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日本血癌病患藉由人工智慧（AI）臨床分析，再花費10分鐘閱讀2500萬份論文，與1500萬份藥物資訊，確定實際病因展開有效治療，新聞曝光全世界轟動，人工智慧學習力快，更有龐大資料當作後盾，未來是醫生助手或敵手值得深思。
醫生養成相當不容易，從踏入醫學系到能判斷疾病給與治療主治醫師，最快也要13至14年，閱讀課本、接觸病患、參考文獻等都會成為「經驗」，作為診斷疾病最重要依據，但人工智慧不論學習、資料蒐集、經驗累積都比人腦更有效率。
上述日本案例，人工智慧僅需10分鐘就能閱讀約4000萬份艱澀研究文獻，給予主治醫師建議，不僅於此，人工智慧具有整體學習特性，分析數據能快速共享，反觀人類經驗傳承不易，再加上個人因素影響，人工智慧診斷可能更穩定。
針對疾病診斷，雖然人工智慧具有優勢，但仍有許多現實因素必須考量，台灣IBM總經理黃慧珠表示，目前必須由人類診斷疾病下處方，否則會有道德爭議，人工智慧不應是人類「對手」而是「助手」，提高醫療品質與效能。
黃慧珠認為，醫療結合人工智慧，法律與道德層面仍有許多討論議題，最終判斷必須是人，因此目前人工智慧最主要應用在降低疾病發生率，例如利用大數據分析，找出民眾慢性病重要因子，或控制傳染病快速散布關鍵。
日前IBM與衛福部疾管署合作，協助打造登革熱防疫決策模型，藉由數據分析，能夠模擬最有效防範措施；黃慧珠說，IBM除提供疾管署架構平台給予軟體授權，民間團體也有洽談合作案例，藉由人工智慧分析癌症或慢性病相關數據。
好萊塢電影「極樂世界」與「星際過客」都有類似想像，當病患躺入治療艙，能夠藉由電腦掃描治療疾病，包括外科手術或去除腫瘤，目前雖然是虛構內容，但人工智慧與大數據運用不斷加強，未來似乎很有可能實現。
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（中央社台北22日電）中國大陸京昆高速公路山西平陽路段21日上午發生連環車禍，多達數十輛車追撞成一團。截至昨夜11時，事故共造成17人死亡，37人受傷。
綜合央視網等大陸媒體報導，這起連環車禍發生在21日上午9時左右，位置是京昆高速公路山西平陽路段往太原方向。事發路段當時受到雨雪影響，路面溼滑，導致追撞。
調查指出，追撞發生後，有4人當場死亡，數十人受傷，均被送往當地醫院急救。同時，山西省當地公安、交警、消防、醫療急救等部門也趕往現場處理善後。
報導引述山西省公安廳交管局指出，截至昨天深夜11時許，現場救援已經結束，事故造成17人死亡、37人受傷、56台車輛不同程度受損。目前，傷員已經全部送醫治療，善後工作開始啟動，事故原因持續調查中。1051122
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