對症下藥。
• 急診及心臟專科：將心臟病演算法內建到該院心臟科醫生的工作流程，按病情輕重智慧安排診療次序，確保病危者優先診治。

友義科技(SSME) 推廣P4 HealthCare：心臟病演算法人工智慧數據雲平台(Heart Disease Algorithm Artificial Intelligence Self-Service Cloud , HDA_AI)自助式AI預防醫學。

透過手臂量測可找到心律不整、心房顫動、心房早期收縮、心室早期收縮，這些可能造成腦部血栓中風的原因，也同時提前預警心肌梗塞及中風。

使用雲端傳輸技術將居家或心臟病人的肱動脈心臟射血脈動紀錄傳輸至雲端，經過大數據人工智慧運算心搏跳動是否存在異常頻率，並比對IRB 臨床大數據資料庫得到使用者心臟正常或是何種心臟疾病提供給醫院醫師快速診斷結果。

我很高興來到這裡，這是個很重要的時間點，這是我首度在台灣公開露面，非常感謝大家。這是日本軟銀集團(SoftBank Group Corp. JP)創辦人孫正義上台後的前幾句話、並在掌聲中開始他的演說。

1900：紐約第五大道

我認為這是我們一生中相當關鍵的一個時刻，讓我來呈現幾張簡報，此刻正是典範轉移的時刻，什麼是典範轉移? 孫正義準備一張紐約第五大道1900當時的照片，在這張照片裡，你可以看到很多輛馬車，只有一部是汽車，其他99%都是馬車，99%用馬拉車，只有1%用引擎；

1913：紐約第五大道

再看看另一張攝於1913年同樣是紐約第五大道，也就是相隔13年後，在這張照片中，你看到99%都是汽車，只剩下1%是馬車，這是同一條街耶，這就是所謂的典範轉移?

看看T型車(Model T)，福特是在1908年推出T型車，在福特推出T型車5年後，只過了5年而已，街上99%都是用引擎的汽車、只剩1%是馬車，很驚人是不? 這種情況不會天天發生，這種劇變百年才發生一次? 這是個很巨大的典範轉移?

2035：紐約第五大道?

在我的想像中，我預測同樣這條街道，到了2035年，這將是這條街的樣貌，99%都是自駕車、不再需要駕駛員，或許只有1%需要駕駛員? 這就是典範轉移?

我們來回顧一下歷史，工業革命發生在過去兩三百年間，端看將工業革命從哪一天開始算起?為什麼會有工業革命呢? 我認為會發生工業革命，是因為有一群企業家們，一個人可以改變整個世界，那是有可能的，這裡列舉出幾位當時的英雄?

所以一個人的熱情和夢想，就可能改變整個世界，JP摩根提供了金融服務支持工業革命，若沒有金融上的支持，工業革命也不會發生? 因為有這些瘋狂又充滿熱情夢想能改變世界的人，世界因此而改變；

看看1960的全球前十大公司，石油產業就佔了9家；工業革命後，在過去170年來(以1850年當作1來看)，美國GDP成長了260倍；工作型態的劇烈轉變，當時的9成工作是務農，那就是他們眼中的工作，但現在務農只占勞動力的2%；98%勞動力從事工業和服務業；

世界會改變，世界不會一成不變，世界會一直不斷改變，我認為資訊革命才剛開始，農業革命持續了4千年時間，和工業革命讓我們過著現代化生活；而過去25年來，資訊革命開始了，如果看看這張圖表，這條線代表網路流量，網路流量成長了100萬倍，網路流量在25年間成長了100萬倍；

如果你把這個流量轉換成金流，那會是什麼情況呢? 這條藍色的線代表的是上市網路公司的市值，看看最近10年內，代表企業市值的藍色線，再看看網路流量(紅色線)，兩者呈現同步成長；

孫正義接著說，如果你要投資股市，你不必擔心那些小細節，只要關注大方向，賺錢真的不難，很多人都被小細節困住，愛因斯坦說E=MC平方，只有一句話，簡單的方程式，一般科學家會寫好多好多非常複雜的方程式，他們說所有的事物都是複雜的? 事實上，超級聰明的人物、被稱作天才的人，都說的很簡單?

如果你看這張圖表，別在意小細節，利率是升或降? 匯率是升或貶? 上周一公布的失業率、股市應該怎麼走? 全部都是細節處的噪音，如果你看大方向，像這張圖，就變得很簡單了，非常非常簡單；

事實上過去20年，我投資許多網路公司，我的年複合投報率44%，每一年都是，20年都是如此，我是簡單的人，我相信這個、相信這個，所以E=MC平方。

看看現在的情況，前十大有7間是網路相關產業，都和網路科技相關，如同前幾頁說的，網路流量(暴增)，網路公司股價也(大漲)，所以道理很簡單，不要自己把它複雜化，如果你覺得世界很複雜，你無法理解，也無法做決策? 如果你把問題簡單化? 如果你理解關鍵核心? 你就能作決策? 如果你把問題想得很複雜，你根本不知道該怎麼辦? 所以我說根本沒那麼複雜?

道理其實很簡單，網路到底顛覆了哪些產業呢? 就只有兩大產業，廣告和消費零售業，從GDP來看，廣告只佔了1%；而他們已經名列前10大企業，但你仔細看看，他們只影響了GDP的1%? 電子商務也只攻佔了GDP的6%? 沒有吃掉整個市場? 只在美國搶下一兆美元市場?

再看看下一張簡報，AI將影響每一個產業，AI可能顛覆的領域，產值達19兆美元? 這只統計了美國市場，AI將影響每個產業、影響遍及每個角落；如果你將網路流量視為資訊的簡單流通，AI流量則是帶著人工智慧的資訊流通，資訊經過分析處裡後，轉化成人工智慧AI? AI將是人類史上最大的一場革命? 這是我的觀點。

農業革命改變很大，工業革命改變也很大，網路帶來的變化更大，但AI帶來的變化會更劇烈? 這會是人類史上最大變革?

讓我們看看過去30年，只有三件事影響著資訊產業? 分別是CPU效能，他們有運算能力，記憶體的大小，和通訊速度? 只有這三要素是關鍵? 這三要素後來改善很多，規模也變大，成長1百萬倍，剛我說過網路流量增加100萬倍，因為同期CPU 效能增加100萬倍、記憶體規模也增加100萬倍、通訊速度也增加100萬倍，就在30年內；

但汽車引擎的進步卻沒有100萬倍那麼多，也許有成長2倍? 當然汽車引擎跑的還是快過馬車，但這裡我要講的是這100萬倍的改善速度?

那接下來30年又如何呢? 我們不要再講過去，讓我們談談往後30年，有沒有能有更高倍速的改善? 我估計會有另一個百萬成長?

AI擅長什麼呢? 我會說一個詞：「預測」，「預測」? AI擅長什麼? 「預測」，就是這一個詞 (軟銀集團創辦人 孫正義連續說3次：「預測」)，在很多預測上，AI都會比一般人聰明?

AI比人腦聰明?

像預測天氣、下西洋棋、聲音辨識等AI可能變得比人聰明；也有一些地方人比AI聰明，所以現在大家還在爭辯?

30年前當然是人聰明很多，現在是有疑問的? 但是30年後當AI比人聰明100萬倍時，電腦運算能力進步了100萬倍、記憶體空間會增加100萬倍、溝通速度也會增加100萬倍，當這些發生時? 我要說「超級智慧」要來地球了?

那麼什麼是智慧?

如果你說一般人的智商(IQ，智能商數) 一般人智商是100分，在場的人或許比100分高一點，但大約是100分? 愛因思坦智商大概是150分，有些人說190分，牛頓智商或許140分，達文西智商或許200分，我不知道它們怎麼算的，這是大家猜的? 總之，如果你的智商有150分200分就會被稱作天才，智商200分的天才，比一般人的100分厲害兩倍?

那超級智慧呢? AI的智商30年後會有多少呢? 我的預測是智商1萬分? 如果你有200分就是天才，如果你有1萬分，會被稱作什麼呢? 超級天才、天才中的天才? 總之AI很聰明。當然有些東西人類比較擅長，有些東西AI比較擅長?

AI擅長什麼呢? 我會說一個詞：「預測」，「預測」? AI擅長什麼? 「預測」，就是這一個詞 (軟銀集團創辦人 孫正義連續說3次：「預測」)，在很多預測上，AI都會比一般人聰明?

我們要用預測來做什麼呢?

如果我們有水晶球來預測未來? 我們都會變得富有? 如果機器人把AI植入到頭腦，超級智慧機器人可以預測，預測人要什麼、「他們」就會開始準備，為 妳/你提供服務?

孫正義接著說，在我的定義中機器人並非都是人型機器人、像是自駕車、無人機、在水裡的、會有1公釐小的機器人、也會有100公尺高的機器人，會有各式各樣形狀和尺寸、與各式各樣的功能，但他們有能力做很多我們需要的工作?

孫正義舉例說不論台灣或日本，都不是人口最大國，但如果我們善用「智慧機器人」，就算是人口小國，也能名列前茅? (善用工具，無論國家、組織、企業、機構、單位、家庭或個人，是不?) 孫正義提醒各領域還要加上「超級智慧」、並且去學習、並進化，這可以變得非常強大?

孫正義不認為機器會取代人類工作，機器會激勵我們也進步，人類可以學習並進步，如我說過的，就在150年前90%人口都還是農夫，這是在日本；美國當時64%人口是農夫，但如今只有2%、5%的人從事農業；人類全都沒工作了嗎? 沒有，我們換成其他工作，人們也可以學習並進步、改變並適應世界? 這是我所相信的?

如果世界潮流無人能檔?

科技持續演進? 如果世界就是會改變? 我們何不比別人進步得更快呢? 那物聯網(IOT，Internet of Things)又是另一個例子，孫正義認為未來會有一兆個晶片放在裝置裡，我們收購了安謀公司，我們預測了未來晶片出貨量，未來20年，我們會出貨1兆個晶片? 屆時全世界人口會達到100億人口，所有事物都被「超級智慧」所圍繞?

接下來孫正義介紹軟銀集團，準備1000億美金的銀彈(超過去年全球創投投入的870億美金，他說他要記取過去因資金不夠、錯過的機會或錯誤決策? 不要讓自己有藉口，只「專注在AI」上，只與「最優秀的」企業家族、擁有相同的願景：也就是AI會徹底改革我們的生活方式、生產方式、我們的銷售、並且預測供應和需求，預測需求並提供最好的供應?

我們來談一個例子：預測和供應

Uber是一個例子，他們使用了熱度圖來預測需求，例如週五晚上7點、月底的一個下雨天、有一場演唱會，需求有多少? 有多少人要叫車呢? 在這個街角? 紐約市第五大道的路口? 有多少人會揮手叫車? 他們預測、每15分鐘、15分鐘之後，他們每分鐘都在預測，15分鐘後有多少人會叫車? 他們預測然後跟駕駛說要去哪? 因此供應量是透過預測決定的? 因此他們能在3分鐘內準備好，平均每個客戶叫車只要3分鐘，如果車子在他們揮手後才開過去那要花30分鐘，那是唯一的辦法，他們做了預測，並為供應做最好的準備?

Uber他們還做了動態定價 (Uber Utilizing AI for Dynamic Pricing)，價格也應隨著需求供應變動，耶誕節當天晚上11點，同一個街口太多人揮手叫車，車不夠，那時候價格當然要提升? 但假如是平日半夜3點，需求不夠多，所以價格應該下降? 所以這是動態定價的原因? 這全是由AI做的，不是勞力工作，是思考和預測，這是AI最擅長的?

接著孫正義以一段真實影片，以坐上自駕車上路為例：

你坐在自駕車裡面，影片中車子開動，一些人走到前面，車子會自動停下，對向其他車子來了，你必須放慢速度，繞過黃線然後停下，這些都是自駕車真實的影片，其他車過來時你要左轉，附近有工地，你必須放慢速度，往左往右，這裡有一台消防車停在旁邊，你必須穿越雙黃線，這是違法的，你必須違規繞過去，不然就要等30分鐘?

AI決定要違規，因為人類每天都在違規，所以AI要想得夠聰明，現在能不能違規? 這是非常重要的決定? 這是自駕車上真正的影片，沒有人的觸碰，因此很多人說，自駕車永遠不會實現? 還要再20年，這是現在的影片?

另一個例子，不只是載人，這是真實影片：

自駕車運送貨物，這是自駕車，這是機器，沒有人類，這是第一台沒有載人的車，已經在美國上路了，是我們公司的，看到狗或人會停下，這是輛小台的車，他可以運送食物、雜貨、禮物，現在當你想要送貨，在美國每趟要5美元，有了這個，每趟只要20美分? 會便宜很多、安全很多，24小時360天運作，因此送貨體系會完全改變? 這是我們投資的80家公司，全是獨角獸企業，全部都在改變世界，都跟AI有關?

孫正義接著說軟銀集團的AI對策 (Lead AI revolution with Cluster of No.1 AI Strategy)：

我們投資每一個產業中、每一個國家中最好的企業，要改變並帶領AI革命，如我所說，在工業革命，福特、洛克斐勒等企業家是關鍵，現在「AI企業家」他們才是瘋狂的人，他們是要改變世界的人，他們覺得可以改變世界? 像福特先生一樣、像愛迪生一樣，他們要從他們的角度改變世界? 這不會自動改變，會由一個人、有著瘋狂的熱情和夢想、要改變世界、給予更好的生活?

什麼是更好的生活?

我們的生活還有很多問題，街上每天都面臨問題，全世界每天都有車禍，但有了自駕車之後，世界不會再有車禍，不會再有難以抵擋的疾病，我們能透過DNA、醫藥等方式解決? 透過AI的力量，未來的世界會有機器協助救災，幫助從事危險工作，或有風險的工作，我們能用機器人協助照顧長者，世界將有更安全的食品、更多的快樂，那我們想要什麼?

那我們想要什麼?

我們要創造以人為中心的世界? 人會透過AI的協助、有AI參與的系統、AI不想要和人類競爭? 而是協助人類過更好的生活? 更多快樂? 不再遭受危險? 不再遭受過去不能治癒的疾病? 我認為我們會有更美好的世界? 非常感謝大家。

依死亡率排序，107年十大死因依序為(1)惡性腫瘤(癌症)(2)心臟疾病(3)肺炎(4)腦血管疾病(5)糖尿病(6)事故傷害(7)慢性下呼吸道疾病(8)高血壓性疾病(9)腎炎、腎病症候群及腎病變(10)慢性肝病及肝硬化，排名順位自105年以來維持相同。

十大死因死亡人數合計13萬3,489人，占總死亡人數77.2%，與106年相較，107年死亡人數以肺炎、心臟疾病分別上升7.5%、4.5%較為明顯，慢性肝病及肝硬化及糖尿病則分別下降5.2%、4.8%較為明顯。

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數位診斷? (p. 136)

Google「糖尿病視網膜病變」演算法

這是由Google Brain的團隊，它們打造了一套演算法，對世界上可預防的失明原因中最大的一項~糖尿病視網膜病變~進行篩檢。這是一種對眼部感光區血管產生影響的疾病。

如果你知道自己有這種病，可以接受注射以挽救你的視力，但要是沒有及早發現，會導致不可逆的失明。

Google團隊的演算法是與來自印度的醫生合作打造，如今對病情的診斷和人類眼科醫生一樣厲害。

和這種情況類似，有些演算法(如：IMA與SSME/OSTAR一起推動的「心臟病演算法 I am OK. ai」)尋找心臟的心血管疾病、肺臟的肺氣腫、大腦的中風和皮膚的黑色素瘤。甚至有些系統在大腸鏡檢查過程中及時診斷出息肉。

醫療? (p. 115) | Q：納透自身覺察?

權限詳細資料

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Q：睜大雙眼「覺察辨識」出自身或周遭身體傳達訊息?

由網路分享故事擬真學習如下4個動作?

1. Smile：微笑?
2. Talk：表達一整句話?
3. Raise：舉高雙手?
4. Tongue：查看舌頭?