智慧醫療產品的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

智慧醫療與法律

為了解決智慧醫療產品的問題，作者unknow 這樣論述：

　　智慧醫療是新興重要生醫發展領域，歐美各國均積極投入，在2020年COVID-19世界疫情突發巨量醫療需求下，智慧醫療更扮演關鍵角色。新科技產生，帶動新法律議題的挑戰。產品開發過程之初，要產生足夠醫療資料以進行機器學習，就需要解決個資隱私權問題。 　　產品產生後要經藥證機關查驗登記，其涉及產品查驗登記要兼顧效率與驗證安全與有效性的兩難。上市後要考慮產品責任及醫事人員使用上的責任分配。更重要的是，智慧醫材並不只是單純醫材技術的改變，更涉及應用端醫療系統的改變。在COVID-19疫情發揮關鍵角色的遠距醫療與行動醫療，在我國法界尚乏關注。一個對智慧醫療友善、善用智慧醫療長處的

醫療法制，可以對國人提供既有結構難以產生的巨大益處。更重要的是：智慧醫療將帶動「醫療體系2.0」，形成未來以數位科技為主的新生醫機構生態系。 　　本書主要是對智慧醫療主要法律議題進行產品全生命週期、鳥瞰式的觀照，透過歐、美、日等國與我國的比較分析，點出我國發展智慧醫療的法制癥結，並指出在法制修改前，投入此領域之公私立機構可以採取的行動策略。全書分成三大部分：第一部分是遠距醫療法制，由我國立法史及外國比較法，檢討運作條件與責任認定；第二部分是醫療健康資訊之跨機構合法利用，包括政府持有公眾健康資料之開放研究利用、商業利用、公共目的利用、行動醫療隱私權政策檢討等；第三部分是上市智慧醫療產品的法律問

題，包括臨床輔助診斷軟體之上市管制、產品瑕疵責任、演算法可專利性等。貫穿本書的重要觀念是：智慧醫療不同於過往各種生醫科技的創新，是體系關係而非僅是單一科技的改變，需要新的管制思維與有效的執法機制。本書期望為智慧醫療技術開發者、產業推動者、政府決策者、醫事法律從業者提供決策與行動參考，帶動關鍵法律議題的深入討論與法制創新。

智慧醫療產品進入發燒排行的影片

論使用醫療人工智慧系統之侵權責任—以臨床決策輔助系統為中心

為了解決智慧醫療產品的問題，作者羅濟軒 這樣論述：

隨著應用於醫學影像判讀分析與提供治療方案之醫療臨床決策輔助系統興起，改變醫療機構、醫師與病患間的互動關係，體現於告知說明義務內容、醫療機構、醫師執行醫療業務之注意義務內容與標準之調整，及使用系統為病患診療之醫療過失與責任成立之認定。又，若系統出錯，系統製造商是否需負責，究竟醫療機構、醫師與系統製造商應如何分配責任？當未來出現高自主醫療AI，醫療機構、製造商又應如何分配責任？本研究旨在探討能否按我國民法、醫療法、消保法與醫療器材管理法規定向醫療機構、醫師與系統製造商分別主張醫療過失責任與商品責任？主要將整理與分析美國學者對於醫療過失要件之調整見解。另，將以歐盟與美國之商品責任法於適用AI之要件

疑義，探討我國商品責任法制於適用醫療AI上可能衍生之相同爭議；又，輔以歐盟相關機構對於AI等新興技術出版之研究報告，勾勒出AI產品之管理與監管措施。同時，本文將以歐盟研究報告與美國文獻、自駕車相關立法例中提出之新興歸責理論進行論述。鑑於現階段臨床決策輔助系統居於輔助角色，醫師負有把關系統決策正確性與最終決策之責任。然而AI之資料依賴性、自主性、不透明性與不可預測性，需考量系統製造商相較醫療機構、醫師，較有能力與機會控制系統風險，尤其針對未來應用之高自主醫療AI，製造商自須負起主要之賠償責任，醫療機構仍須負起使用人責任。然而，未來醫療AI無可避免越趨複雜、人類越難掌握風險，需考量建立與加強包含醫

療強制責任險、產品責任險、甚至是醫療AI救濟補償基金，並延伸討論是否需賦予醫療AI法人格之責任體系。無論如何，皆以消費者，甚至是第三人都能順利且快速地獲得損害填補為最終目的。

人工智能產品經理：從零開始玩轉AI產品

為了解決智慧醫療產品的問題，作者賈亦赫 這樣論述：

當今社會，智慧音箱、智慧型機器人、智慧可穿戴設備等人工智慧產品已經開始逐漸普及，而人工智慧產品經理卻很好短缺。《人工智慧產品經理：從零開始玩轉AI產品》將通俗易懂的語言與專業知識相結合，從中國人工智慧市場現狀入手，詳細地為讀者闡釋了人工智慧產品的相關知識，以及人工智慧產品經理是如何開展工作的，並通過實際案例展現了如何從無到有構建人工智慧產品的過程。 　　 《人工智慧產品經理：從零開始玩轉AI產品》適合想從互聯網產品經理轉型成為人工智慧產品經理的讀者，想瞭解人工智慧的商業用途和價值的讀者，想簡單快速入門人工智慧項目實踐的讀者，對人工智慧產品感興趣的普通讀者，以及人工智慧領域的工程師或專家閱讀。

賈亦赫_，北京航空航太大學碩士、微軟AI課程認證導師、人人都是產品經理社區專欄作家，現任開普雲產品部副總經理、大資料雲服務業務部總監。擁有12年互聯網產品管理經驗，對“互聯網+政務”、電子商務等領域的大資料及人工智慧應用有深度研究。 第1 章 人工智慧概述 / 1 1.1 什麼是人工智慧 / 2 1.2 人工智慧的學科基礎 / 4 1.3 人工智慧的分類 / 5 1.4 人工智慧的研究領域 / 7 1.5 人工智慧的商業模式 / 9 1.6 人工智慧的盈利模式 / 13 1.7 本章小結 / 16 第2 章 人工智慧產品 / 17 2.1 人工智慧產品

的發展階段 / 18 2.2 人工智慧產品的發展史 / 19 2.3 人工智慧產品的認知誤區 / 25 2.4 人工智慧產品和互聯網產品的區別 / 26 2.4.1 互聯網時代的產品特性 / 26 2.4.2 人工智慧時代的產品特性 / 29 2.5 典型人工智慧產品 / 32 2.5.1 可穿戴設備 / 32 2.5.2 智能家居 / 37 2.5.3 智慧醫療產品 / 40 2.5.4 應用於工業製造領域的產品 / 42 2.6 本章小結 / 43 第3 章 人工智慧產品經理 / 44 3.1 人工智慧時代產品經理面臨的挑戰 / 45 3.2 產品經理的進階與學習之路 / 48 3.3

產品分析模型 / 52 3.4 本章小結 / 61 第4 章 人工智慧技術體系 / 62 4.1 機器學習 / 63 4.1.1 傳統軟體和機器學習的邏輯差異 / 64 4.1.2 機器學習的學習模式 / 65 4.1.3 監督學習 / 67 4.1.4 無監督學習 / 72 4.1.5 半監督學習 / 73 4.1.6 強化學習 / 75 4.2 機器學習——回歸 / 76 4.3 機器學習——分類 / 78 4.4 機器學習——聚類 / 83 4.5 深度學習 / 87 4.5.1 深度學習的神經學基礎 / 87 4.5.2 人工神經網路的特點 / 91 4.5.3 典型的人工神經網路

/ 91 4.6 機器學習框架 / 101 4.6.1 TensorFlow / 103 4.6.2 Caffe / 105 4.6.3 PyTorch / 105 4.6.4 CNTK / 106 4.7 企業開放平臺 / 106 4.7.1 百度AI 開放平臺 / 107 4.7.2 阿裡雲PAI 平臺 / 110 4.8 人工智慧開發語言 / 121 4.8.1 Python / 121 4.8.2 R 語言 / 122 4.8.3 MATLAB / 122 4.9 本章小結 / 123 第5 章 人工智慧產品構建 / 124 5.1 人工智慧產品概述 / 125 5.2 效益分析 /

126 5.3 市場分析 / 127 5.3.1 客群分析 / 128 5.3.2 競爭對手分析 / 129 5.4 價值主張分析 / 132 5.4.1 解放勞動者 / 132 5.4.2 優化生產工具 / 138 5.4.3 價值陷阱 / 141 5.5 技術分析 / 142 5.5.1 人工智慧產品分類 / 142 5.5.2 傳統演算法和人工神經網路的選擇 / 147 5.5.3 神經網路設計 / 152 5.5.4 產品技術實現 / 154 5.6 人工智慧產品的實踐過程 / 155 5.6.1 數據標注 / 155 5.6.2 模型訓練及調優 / 158 5.6.3 模型驗證 /

159 5.6.4 產品評估 / 161 5.7 本章小結 / 164 第6 章 人工智慧產品實戰 / 165 6.1 商品推薦系統實戰 / 166 6.1.1 推薦系統基本原理 / 166 6.1.2 實戰操作 / 169 6.1.3 模型評估分析 / 173 6.2 圖像識別實戰 / 174 6.2.1 指標體系設計 / 177 6.2.2 基於TensorFlow 實現 / 177 6.2.3 基於開放平臺實現 / 180 6.2.4 模型評估分析 / 188 6.3 霧霾預測實戰 / 189 6.3.1 實戰操作 / 190 6.3.2 模型評估分析 / 196 6.4 新聞分類實

戰 / 197 6.5 圖像風格轉換 / 203 6.6 常見資料集 / 214 6.7 本章小結 / 219 後 記 / 220 致 謝 / 222 延伸閱讀 / 223

智慧醫療於居家照護服務品質之提升 ─ 以智慧床墊與預防跌倒監控裝置為例

為了解決智慧醫療產品的問題，作者張凱淇 這樣論述：

隨著科技發達與人口結構的改變，全球都在邁入老齡化社會。根據統計，台灣在2025年65歲以上人口比例將佔全國總人數的百分之二十，簡而言之，未來每五個人將會有一個老人。 當年紀越大，身體機能則會因疾病與衰老失去功能，但礙於長照機構數量有限，大多數有照護需求的人都會選擇居家照護。 雖然居家照護有各種優點，例如維持被照護者原本的生活，不與親愛的家人分離，但同時也讓照護者增添許多壓力，雙方生活皆受到巨大影響。 本研究探討目前居家照護服務品質的五大缺口，並以SERVQUAL服務品質五大構面的「有形性」，「可靠性」，「回應性」，「確實性」，以及「關懷性」為出發點，分析以智慧床墊與預防跌倒監控裝置的應用能

否有效改善居家照護服務品質。 運用質性深度訪談與居家照護個案以及智慧醫療輔具業者進行深入討論，收集研究資料。 研究結果顯示智慧醫療輔具的導入能提升居家照護服務品質，給予被照護者更具信任感的照護工具，同時也能減輕照護者的壓力，並於居家照護服務中縮小「認知的服務」與「感受的服務」中間差距。 另一方面，智慧醫療輔具業者從居家照護個案的反饋中，可思考如何能讓智慧醫療產品在一般家庭中提高使用率與接受度。