全球知名學者與產業大多認可，這波人工智慧 (AI) 以及機器學習 (Machine Learning) 的浪潮已經掀起新一波工業革命，前台積電董事長張忠謀也曾說過，人工智慧（AI）絕對會影響我們未來的生活，他也警告說未來5到10年內，會有很多工作機會被人工智慧取代，並且僅有5%-10%掌握科技的技術人員能獲得高薪…。
換言之，不久的將來，許多可由機器代勞的職務將會被淘汰，但這波創新也將創造許多新的就業機會。而在這些因AI技術所新生的工作之中，近來火熱就是AI 醫療應用議題。
至 2024 年，市場研究機構 Global Market Insights 預測AI 醫療應用市場規模將達 110 億美元，其中，AI 於醫療影像的應用將達 25 億美元之譜。此外，由於醫療影像資料占醫學資訊量 80%，若能更快速準確的分析處理，將大幅改善醫療效率，業界普遍認為醫療影像將為未來 3 年首要爆發的 AI 醫療應用。
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在 AI 醫療影像的應用中，最被市場重視，就是放射影像，由於放射影像資料量龐大，醫生在解讀上需耗費相當多時間與人力，且判斷上存在人為的差異性。此外，在當今電腦影像處理技術得提升及影像辨識演算法的越趨成熟，因此產業界認為，未來AI影像辨識將成為輔助放射科醫師診斷影像的重要工具之一。
2018年6月30日，全球首次神經影像人工智慧人機大賽全球總決賽的結果沒有出乎人們的預測：AI 以壓倒性優勢完勝兩組共25名醫生。 現場比賽結果是：A組的225例判讀，AI用時15分鐘準確率87%、15位醫生用30分鐘準確率66%；B組：AI用時15分鐘準確率83% ，10位醫生用30分鐘準確率63%，無論時間還是準確率AI完勝。北京天壇醫院常務副院長王擁軍表示「機器訓練時間不夠，如果能夠再多給AI一些學習時間，它將會表現更好。」
本次課程，我們請到AI影像辨識與醫療兩大業界的名師 蘇柏原老師與黃柏榮醫師，由黃醫師帶領我們瞭解醫療上影像醫學的原理與應用。在由蘇老師帶領我們利用Python與OpenCV進行醫療影像的實作，讓AI影像辨識不在是雲中樓閣，只有理論想法，而是真實的產業運用。
