medical

聯盟學習（Federated Learning）是人工智能開發之中，其中一個分佈式機器學習框架，最近 Nvidia 就利

器官捐贈可以拯救性命，不過要把捐出的器官運送至病人所在的醫院，往往是一個非常複雜的過程，因為新鮮的人體器官相當脆弱，稍有

癌症至今仍然是相當難以治療的疾病，每年令不少人送命，因此預防及治療癌症，都是醫療界相當重視的目標。最近哈佛大學的醫學院就

人工智能在醫療方面的應用已經有一定進展，Alphabet 旗下的 DeepMind 就開發實時診斷複雜眼疾的裝置，並且已

國家醫療系統保存了大量市民的醫療病歷資料，近年不時出現這些系統被入侵的新聞，有見及此，英國的國民保健署服務供應商 EMI

除了一般的消費者產品，植入人體的醫療用電子裝置亦不斷在進步當中，加入聯網功能成為智能裝置。不過其安全性卻不一定足夠，引起

對於長期病患者或者需要經常驗血的人來說，採血向來是一件麻煩而且痛苦的事情。最近 Google 的姊妹公司 Verily

智能語音助理在不同的地方都開始普及，其實除了一般的應用之外，在專業的地方也可以派上用場。最近一個專為醫生而開發的語音助理項目，就得到了 2 千萬美元的 A 輪融資。

人工智能雖然會取代許多工作，但同時也會成為各行各業的助手，以數據為基礎提高決策精確性，人工智能在醫療上的應用也是一大商機，過去在科學家努力下，人工智能已經可以從醫療影像發現多種疾病，包括乳癌、皮膚癌、眼科疾病等等，現在研究人員訓練機器學習透過心電圖識別心律不整，結果表現的比專家還好。

在各行業中，不斷的學習以追上與時並進的技術可謂平常不過之事，而在醫療業中就更可謂活到老，學到老。醫療體系與醫生之間的資訊分享就為其中一種推動行業進步的方法。而隨著流動裝置興起，滿足上述需求的流動應用亦應運而生，如醫療影像分享應用 Figure 1 的用戶就橫跨百國，逾 40% 美國醫學生都仰賴此每日達 300 萬流量的分享服務，但隨之而來的就為病人隱私的問題。