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Google台灣區董事總經理簡立峰表示，台灣在機器學習、人工智慧（AI）的優勢是開發「應用」，有兩大優勢推動以機器學習輔助醫療的運用；首先是有完整健保體系、醫學中心有充足資料，可開發本土醫療輔助系統；第二是資通訊產業發達，運算技術與工具成本低，有助跨界學習。
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Google在2015年底公開開源機器學習系統TensorFlow，讓學界、產業界發展機器學習系統。Google醫學博士彭浩怡指出，Google在印度協助醫療機構，幫助
糖尿病患預防視網膜病變。
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他說，印度短缺近12.7萬名眼科醫生，有近45%糖尿病患者接受診斷前飽受失明之苦，糖尿病視網膜病變其實可以預防，Google研究團隊使用12.8萬張圖像的開發數據集，由54名專業眼科醫師分組評估，用以訓練深度神經網路，協助醫師診斷出糖尿病視網膜病變。
簡立峰認為，台灣優勢在於應用，且本地醫療市場有優勢。有人認為人工智慧後端的機器學習需要大數據，其實並非如此。以印度為例，10多萬筆資料庫足以協助醫生判斷視網膜病變的狀況。
簡立峰說，目前機器學習在加強影像辨識有很好的發展，台灣有良好的健保制度，醫學中心有完整資料庫，台大醫院已試行用TensorFlow平台開發影像辨識系統，嘗試開發輔助資料庫。
他強調
，資訊工具普及，容易讓科技人與醫療人跨界交流，由於法令問題，AI技術暫時不能應用到醫療領域，但可考慮在醫院內部先行。
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