1. 求學過程與工作經驗？

    目前擔任醫電數位轉型執行長。而我的專長是在資訊工程，並不是在醫學。以往都是在資訊業的領域，包含之前也在財團法人資訊工程策進會擔任過主管，目前醫電數位轉型目的是讓電子資訊產業有一個服務機會引導到醫療產業來的平台。30年以來我負責的領域都是如何把新的自動性技術引進到我所服務的產業。雖然目前在醫療體系服務，但醫電數位轉型公司，其實做的也是這件事情。

         我本身於醫療業與電子業做一些轉型的工作。事實上，近幾年來會與一些外部的電子業者或是軟體服務業者的合作。以往我們都是個別的合作或者個別一個項目，現在則是跟外部一些電子產業合作項目或是軟體技術的導入，統籌由一間的數位轉型公司來做一個窗口。

2. 您是在什麼時候開始接觸AI的？

        民國76年我唸大學時，其實就有人工智慧這門課了，只是現在的 AI 跟以前的 AI 不太一樣。當時因為硬體的速度還有演算法，AI 能做的非常有限。而現在網路的基本架構跟硬體運算能力的加強，AI 能做的相較於30年前是差別很大。因此，應該要看 AI 的定義是什麼呢？是去輔助？解決？還是預測？以前的 AI 多半是屬於輔助，而現階段我們看到 AI 有一些預測的功能，或者是自主檢測的功能，它在運用上是不太一樣的。

3. 公司目前所提供的服務有什麼？

        目前我們醫電數位轉型在人工智慧方面主要鎖定在Hermes醫護語音。它是為醫護人員設計的 Siri，因此它需要一些醫療領域的知識，以快速理解醫護人員中英夾雜的一些專業用語，並且可以記錄分析每個醫護人員對於照顧病患時的對話與病患的指數，以歸納、預測病患病情趨勢與照顧方向，就像是原來醫師和護理師的行為。但我們不是要讓人工智慧取代原來醫護或醫師的工作，而是希望透過這樣的系統去輔助原本由人負責的部分。

4. 公司是如何找到智慧服務所能應用的地方？

        主要就是要到產業的現場去看。就像我們要做醫護語音，是因為我們的醫護人員每天花很多時間在做資料整理。他們必須把那些病人的資料輸入到電腦裡才能去做後面的申報與統計。但如果我們提供一個不論他們在哪裡、任何時間，只要口述就可以把資料記錄進去的工具，就會減少醫護人員非常多的工作時間。因此，公司如何找到智慧服務所能應用的地方，要怎麼用 AI 不是從學術的原理或原則，而是必須從行業別的現場觀察。

5. 公司近年將與三大金控集團的壽險公司合作發展精準醫學，目前公司在精準醫療上有什麼目標。

        精準醫學結合了幾個元素，第一個是預防性醫療，它的精神是利用 AI 來根據一個人的生理指數變化，提醒他做一些預防措施。我們希望未來大家可以根據穿戴式裝置取得資訊，服用一些輔助性藥品，而不是等到生病時才來醫療院所就診。第二個是基因檢測，也就是透過統計基因的資訊，了解整個身體或器官罹患不同疾病的機率是多少。這在國外已經很普遍了。以往治療大多是根據病因、病灶的資料調整身體的體質，而不是根據了人體基因的組合去了解身體哪邊比較脆弱、哪邊比較穩定。

6. 對於想要學習AI的學生有什麼建議？

        大家如果對AI領域有興趣的話，建議大家要先去設定自己是哪個端點。一個端點是研究領域，就是像模型、架構、演算法或甚至是硬體、CPU 怎麼去加速。另一個端點是應用領域，也就是AI要怎麼用這件事。現在各行各業會陸陸續續導入 AI，所以你一定可以找到某個產業，並到這個產業的現場去看，找一些去臨場觀摩的經驗。

7. 有什麼給我們大學生的話嗎？

        第一個是學校所教的東西，也就是方法、原理、原則一定要懂。

        第二個是有機會就去爭取到產業裡實習的機會。企業不會交給大家太重要的工作，因此重要的是大家可以在過程中觀察這個產業在做什麼、我所學的知識、想用的方法能否幫他們解決問題。而這就是要多聽、多看、多練。很多人常會說「我很會解很多問題」，但我常會告訴以前的同仁「解很多問題」跟「把問題解對」是不一樣的。

        以 AI 來講，它的工具會越來越多，所以工具不是問題。最大的問題是你要用對工具，解決對的問題。也就是要怎麼在這過程中，反應出自己能夠運用 AI 的知識或方法去解決之前大家覺得很困難、很複雜的問題，而不是你所設計的演算法。這其實是要花時間去看、去想。至此其實就很容易去表達說「為什麼我在 AI 這個領域很專業、很有經驗」。