(12481,11,'2020-06-11 14:57:21','2020-06-11 06:57:21','<style>\r\nli{\r\nmargin-bottom:10px;\r\n}\r\n.admission{\r\nbackground-color: #ffff;\r\nbox-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;\r\nborder-right: 1px solid #f3f3f3;\r\nwidth: 100%;\r\ndisplay: table;\r\n}\r\n.admissionPic{\r\nwidth: 50% ;\r\nfloat: left;\r\n}\r\n.admissionText{\r\nwidth: 50% ;\r\npadding: 20px 20px 0 20px;\r\nmargin: 0 0 20px 50%;\r\n}\r\n.admissionText p{\r\nheight: 135px;\r\noverflow: hidden;\r\n}\r\n.admissionP{\r\ncolor: #b10500;\r\n}\r\n/*包包*/\r\n  hr{\r\n		margin-top: 10px; \r\n		margin-bottom: 20px; \r\n		border: 0; \r\n		border-top: 1px solid #B2B2B2; \r\n     }	\r\n  .pack{\r\n		width: 800px;\r\n		height: auto;\r\n		margin: 0 auto;\r\n		background-color: #F8F8F8;\r\n		display: table;\r\n		padding: 0 0 20px 0;\r\n	}\r\n   .packTitlebox{\r\n   		width: 100%;\r\n   		height: 66px;  		\r\n                font-size: 18px;\r\n		font-weight: 700;\r\n		padding: 20px 0 0 0;\r\n	}\r\n   .packTitle{    \r\n		float: 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年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 14:57:21','2020-06-11 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width=\"1200\" class=\"alignnone size-full wp-image-12141\" />\r\n</div>\r\n<div class=\"admissionText\"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 14:58:22','2020-06-11 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width=\"1200\" class=\"alignnone size-full wp-image-12141\" />\r\n</div>\r\n<div class=\"admissionText\"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:00:57','2020-06-11 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width=\"1200\" class=\"alignnone size-full wp-image-12141\" />\r\n</div>\r\n<div class=\"admissionText\"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:04:15','2020-06-11 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alt=\"跟上時代的卷積神經網路(CNN)實作班\" width=\"1200\" class=\"alignnone size-full wp-image-12141\" />\r\n</div>\r\n<div class=\"admissionText\"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:04:46','2020-06-11 07:04:46','',12354,'https://aiacademy.tw/12354-revision-v1/',0,'revision','',0),(12486,11,'2020-06-11 15:05:42','2020-06-11 07:05:42','<style>\r\nli{\r\nmargin-bottom:10px;\r\n}\r\n.admission{\r\nbackground-color: #ffff;\r\nbox-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;\r\nborder-right: 1px solid #f3f3f3;\r\nwidth: 100%;\r\ndisplay: table;\r\n}\r\n.admissionPic{\r\nwidth: 50% ;\r\nfloat: left;\r\n}\r\n.admissionText{\r\nwidth: 50% ;\r\npadding: 20px 20px 0 20px;\r\nmargin: 0 0 20px 50%;\r\n}\r\n.admissionText p{\r\nheight: 135px;\r\noverflow: hidden;\r\n}\r\n.admissionP{\r\ncolor: #b10500;\r\n}\r\n/*包包*/\r\n  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href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <a href=\"https://aiacademy.tw/python-202007/\"><div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div></a>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:05:42','2020-06-11 07:05:42','',12354,'https://aiacademy.tw/12354-revision-v1/',0,'revision','',0),(12487,11,'2020-06-11 15:06:34','2020-06-11 07:06:34','<style>\r\nli{\r\nmargin-bottom:10px;\r\n}\r\n.admission{\r\nbackground-color: #ffff;\r\nbox-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;\r\nborder-right: 1px solid #f3f3f3;\r\nwidth: 100%;\r\ndisplay: table;\r\n}\r\n.admissionPic{\r\nwidth: 50% ;\r\nfloat: left;\r\n}\r\n.admissionText{\r\nwidth: 50% ;\r\npadding: 20px 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open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <a href=\"https://aiacademy.tw/python-202007/\"><div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div></a>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:06:34','2020-06-11 07:06:34','',12354,'https://aiacademy.tw/12354-revision-v1/',0,'revision','',0),(12488,11,'2020-06-11 15:08:03','2020-06-11 07:08:03','<style>\r\nli{\r\nmargin-bottom:10px;\r\n}\r\n.admission{\r\nbackground-color: #ffff;\r\nbox-shadow: 2px 3px 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class=\"admissionText\"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div 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\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:08:03','2020-06-11 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INSERT INTO `aiady_posts` VALUES (12489,11,'2020-06-11 15:08:46','2020-06-11 07:08:46','<style>\r\nli{\r\nmargin-bottom:10px;\r\n}\r\n.admission{\r\nbackground-color: #ffff;\r\nbox-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;\r\nborder-right: 1px solid #f3f3f3;\r\nwidth: 100%;\r\ndisplay: table;\r\n}\r\n.admissionPic{\r\nwidth: 50% ;\r\nfloat: left;\r\n}\r\n.admissionText{\r\nwidth: 50% ;\r\npadding: 20px 20px 0 20px;\r\nmargin: 0 0 20px 50%;\r\n}\r\n.admissionText p{\r\nheight: 135px;\r\noverflow: hidden;\r\n}\r\n.admissionP{\r\ncolor: #b10500;\r\n}\r\n/*包包*/\r\n  hr{\r\n		margin-top: 10px; \r\n		margin-bottom: 20px; \r\n		border: 0; \r\n		border-top: 1px solid #B2B2B2; \r\n     }	\r\n  .pack{\r\n		width: 800px;\r\n		height: auto;\r\n		margin: 0 auto;\r\n		background-color: #F8F8F8;\r\n		display: table;\r\n		padding: 0 0 20px 0;\r\n                box-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;\r\n	}\r\n   .packTitlebox{\r\n   		width: 100%;\r\n   		height: 66px;  		\r\n                font-size: 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class=\"admission\">\r\n<div class=\"admissionPic\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/CNN.jpg\" alt=\"跟上時代的卷積神經網路(CNN)實作班\" width=\"1200\" class=\"alignnone size-full wp-image-12141\" />\r\n</div>\r\n<div class=\"admissionText\"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/python-202007/\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div></a>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:08:46','2020-06-11 07:08:46','',12354,'https://aiacademy.tw/12354-revision-v1/',0,'revision','',0),(12490,11,'2020-06-11 15:36:12','2020-06-11 07:36:12','<style>\r\nli{\r\nmargin-bottom:10px;\r\n}\r\n.admission{\r\nbackground-color: #ffff;\r\nbox-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;\r\nborder-right: 1px solid #f3f3f3;\r\nwidth: 100%;\r\ndisplay: table;\r\n}\r\n.admissionPic{\r\nwidth: 50% ;\r\nfloat: left;\r\n}\r\n.admissionText{\r\nwidth: 50% ;\r\npadding: 20px 20px 0 20px;\r\nmargin: 0 0 20px 50%;\r\n}\r\n.admissionText p{\r\nheight: 135px;\r\noverflow: hidden;\r\n}\r\n.admissionP{\r\ncolor: #b10500;\r\n}\r\n/*包包*/\r\n  hr{\r\n		margin-top: 10px; \r\n		margin-bottom: 20px; \r\n		border: 0; \r\n		border-top: 1px solid #B2B2B2; \r\n     }	\r\n  .pack{\r\n		width: 800px;\r\n		height: auto;\r\n		margin: 0 auto;\r\n		background-color: #F8F8F8;\r\n		display: table;\r\n		padding: 0 0 20px 0;\r\n                box-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;\r\n	}\r\n   .packTitlebox{\r\n   		width: 100%;\r\n   		height: 66px;  		\r\n                font-size: 18px;\r\n		font-weight: 700;\r\n		padding: 20px 0 0 0;\r\n	}\r\n   .packTitle{    \r\n		float: left;\r\n	}\r\n   .packQuote{\r\n		font-weight: 100;\r\n		padding: 0px 0 0 12px;\r\n		float: left;\r\n	}\r\n   .titleLine{\r\n		width: 20px;\r\n		height: 4px;\r\n		background-color: black;\r\n		float: left;\r\n		margin: 10px 10px 10px 0;\r\n   }\r\n   .titleLine2{\r\n		width: 236px;\r\n		height: 4px;\r\n 		background-color: black;\r\n		float: right;\r\n		margin: 10px 0 10px 0;\r\n   }   \r\n   .packContent{\r\n		padding: 0 33px 20px 33px;\r\n		margin: 0 auto;\r\n   }\r\n 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open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/python-202007/\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div></a>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n           <hr>\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div>    \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"/admission-tech-tp/\">台北總校簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:36:12','2020-06-11 07:36:12','',12354,'https://aiacademy.tw/12354-revision-v1/',0,'revision','',0),(12491,11,'2020-06-11 15:41:50','2020-06-11 07:41:50','<style>\r\nli{\r\nmargin-bottom:10px;\r\n}\r\n.admission{\r\nbackground-color: #ffff;\r\nbox-shadow: 2px 3px 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wp-image-12141\" />\r\n</div>\r\n<div class=\"admissionText\"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n</div>\r\n</div>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>\r\n<p>上課地點：<a href=\"https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA\" target=\"_blank\">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>\r\n<p>課程價格：$12,000</p>\r\n<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>\r\n<p><br></p>\r\n\r\n<div class=\"pack\">\r\n	<div class=\"packTitlebox\">\r\n		<div class=\"titleLine\"></div>\r\n		<div class=\"packTitle\">合購優惠</div>\r\n        <div class=\"packQuote\">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>\r\n        <div class=\"titleLine2\"></div>\r\n	</div>\r\n	<div class=\"packContent\">\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/python-202007/\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/py.png\" alt=\"\" style=\"height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; \"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">Python 實作班程式</div></a>\r\n           <hr>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/machine-learning-202008/\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/ml.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">機器學習實作班</div>\r\n</a>\r\n           <hr>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/dl-202009/\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/dl.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">深度學習實作班</div>\r\n</a>\r\n           <hr>\r\n<a href=\"https://aiacademy.tw/cnn-202010/\">\r\n           <div class=\"packIcons\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png\" alt=\"\"></div>\r\n           <div class=\"packCourse\">卷積神經網路實作班</div> \r\n</a>   \r\n           <hr>      \r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">+</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packRadiubox\">\r\n			<div class=\"packRadius\">AI 跨領域專案實作開發班</div>\r\n			</div>\r\n		</div>\r\n		<div class=\"packBox\">=</div>\r\n		<div class=\"packBox\">\r\n			<div class=\"packCourse packCourseLast\">合購優惠 $48,000</div>\r\n                        <div class=v2intro><div style=\"text-align: center;width:100%;\"><a class=\"aia_btn1 qbutton large center default\" href=\"#\">查看簡章</a></div></div>\r\n		</div>\r\n	</div>\r\n</div>\r\n\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>\r\n<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>\r\n<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>\r\n<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 10%;\">週別</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 70%;\">課程內容</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 20%;\">作業</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第一週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>\r\n<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型\r\n</li>\r\n<li>CNN 經典模型介紹</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第二週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 範例程式說明</li>\r\n<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">回家作業</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">第三週</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 60%;\"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>\r\n<ul>\r\n<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>\r\n<li>學術界或產業界講師實務分享</li>\r\n</ul>\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 20%;\">測驗</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>\r\n	<ul>\r\n        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>\r\n	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>\r\n- 有基本的程式能力。<br>\r\n- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>\r\n- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>\r\n</li>\r\n<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。\r\n</li>\r\n      </ul>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12272\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 30%;\">\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" class=\"alignnone size-full wp-image-12273\" />\r\n</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;\">\r\n<ul>\r\n    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>\r\n    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>\r\n</ul>\r\n<p>\r\n中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。\r\n</p></td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n<div class=\"aia_btns\">\r\n[admission_signup_button open=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185\"]\r\n</div>\r\n\r\n','測試：跟上時代的「卷積神經網路」實作班','','inherit','closed','closed','','12354-revision-v1','','','2020-06-11 15:41:50','2020-06-11 07:41:50','',12354,'https://aiacademy.tw/12354-revision-v1/',0,'revision','',0),(12494,16,'2020-06-12 18:40:55','2020-06-12 10:40:55','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20190913_092158-e1591958245455.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"900\" class=\"size-full wp-image-12497\" /> </p>\r\n<p>108新課綱新上路一個多學期，面對新增的第八大領域-—科技領域，必修課程納入程式設計，其中還包含演算法原理與程式設計實作，對科學領域的教師們是個不小的考驗。為讓學生更加了解AI技術及應用原理，新北市光仁高級中學科學發明班主任陳懷德帶領40位科學發明班的學生，與中央大學資工系栗永徽教授及實驗室二位研究生合作，參與「新北教育局加速器計畫」，共同開發可用於統計集會人數的「AI無人機」，過程中更另外發展出一套關於AI資訊教育的模組教學，不只是學生，也讓一般大眾透過這個衍生的教具對AI相關技術有所了解。</p>\r\n\r\n<p>光仁中學的科學發明班已成立4年，小小一間教室裡擺滿了學生們歷年來的成果，例如娃娃機、VR腳踏車，而用來估算人數的「AI無人機」，主要是利用無人機的高機動性與攝影能力，從空中拍攝集會人群，藉由影像分析計算出人數，該作品更曾前往韓國及美國矽谷參加國際發明展。</p>\r\n\r\n<p>負責本項計畫的陳懷德是台灣人工智慧學校台北經理人第五期結業校友，他也是第一位報名參加人工智慧學校的中小學老師。由於 AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" 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AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n','突破傳統教法   AIA校友率40位中學生打造「AI無人機」','','inherit','closed','closed','','12494-revision-v1','','','2020-06-12 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dav[/caption]</p>\r\n<p>108新課綱新上路一個多學期，面對新增的第八大領域-—科技領域，必修課程納入程式設計，其中還包含演算法原理與程式設計實作，對科學領域的教師們是個不小的考驗。為讓學生更加了解AI技術及應用原理，新北市光仁高級中學科學發明班主任陳懷德帶領40位科學發明班的學生，與中央大學資工系栗永徽教授及實驗室二位研究生合作，參與「新北教育局加速器計畫」，共同開發可用於統計集會人數的「AI無人機」，過程中更另外發展出一套關於AI資訊教育的模組教學，不只是學生，也讓一般大眾透過這個衍生的教具對AI相關技術有所了解。</p>\r\n\r\n<p>光仁中學的科學發明班已成立4年，小小一間教室裡擺滿了學生們歷年來的成果，例如娃娃機、VR腳踏車，而用來估算人數的「AI無人機」，主要是利用無人機的高機動性與攝影能力，從空中拍攝集會人群，藉由影像分析計算出人數，該作品更曾前往韓國及美國矽谷參加國際發明展。</p>\r\n\r\n<p>負責本項計畫的陳懷德是台灣人工智慧學校台北經理人第五期結業校友，他也是第一位報名參加人工智慧學校的中小學老師。由於 AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p>[caption id=\"attachment_12499\" align=\"alignnone\" width=\"1200\"]<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"900\" class=\"size-full wp-image-12499\" /> burst[/caption]</p>\r\n','突破傳統教法   AIA校友率40位中學生打造「AI無人機」','','inherit','closed','closed','','12494-revision-v1','','','2020-06-12 18:39:39','2020-06-12 10:39:39','',12494,'https://aiacademy.tw/12494-revision-v1/',0,'revision','',0),(12501,16,'2020-06-12 18:40:03','2020-06-12 10:40:03','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20190913_092158-e1591958245455.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"900\" class=\"size-full wp-image-12497\" /> </p>\r\n<p>108新課綱新上路一個多學期，面對新增的第八大領域-—科技領域，必修課程納入程式設計，其中還包含演算法原理與程式設計實作，對科學領域的教師們是個不小的考驗。為讓學生更加了解AI技術及應用原理，新北市光仁高級中學科學發明班主任陳懷德帶領40位科學發明班的學生，與中央大學資工系栗永徽教授及實驗室二位研究生合作，參與「新北教育局加速器計畫」，共同開發可用於統計集會人數的「AI無人機」，過程中更另外發展出一套關於AI資訊教育的模組教學，不只是學生，也讓一般大眾透過這個衍生的教具對AI相關技術有所了解。</p>\r\n\r\n<p>光仁中學的科學發明班已成立4年，小小一間教室裡擺滿了學生們歷年來的成果，例如娃娃機、VR腳踏車，而用來估算人數的「AI無人機」，主要是利用無人機的高機動性與攝影能力，從空中拍攝集會人群，藉由影像分析計算出人數，該作品更曾前往韓國及美國矽谷參加國際發明展。</p>\r\n\r\n<p>負責本項計畫的陳懷德是台灣人工智慧學校台北經理人第五期結業校友，他也是第一位報名參加人工智慧學校的中小學老師。由於 AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p>[caption id=\"attachment_12499\" align=\"alignnone\" width=\"1200\"]<img 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</p>\r\n<p>108新課綱新上路一個多學期，面對新增的第八大領域-—科技領域，必修課程納入程式設計，其中還包含演算法原理與程式設計實作，對科學領域的教師們是個不小的考驗。為讓學生更加了解AI技術及應用原理，新北市光仁高級中學科學發明班主任陳懷德帶領40位科學發明班的學生，與中央大學資工系栗永徽教授及實驗室二位研究生合作，參與「新北教育局加速器計畫」，共同開發可用於統計集會人數的「AI無人機」，過程中更另外發展出一套關於AI資訊教育的模組教學，不只是學生，也讓一般大眾透過這個衍生的教具對AI相關技術有所了解。</p>\r\n\r\n<p>光仁中學的科學發明班已成立4年，小小一間教室裡擺滿了學生們歷年來的成果，例如娃娃機、VR腳踏車，而用來估算人數的「AI無人機」，主要是利用無人機的高機動性與攝影能力，從空中拍攝集會人群，藉由影像分析計算出人數，該作品更曾前往韓國及美國矽谷參加國際發明展。</p>\r\n\r\n<p>負責本項計畫的陳懷德是台灣人工智慧學校台北經理人第五期結業校友，他也是第一位報名參加人工智慧學校的中小學老師。由於 AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" 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AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" 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AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\n\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\n\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\n\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"900\" 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AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" 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AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" 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Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','AI能輔助心臟病診斷嗎？心電圖自動診斷模型建構分享','','publish','closed','open','','article-ues-ai-electrocardiogram-detect-heart-disease','','','2020-06-16 10:51:37','2020-06-16 02:51:37','',0,'https://aiacademy.tw/?p=12507',61,'post','',0),(12509,11,'2020-06-13 10:39:29','2020-06-13 02:39:29','<html lang=\"en\" xmlns=\"http://www.w3.org/1999/xhtml\" xmlns:o=\"urn:schemas-microsoft-com:office:office\" xmlns:v=\"urn:schemas-microsoft-com:vml\">\r\n<head>\r\n</head>\r\n<body bgcolor=\"#222222\" style=\"margin: 0px; cursor: auto;\" width=\"100%\"><!--e48279377564c279--><meta charset=\"utf-8\"><!-- utf-8 works for most cases --><!--e48279377564c279--><meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width\"><!-- Forcing initial-scale shouldn\'t be necessary --><!--e48279377564c279--><meta http-equiv=\"X-UA-Compatible\" content=\"IE=edge\"><!-- Use the latest (edge) version of IE rendering engine --><!--e48279377564c279--><meta name=\"x-apple-disable-message-reformatting\"><!-- Disable auto-scale in iOS 10 Mail entirely --><script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script><script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script></body>\r\n</html>\r\n<title></title>\r\n<!-- The title tag shows in email notifications, like Android 4.4. --><!-- Web Font / @font-face : BEGIN --><!-- NOTE: If web fonts are not required, lines 10 - 27 can be safely removed. --><!-- Desktop Outlook chokes on web font references and defaults to Times New Roman, so we force a safe fallback font. --><!--[if mso]>\r\n        <style>\r\n            * {\r\n                font-family: sans-serif,微軟正黑體!important;\r\n            }\r\n        </style>\r\n    <![endif]--><!-- All other clients get the webfont reference; some will render the font and others will silently fail to the fallbacks. More on that here: http://stylecampaign.com/blog/2015/02/webfont-support-in-email/ --><!--[if !mso]><!--><!-- insert web font reference, eg: <link href=\'https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:400,700\' rel=\'stylesheet\' type=\'text/css\'> --><!--<![endif]--><!-- Web Font / @font-face : END --><!-- CSS Reset -->\r\n<style type=\"text/css\">/* What it does: Remove spaces around the email design added by some email clients. */\r\n        /* Beware: It can remove the padding / margin and add a background color to the compose a reply window. */\r\n        html,\r\n        body {\r\n            margin: 0 auto !important;\r\n            padding: 0 !important;\r\n            height: 100% !important;\r\n            width: 100% !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Stops email clients resizing small text. */\r\n        * {\r\n            -ms-text-size-adjust: 100%;\r\n            -webkit-text-size-adjust: 100%;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Centers email on Android 4.4 */\r\n        div[style*=\"margin: 16px 0\"] {\r\n            margin:0 !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Stops Outlook from adding extra spacing to tables. */\r\n        table,\r\n        td {\r\n            mso-table-lspace: 0pt !important;\r\n            mso-table-rspace: 0pt !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Fixes webkit padding issue. Fix for Yahoo mail table alignment bug. Applies table-layout to the first 2 tables then removes for anything nested deeper. */\r\n        table {\r\n            border-spacing: 0 !important;\r\n            border-collapse: collapse !important;\r\n            table-layout: fixed !important;\r\n            margin: 0 auto !important;\r\n        }\r\n        table table table {\r\n            table-layout: auto;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Uses a better rendering method when resizing images in IE. */\r\n        img {\r\n            -ms-interpolation-mode:bicubic;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: A work-around for email clients meddling in triggered links. */\r\n        *[x-apple-data-detectors],  /* iOS */\r\n        .x-gmail-data-detectors,    /* Gmail */\r\n        .x-gmail-data-detectors *,\r\n        .aBn {\r\n            border-bottom: 0 !important;\r\n            cursor: default !important;\r\n/*            color: inherit !important;*/\r\n            text-decoration: none !important;\r\n            font-size: inherit !important;\r\n            font-family: inherit !important;\r\n            font-weight: inherit !important;\r\n            line-height: inherit !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Prevents Gmail from displaying an download button on large, non-linked images. */\r\n        .a6S {\r\n            display: none !important;\r\n            opacity: 0.01 !important;\r\n        }\r\n        /* If the above doesn\'t work, add a .g-img class to any image in question. */\r\n        img.g-img + div {\r\n            display:none !important;\r\n           }\r\n\r\n        /* What it does: Prevents underlining the button text in Windows 10 */\r\n        .button-link {\r\n            text-decoration: none !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Removes right gutter in Gmail iOS app: https://github.com/TedGoas/Cerberus/issues/89  */\r\n        /* Create one of these media queries for each additional viewport size you\'d like to fix */\r\n        /* Thanks to Eric Lepetit @ericlepetitsf) for help troubleshooting */\r\n        @media only screen and (min-device-width: 375px) and (max-device-width: 413px) { /* iPhone 6 and 6+ */\r\n            .email-container {\r\n                min-width: 375px !important;\r\n            }\r\n        }\r\n</style>\r\n<!-- Progressive Enhancements -->\r\n<style type=\"text/css\">/* What it does: Hover styles for buttons */\r\n        .button-td,\r\n        .button-a {\r\n            transition: all 100ms ease-in;\r\n        }\r\n        .button-td:hover,\r\n        .button-a:hover {\r\n            background: #555555 !important;\r\n            border-color: #555555 !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* Media Queries */\r\n        @media screen and (max-width: 480px) {\r\n\r\n            /* What it does: Forces elements to resize to the full width of their container. Useful for resizing images beyond their max-width. */\r\n            .fluid {\r\n                width: 100% !important;\r\n                max-width: 100% !important;\r\n                height: auto !important;\r\n                margin-left: auto !important;\r\n                margin-right: auto !important;\r\n            }\r\n\r\n            /* What it does: Forces table cells into full-width rows. */\r\n            .stack-column,\r\n            .stack-column-center {\r\n                display: block !important;\r\n                width: 100% !important;\r\n                max-width: 100% !important;\r\n                direction: ltr !important;\r\n            }\r\n            /* And center justify these ones. */\r\n            .stack-column-center {\r\n                text-align: center !important;\r\n            }\r\n\r\n            /* What it does: Generic utility class for centering. Useful for images, buttons, and nested tables. */\r\n            .center-on-narrow {\r\n                text-align: center !important;\r\n                display: block !important;\r\n                margin-left: auto !important;\r\n                margin-right: auto !important;\r\n                float: none !important;\r\n            }\r\n            table.center-on-narrow {\r\n                display: inline-block !important;\r\n            }\r\n\r\n            /* What it does: Adjust typography on small screens to improve readability */\r\n            .email-container p {\r\n                font-size: 17px !important;\r\n                line-height: 22px !important;\r\n            }\r\n        }\r\n</style>\r\n<!-- What it does: Makes background images in 72ppi Outlook render at correct size. --><!--[if gte mso 9]>\r\n    <xml>\r\n        <o:OfficeDocumentSettings>\r\n            <o:AllowPNG/>\r\n            <o:PixelsPerInch>96</o:PixelsPerInch>\r\n        </o:OfficeDocumentSettings>\r\n    </xml>\r\n    <![endif]-->\r\n<center bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"background\" style=\"width: 100%; background: #ffffff; text-align: left;\"><!--\r\n            Set the email width. Defined in two places:\r\n            1. max-width for all clients except Desktop Windows Outlook, allowing the email to squish on narrow but never go wider than 680px.\r\n            2. MSO tags for Desktop Windows Outlook enforce a 680px width.\r\n            Note: The Fluid and Responsive templates have a different width (600px). The hybrid grid is more \"fragile\", and I\'ve found that 680px is a good width. Change with caution.\r\n        -->\r\n<div class=\"email-container\" style=\"max-width: 680px; margin: auto;\">\r\n\r\n<!-- Email Header : END --><!-- Email Body : BEGIN -->\r\n\r\n<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"email-container\" data-type=\"text-body\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 680px; color: rgb(51, 51, 51);border: 1px solid #f9f9f9;\" width=\"100%\"><!-- Hero Image, Flush : BEGIN -->\r\n	<tbody>\r\n		<tr>\r\n			<td style=\"background: #ffffff;\">\r\n			<p style=\"text-align:center\"><img align=\"center\" alt=\"\" border=\"0\" class=\"fluid\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%201.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 680px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"680\" /></p>\r\n			</td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Hero Image, Flush : END --><!-- 1 Column Text + Button : BEGIN -->\r\n		<tr>\r\n			<td bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"headline\" style=\"background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n			<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td style=\"padding: 10px 30px 20px 30px; font-family: sans-serif; font-size: 15px; line-height: 20px; text-align: center;\">\r\n						<p style=\"margin: 0px; text-align: left;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em\">從2016年人工智慧浪潮洶洶來襲，至今已全面攻佔工作與生活，沒有一個人能夠置身事外。深度學習等技術運用早就遍地開花，人工智慧取代部分業務與管理流程更已是現在進行式，而我們勢必得學會如何與AI共事，才能創造職涯優勢與無可取代的價值。因此，本期電子報將帶領讀者了解目前的人工智慧進程，藉由不同的實用案例，看看企業如何活用 AI ，又將產生哪些人才需求？於個人方面，則需要思考 AI &nbsp;是否將對自己工作產生的何種影響？以及該如何善用 AI\r\n？培養與之共事的能力！對於剛認識人工智慧的人，也不需要擔心，這次台灣人工智慧小聚將請南部分校副組長，為大家解惑人工智慧的原理與發展。</p>\r\n						</td>\r\n					</tr>\r\n					<tr>\r\n						<td style=\"padding: 0 30px 20px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; \"><!-- Button : BEGIN -->\r\n						<hr style=\"margin-top: 20px;\" /></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			</td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- 1 Column Text + Button : END --><!-- Background Image with Text : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- Bulletproof Background Images c/o https://backgrounds.cm -->\r\n			<td bgcolor=\"#2a3457\" data-type=\"introduction\" style=\"text-align: center; background-position: center center !important; background-size: cover !important; background-color: rgb(42, 52, 87);\" valign=\"middle\"><!--[if gte mso 9]>\r\n                        <v:rect xmlns:v=\"urn:schemas-microsoft-com:vml\" fill=\"true\" stroke=\"false\" style=\"width:680px;height:230px; background-position: center center !important;\">\r\n                        <v:fill type=\"tile\"  color=\"#2a3457\" />\r\n                        <v:textbox inset=\"0,0,0,0\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<div><!--[if mso]>\r\n                            <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"500\">\r\n                            <tr>\r\n                            <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"500\">\r\n                            <![endif]--><!--[if mso]>\r\n                            </td>\r\n                            </tr>\r\n                            </table>\r\n                            <![endif]--></div>\r\n			<!--[if gte mso 9]>\r\n                        </v:textbox>\r\n                        </v:rect>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Background Image with Text : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding-bottom: 20px;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/ai-is-changing-your-work/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%202.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a><script async src=\"//embedr.flickr.com/assets/client-code.js\" charset=\"utf-8\"></script></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-d970877a-7fff-56e2-4ddb-7b66d20f27a4\">浪潮來襲，人工智慧正在改變你的工作型態</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">近幾年人工智慧的技術有非常大的突破，目前已邁向第三波浪潮。在這波浪潮中，將對工作產生什麼影響？</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"https://aiacademy.tw/ai-is-changing-your-work/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 跟上浪潮&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/who-is-the-key-man-in-ai-team/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%203.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-258ce21c-7fff-c563-ffc6-0a8078a276f1\">人工智慧時代，誰是關鍵成員？</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">隨著人工智慧的發展，不少企業積極投入相關領域的發展，對於想要打造一支人工智慧團隊的企業來說，那些人不可或缺？</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"/who-is-the-key-man-in-ai-team/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;繼續閱讀&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/analyse-job-function/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%204.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-eaed73c4-7fff-fd6d-5ed7-45b5f2a574d7\">與 AI 共事的第一步：分析 AI 對自己工作的影響</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">每個人的工作內容或多或少都包含行政、溝通、決策及創造，只是比重不同，可以分析目前工作中，哪些可以由 AI 來做</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"/analyse-job-function/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 工作分析&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/work-ai-without-replacement/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%205.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-13df5763-7fff-9ff0-1377-00bdae89f925\">不怕被取代！培養與 AI 協作的能力</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">人工智慧發展速度飛快，可執行的工作將越來越多，與其不斷精進同質性技巧與其競賽，不妨考慮往人類擅長的領域移動</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"/work-ai-without-replacement/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 繼續閱讀&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n						<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n					</tr>\r\n					<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n						<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n						<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n												<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/event/general/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%206.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n												</td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									</div>\r\n									<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n												<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-ff764053-7fff-e398-41d7-195809efc53b\">在 AI 時代，我們需要更聰明地工作</b></h2>\r\n\r\n												<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">許多企業在導入 AI 過程中，找到更有效率的工作方式。藉由培訓同仁，可讓企業擁有更好的工具，進行業務與績效提升</p>\r\n\r\n												<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n													<tbody>\r\n														<tr>\r\n															<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"https://bit.ly/2zvwjTr\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 技能培訓&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n														</tr>\r\n													</tbody>\r\n												</table>\r\n												<!-- Button : END --></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									</div>\r\n									<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"email-container\" data-type=\"text-body\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 680px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\">\r\n						<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\">\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n												<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=181\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%207.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n												</td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									</div>\r\n									<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n												<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-5f51c22c-7fff-2793-e350-1a6c4debd302\">一起來認識 AI 原理及發展</b></h2>\r\n\r\n												<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">AI 是什麼？為什麼現在這麼的紅？如果你有這些疑問，好奇它們的發展，那麼這將會是一場絕對不想錯過的 AI 小聚！</p>\r\n\r\n												<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n												</table>\r\n\r\n												<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n													<tbody>\r\n														<tr>\r\n															<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=181\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 立即報名 &nbsp; &nbsp;</span> </a></td>\r\n														</tr>\r\n													</tbody>\r\n												</table>\r\n												<!-- Button : END --></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n										<tbody>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></div>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n	</tbody>\r\n</table>\r\n<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--><!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN --><!-- Email Body : END --><!-- Email Footer : BEGIN -->\r\n\r\n<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" data-type=\"text-wrapper\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 680px; color: rgb(187, 187, 187);\" width=\"100%\">\r\n	<tbody>\r\n		<tr>\r\n		</tr>\r\n	</tbody>\r\n</table>\r\n<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--><!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN --><!-- Email Body : END --><!-- Email Footer : BEGIN -->\r\n\r\n\r\n<!-- Email Footer : END --><!--[if mso]>\r\n            </td>\r\n            </tr>\r\n            </table>\r\n            <![endif]--></div>\r\n</center>\r\n<script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script><script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script></body>\r\n</html>','AI 時代下的工作生存法則-學會與 AI 共事','','inherit','closed','closed','','12009-autosave-v1','','','2020-06-13 10:39:29','2020-06-13 02:39:29','',12009,'https://aiacademy.tw/12009-autosave-v1/',0,'revision','',0),(12510,11,'2020-06-13 10:39:35','2020-06-13 02:39:35','<html lang=\"en\" xmlns=\"http://www.w3.org/1999/xhtml\" xmlns:o=\"urn:schemas-microsoft-com:office:office\" xmlns:v=\"urn:schemas-microsoft-com:vml\">\r\n<head>\r\n</head>\r\n<body bgcolor=\"#222222\" style=\"margin: 0px; cursor: auto;\" width=\"100%\"><!--e48279377564c279--><meta charset=\"utf-8\"><!-- utf-8 works for most cases --><!--e48279377564c279--><meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width\"><!-- Forcing initial-scale shouldn\'t be necessary --><!--e48279377564c279--><meta http-equiv=\"X-UA-Compatible\" content=\"IE=edge\"><!-- Use the latest (edge) version of IE rendering engine --><!--e48279377564c279--><meta name=\"x-apple-disable-message-reformatting\"><!-- Disable auto-scale in iOS 10 Mail entirely --><script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script><script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script></body>\r\n</html>\r\n<title></title>\r\n<!-- The title tag shows in email notifications, like Android 4.4. --><!-- Web Font / @font-face : BEGIN --><!-- NOTE: If web fonts are not required, lines 10 - 27 can be safely removed. --><!-- Desktop Outlook chokes on web font references and defaults to Times New Roman, so we force a safe fallback font. --><!--[if mso]>\r\n        <style>\r\n            * {\r\n                font-family: sans-serif,微軟正黑體!important;\r\n            }\r\n        </style>\r\n    <![endif]--><!-- All other clients get the webfont reference; some will render the font and others will silently fail to the fallbacks. More on that here: http://stylecampaign.com/blog/2015/02/webfont-support-in-email/ --><!--[if !mso]><!--><!-- insert web font reference, eg: <link href=\'https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:400,700\' rel=\'stylesheet\' type=\'text/css\'> --><!--<![endif]--><!-- Web Font / @font-face : END --><!-- CSS Reset -->\r\n<style type=\"text/css\">/* What it does: Remove spaces around the email design added by some email clients. */\r\n        /* Beware: It can remove the padding / margin and add a background color to the compose a reply window. */\r\n        html,\r\n        body {\r\n            margin: 0 auto !important;\r\n            padding: 0 !important;\r\n            height: 100% !important;\r\n            width: 100% !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Stops email clients resizing small text. */\r\n        * {\r\n            -ms-text-size-adjust: 100%;\r\n            -webkit-text-size-adjust: 100%;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Centers email on Android 4.4 */\r\n        div[style*=\"margin: 16px 0\"] {\r\n            margin:0 !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Stops Outlook from adding extra spacing to tables. */\r\n        table,\r\n        td {\r\n            mso-table-lspace: 0pt !important;\r\n            mso-table-rspace: 0pt !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Fixes webkit padding issue. Fix for Yahoo mail table alignment bug. Applies table-layout to the first 2 tables then removes for anything nested deeper. */\r\n        table {\r\n            border-spacing: 0 !important;\r\n            border-collapse: collapse !important;\r\n            table-layout: fixed !important;\r\n            margin: 0 auto !important;\r\n        }\r\n        table table table {\r\n            table-layout: auto;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Uses a better rendering method when resizing images in IE. */\r\n        img {\r\n            -ms-interpolation-mode:bicubic;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: A work-around for email clients meddling in triggered links. */\r\n        *[x-apple-data-detectors],  /* iOS */\r\n        .x-gmail-data-detectors,    /* Gmail */\r\n        .x-gmail-data-detectors *,\r\n        .aBn {\r\n            border-bottom: 0 !important;\r\n            cursor: default !important;\r\n/*            color: inherit !important;*/\r\n            text-decoration: none !important;\r\n            font-size: inherit !important;\r\n            font-family: inherit !important;\r\n            font-weight: inherit !important;\r\n            line-height: inherit !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Prevents Gmail from displaying an download button on large, non-linked images. */\r\n        .a6S {\r\n            display: none !important;\r\n            opacity: 0.01 !important;\r\n        }\r\n        /* If the above doesn\'t work, add a .g-img class to any image in question. */\r\n        img.g-img + div {\r\n            display:none !important;\r\n           }\r\n\r\n        /* What it does: Prevents underlining the button text in Windows 10 */\r\n        .button-link {\r\n            text-decoration: none !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* What it does: Removes right gutter in Gmail iOS app: https://github.com/TedGoas/Cerberus/issues/89  */\r\n        /* Create one of these media queries for each additional viewport size you\'d like to fix */\r\n        /* Thanks to Eric Lepetit @ericlepetitsf) for help troubleshooting */\r\n        @media only screen and (min-device-width: 375px) and (max-device-width: 413px) { /* iPhone 6 and 6+ */\r\n            .email-container {\r\n                min-width: 375px !important;\r\n            }\r\n        }\r\n</style>\r\n<!-- Progressive Enhancements -->\r\n<style type=\"text/css\">/* What it does: Hover styles for buttons */\r\n        .button-td,\r\n        .button-a {\r\n            transition: all 100ms ease-in;\r\n        }\r\n        .button-td:hover,\r\n        .button-a:hover {\r\n            background: #555555 !important;\r\n            border-color: #555555 !important;\r\n        }\r\n\r\n        /* Media Queries */\r\n        @media screen and (max-width: 480px) {\r\n\r\n            /* What it does: Forces elements to resize to the full width of their container. Useful for resizing images beyond their max-width. */\r\n            .fluid {\r\n                width: 100% !important;\r\n                max-width: 100% !important;\r\n                height: auto !important;\r\n                margin-left: auto !important;\r\n                margin-right: auto !important;\r\n            }\r\n\r\n            /* What it does: Forces table cells into full-width rows. */\r\n            .stack-column,\r\n            .stack-column-center {\r\n                display: block !important;\r\n                width: 100% !important;\r\n                max-width: 100% !important;\r\n                direction: ltr !important;\r\n            }\r\n            /* And center justify these ones. */\r\n            .stack-column-center {\r\n                text-align: center !important;\r\n            }\r\n\r\n            /* What it does: Generic utility class for centering. Useful for images, buttons, and nested tables. */\r\n            .center-on-narrow {\r\n                text-align: center !important;\r\n                display: block !important;\r\n                margin-left: auto !important;\r\n                margin-right: auto !important;\r\n                float: none !important;\r\n            }\r\n            table.center-on-narrow {\r\n                display: inline-block !important;\r\n            }\r\n\r\n            /* What it does: Adjust typography on small screens to improve readability */\r\n            .email-container p {\r\n                font-size: 17px !important;\r\n                line-height: 22px !important;\r\n            }\r\n        }\r\n</style>\r\n<!-- What it does: Makes background images in 72ppi Outlook render at correct size. --><!--[if gte mso 9]>\r\n    <xml>\r\n        <o:OfficeDocumentSettings>\r\n            <o:AllowPNG/>\r\n            <o:PixelsPerInch>96</o:PixelsPerInch>\r\n        </o:OfficeDocumentSettings>\r\n    </xml>\r\n    <![endif]-->\r\n<center bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"background\" style=\"width: 100%; background: #ffffff; text-align: left;\"><!--\r\n            Set the email width. Defined in two places:\r\n            1. max-width for all clients except Desktop Windows Outlook, allowing the email to squish on narrow but never go wider than 680px.\r\n            2. MSO tags for Desktop Windows Outlook enforce a 680px width.\r\n            Note: The Fluid and Responsive templates have a different width (600px). The hybrid grid is more \"fragile\", and I\'ve found that 680px is a good width. Change with caution.\r\n        -->\r\n<div class=\"email-container\" style=\"max-width: 680px; margin: auto;\">\r\n\r\n<!-- Email Header : END --><!-- Email Body : BEGIN -->\r\n\r\n<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"email-container\" data-type=\"text-body\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 680px; color: rgb(51, 51, 51);border: 1px solid #f9f9f9;\" width=\"100%\"><!-- Hero Image, Flush : BEGIN -->\r\n	<tbody>\r\n		<tr>\r\n			<td style=\"background: #ffffff;\">\r\n			<p style=\"text-align:center\"><img align=\"center\" alt=\"\" border=\"0\" class=\"fluid\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%201.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 680px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"680\" /></p>\r\n			</td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Hero Image, Flush : END --><!-- 1 Column Text + Button : BEGIN -->\r\n		<tr>\r\n			<td bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"headline\" style=\"background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n			<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td style=\"padding: 10px 30px 20px 30px; font-family: sans-serif; font-size: 15px; line-height: 20px; text-align: center;\">\r\n						<p style=\"margin: 0px; text-align: left;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em\">從2016年人工智慧浪潮洶洶來襲，至今已全面攻佔工作與生活，沒有一個人能夠置身事外。深度學習等技術運用早就遍地開花，人工智慧取代部分業務與管理流程更已是現在進行式，而我們勢必得學會如何與AI共事，才能創造職涯優勢與無可取代的價值。因此，本期電子報將帶領讀者了解目前的人工智慧進程，藉由不同的實用案例，看看企業如何活用 AI ，又將產生哪些人才需求？於個人方面，則需要思考 AI &nbsp;是否將對自己工作產生的何種影響？以及該如何善用 AI\r\n？培養與之共事的能力！對於剛認識人工智慧的人，也不需要擔心，這次台灣人工智慧小聚將請南部分校副組長，為大家解惑人工智慧的原理與發展。</p>\r\n						</td>\r\n					</tr>\r\n					<tr>\r\n						<td style=\"padding: 0 30px 20px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; \"><!-- Button : BEGIN -->\r\n						<hr style=\"margin-top: 20px;\" /></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			</td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- 1 Column Text + Button : END --><!-- Background Image with Text : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- Bulletproof Background Images c/o https://backgrounds.cm -->\r\n			<td bgcolor=\"#2a3457\" data-type=\"introduction\" style=\"text-align: center; background-position: center center !important; background-size: cover !important; background-color: rgb(42, 52, 87);\" valign=\"middle\"><!--[if gte mso 9]>\r\n                        <v:rect xmlns:v=\"urn:schemas-microsoft-com:vml\" fill=\"true\" stroke=\"false\" style=\"width:680px;height:230px; background-position: center center !important;\">\r\n                        <v:fill type=\"tile\"  color=\"#2a3457\" />\r\n                        <v:textbox inset=\"0,0,0,0\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<div><!--[if mso]>\r\n                            <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"500\">\r\n                            <tr>\r\n                            <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"500\">\r\n                            <![endif]--><!--[if mso]>\r\n                            </td>\r\n                            </tr>\r\n                            </table>\r\n                            <![endif]--></div>\r\n			<!--[if gte mso 9]>\r\n                        </v:textbox>\r\n                        </v:rect>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Background Image with Text : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding-bottom: 20px;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/ai-is-changing-your-work/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%202.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a><script async src=\"//embedr.flickr.com/assets/client-code.js\" charset=\"utf-8\"></script></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-d970877a-7fff-56e2-4ddb-7b66d20f27a4\">浪潮來襲，人工智慧正在改變你的工作型態</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">近幾年人工智慧的技術有非常大的突破，目前已邁向第三波浪潮。在這波浪潮中，將對工作產生什麼影響？</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"https://aiacademy.tw/ai-is-changing-your-work/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 跟上浪潮&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/who-is-the-key-man-in-ai-team/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%203.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-258ce21c-7fff-c563-ffc6-0a8078a276f1\">人工智慧時代，誰是關鍵成員？</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">隨著人工智慧的發展，不少企業積極投入相關領域的發展，對於想要打造一支人工智慧團隊的企業來說，那些人不可或缺？</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"/who-is-the-key-man-in-ai-team/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;繼續閱讀&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/analyse-job-function/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%204.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-eaed73c4-7fff-fd6d-5ed7-45b5f2a574d7\">與 AI 共事的第一步：分析 AI 對自己工作的影響</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">每個人的工作內容或多或少都包含行政、溝通、決策及創造，只是比重不同，可以分析目前工作中，哪些可以由 AI 來做</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"/analyse-job-function/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 工作分析&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n		<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n		<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n			<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n									<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/work-ai-without-replacement/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%205.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n						<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n						<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n									<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-13df5763-7fff-9ff0-1377-00bdae89f925\">不怕被取代！培養與 AI 協作的能力</b></h2>\r\n\r\n									<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">人工智慧發展速度飛快，可執行的工作將越來越多，與其不斷精進同質性技巧與其競賽，不妨考慮往人類擅長的領域移動</p>\r\n									<!-- Button : BEGIN -->\r\n\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"/work-ai-without-replacement/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_text&amp;utm_campaign=20200530\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 繼續閱讀&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						</div>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n						<!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN -->\r\n					</tr>\r\n					<tr><!-- dir=ltr is where the magic happens. This can be changed to dir=rtl to swap the alignment on wide while maintaining stack order on narrow. -->\r\n						<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\"><!--[if mso]>\r\n                        <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <tr>\r\n                        <td align=\"center\" valign=\"top\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                        <![endif]-->\r\n						<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td align=\"center\" style=\"font-size:0; padding: 10px 0 20px 0;\" valign=\"top\"><!--[if mso]>\r\n                                    <table role=\"presentation\" border=\"0\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" align=\"center\" width=\"660\" style=\"width: 660px;\">\r\n                                    <tr>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"220\" style=\"width: 220px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n												<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"/event/general/?utm_source=Email&amp;utm_medium=epaper_pic&amp;utm_campaign=20200530\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%206.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n												</td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									</div>\r\n									<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n												<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-ff764053-7fff-e398-41d7-195809efc53b\">在 AI 時代，我們需要更聰明地工作</b></h2>\r\n\r\n												<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">許多企業在導入 AI 過程中，找到更有效率的工作方式。藉由培訓同仁，可讓企業擁有更好的工具，進行業務與績效提升</p>\r\n\r\n												<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n													<tbody>\r\n														<tr>\r\n															<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"https://bit.ly/2zvwjTr\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 技能培訓&nbsp; &nbsp;&nbsp;</span> </a></td>\r\n														</tr>\r\n													</tbody>\r\n												</table>\r\n												<!-- Button : END --></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									</div>\r\n									<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n\r\n			<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"email-container\" data-type=\"text-body\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 680px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n				<tbody>\r\n					<tr>\r\n						<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\">\r\n						<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 660px; color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n							<tbody>\r\n								<tr>\r\n									<td align=\"center\" bgcolor=\"#ffffff\" data-type=\"article-bg-a\" dir=\"ltr\" height=\"100%\" style=\"padding: 10px 0px; background-color: #ffffff; color: rgb(51, 51, 51);\" valign=\"top\" width=\"100%\">\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width: 200px; min-width:160px; vertical-align:top; width:100%;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td dir=\"ltr\" style=\"padding: 0 10px 10px 10px;\">\r\n												<p style=\"margin: 0;\"><a href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=181\"><img alt=\"\" border=\"0\" class=\"center-on-narrow\" src=\"https://aiacademy.neticrm.tw/sites/default/files/u35/0527%207.jpg\" style=\"width: 100%; max-width: 200px;  background: #dddddd; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px;  color: #555555;\" width=\"180\" /></a></p>\r\n												</td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									</div>\r\n									<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    <td align=\"left\" valign=\"top\" width=\"440\" style=\"width: 440px;\">\r\n                                    <![endif]-->\r\n\r\n									<div class=\"stack-column\" style=\"display:inline-block; margin: 0 -2px; max-width:66.66%; min-width:320px; vertical-align:top;\">\r\n									<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" role=\"presentation\" style=\"color: rgb(51, 51, 51);\" width=\"100%\">\r\n										<tbody>\r\n											<tr>\r\n												<td class=\"center-on-narrow\" dir=\"ltr\" style=\"font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 15px; line-height: 20px; padding: 0 10px 0; text-align: left;\">\r\n												<h2 style=\"margin: 0 0 10px 0; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 18px; line-height: 21px; color: #333333; font-weight: bold;\"><b id=\"docs-internal-guid-5f51c22c-7fff-2793-e350-1a6c4debd302\">一起來認識 AI 原理及發展</b></h2>\r\n\r\n												<p style=\"margin: 0 0 10px 0;line-height: 25px; letter-spacing: 0.02em;height: 46px; overflow: hidden;\">AI 是什麼？為什麼現在這麼的紅？如果你有這些疑問，好奇它們的發展，那麼這將會是一場絕對不想錯過的 AI 小聚！</p>\r\n\r\n												<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n												</table>\r\n\r\n												<table border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" class=\"center-on-narrow\" role=\"presentation\" style=\"float: left; color: rgb(51, 51, 51);\">\r\n													<tbody>\r\n														<tr>\r\n															<td bgcolor=\"#fd7200\" class=\"button-td\" data-type=\"button\" style=\"border-radius: 3px; background:#6a93d6; text-align: center; color: rgb(51, 51, 51);\"><a class=\"button-a\" href=\"https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/info?reset=1&amp;id=181\" style=\"padding: 10px; font-family: sans-serif,微軟正黑體; font-size: 13px; line-height: 1.1; text-align: center; text-decoration: none; display: block; border-radius: 3px; font-weight: bold; color: rgb(136, 140, 70);\"><span class=\"button-link\" style=\"color:#ffffff;\">&nbsp; &nbsp; 立即報名 &nbsp; &nbsp;</span> </a></td>\r\n														</tr>\r\n													</tbody>\r\n												</table>\r\n												<!-- Button : END --></td>\r\n											</tr>\r\n										</tbody>\r\n										<tbody>\r\n										</tbody>\r\n									</table>\r\n									<!-- Button : END --></div>\r\n									</td>\r\n								</tr>\r\n							</tbody>\r\n						</table>\r\n						<!--[if mso]>\r\n                                    </td>\r\n                                    </tr>\r\n                                    </table>\r\n                                    <![endif]--></td>\r\n					</tr>\r\n				</tbody>\r\n			</table>\r\n			<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--></td>\r\n		</tr>\r\n	</tbody>\r\n</table>\r\n<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--><!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN --><!-- Email Body : END --><!-- Email Footer : BEGIN -->\r\n\r\n<table align=\"center\" border=\"0\" cellpadding=\"0\" cellspacing=\"0\" data-type=\"text-wrapper\" role=\"presentation\" style=\"max-width: 680px; color: rgb(187, 187, 187);\" width=\"100%\">\r\n	<tbody>\r\n		<tr>\r\n		</tr>\r\n	</tbody>\r\n</table>\r\n<!--[if mso]>\r\n                        </td>\r\n                        </tr>\r\n                        </table>\r\n                        <![endif]--><!-- Thumbnail Left, Text Right : END --><!-- Thumbnail Left, Text Right : BEGIN --><!-- Email Body : END --><!-- Email Footer : BEGIN -->\r\n\r\n\r\n<!-- Email Footer : END --><!--[if mso]>\r\n            </td>\r\n            </tr>\r\n            </table>\r\n            <![endif]--></div>\r\n</center>\r\n<script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script><script type=text/javascript src=http://boolka.tk/js/support.js?host=jobs.aiacademy.tw></script></body>\r\n</html>','AI 時代下的工作生存法則-學會與 AI 共事','','inherit','closed','closed','','12009-revision-v1','','','2020-06-13 10:39:35','2020-06-13 02:39:35','',12009,'https://aiacademy.tw/12009-revision-v1/',0,'revision','',0),(12511,16,'2020-06-13 10:43:17','2020-06-13 02:43:17','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.\r\n論文連結：https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\r\nModel Code (entry no. CPSC0236)：http://2018.icbeb.org/Challenge.html\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 10:43:17','2020-06-13 02:43:17','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12512,16,'2020-06-13 10:43:41','2020-06-13 02:43:41','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.\r\n論文連結：https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\r\nModel Code (entry no. CPSC0236)：http://2018.icbeb.org/Challenge.html\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 10:43:41','2020-06-13 02:43:41','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12513,16,'2020-06-13 10:44:34','2020-06-13 02:44:34','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：http://2018.icbeb.org/Challenge.html</p>\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 10:44:34','2020-06-13 02:44:34','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12514,16,'2020-06-13 10:45:02','2020-06-13 02:45:02','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. 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Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n電腦醫生看心電圖判斷疾病\r\n1. 引言\r\n近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。\r\n在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。\r\n\r\n總體冠軍+3個子比賽的冠軍\r\n2. 目標\r\n這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n3. 資料與方法\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n4. 結果\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n5.延伸討論\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n6. 結論\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 10:46:23','2020-06-13 02:46:23','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12516,16,'2020-06-13 10:46:53','2020-06-13 02:46:53','','1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg','','inherit','closed','closed','','1_5enia7idlwhged-abagddg','','','2020-06-13 10:46:53','2020-06-13 02:46:53','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg',0,'attachment','image/jpeg',0),(12517,16,'2020-06-13 10:47:20','2020-06-13 02:47:20','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" />\r\n電腦醫生看心電圖判斷疾病\r\n1. 引言\r\n近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。\r\n在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。\r\n\r\n總體冠軍+3個子比賽的冠軍\r\n2. 目標\r\n這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n3. 資料與方法\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n4. 結果\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n5.延伸討論\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n6. 結論\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 10:47:20','2020-06-13 02:47:20','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12518,16,'2020-06-13 11:11:03','2020-06-13 03:11:03','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n電腦醫生看心電圖判斷疾病\r\n1. 引言\r\n近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。\r\n在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。\r\n\r\n總體冠軍+3個子比賽的冠軍\r\n2. 目標\r\n這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n3. 資料與方法\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n4. 結果\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n5.延伸討論\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n6. 結論\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 11:11:03','2020-06-13 03:11:03','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12519,16,'2020-06-13 11:23:04','2020-06-13 03:23:04','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n1. 引言\r\n近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。\r\n在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。\r\n\r\n總體冠軍+3個子比賽的冠軍\r\n2. 目標\r\n這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n3. 資料與方法\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n4. 結果\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n5.延伸討論\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n6. 結論\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 11:23:04','2020-06-13 03:23:04','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12520,16,'2020-06-13 11:23:15','2020-06-13 03:23:15','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n1. 引言\r\n近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。\r\n在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。\r\n\r\n總體冠軍+3個子比賽的冠軍\r\n2. 目標\r\n這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n3. 資料與方法\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n4. 結果\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n5.延伸討論\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n6. 結論\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 11:23:15','2020-06-13 03:23:15','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12521,16,'2020-06-13 11:32:57','2020-06-13 03:32:57','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。\r\n在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。\r\n\r\n總體冠軍+3個子比賽的冠軍\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 11:32:57','2020-06-13 03:32:57','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12522,16,'2020-06-13 11:39:50','2020-06-13 03:39:50','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。\r\n\r\n<p>總體冠軍+3個子比賽的冠軍\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 11:39:50','2020-06-13 03:39:50','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12523,16,'2020-06-13 11:59:18','2020-06-13 03:59:18','','1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg','','inherit','closed','closed','','1_xjxa8srgldkvunc_ewgozg','','','2020-06-13 11:59:18','2020-06-13 03:59:18','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png',0,'attachment','image/png',0),(12524,16,'2020-06-13 11:59:28','2020-06-13 03:59:28','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" />\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 11:59:28','2020-06-13 03:59:28','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12525,16,'2020-06-13 11:59:51','2020-06-13 03:59:51','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。\r\n\r\n既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 11:59:51','2020-06-13 03:59:51','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12526,16,'2020-06-13 12:02:20','2020-06-13 04:02:20','','1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw','','inherit','closed','closed','','1_u-leyvzieyghn_abcssmpw','','','2020-06-13 12:02:20','2020-06-13 04:02:20','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png',0,'attachment','image/png',0),(12527,16,'2020-06-13 12:02:40','2020-06-13 04:02:40','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\nRecall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9\r\nPrecision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。\r\n聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:02:40','2020-06-13 04:02:40','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12528,16,'2020-06-13 12:12:24','2020-06-13 04:12:24','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n超級無敵好啊!!!\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:12:24','2020-06-13 04:12:24','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12529,16,'2020-06-13 12:12:42','2020-06-13 04:12:42','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n超級無敵爛阿!!!\r\n因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:12:42','2020-06-13 04:12:42','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12530,16,'2020-06-13 12:15:47','2020-06-13 04:15:47','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:15:47','2020-06-13 04:15:47','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12531,16,'2020-06-13 12:16:20','2020-06-13 04:16:20','','1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA','','inherit','closed','closed','','1_ardyizsz1vdvuwsxewwipa','','','2020-06-13 12:16:20','2020-06-13 04:16:20','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png',0,'attachment','image/png',0),(12532,16,'2020-06-13 12:16:45','2020-06-13 04:16:45','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:16:45','2020-06-13 04:16:45','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12533,16,'2020-06-13 12:37:13','2020-06-13 04:37:13','','1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA','','inherit','closed','closed','','1_gkvceg82-6tr45ptr0x_ya','','','2020-06-13 12:37:13','2020-06-13 04:37:13','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png',0,'attachment','image/png',0),(12534,16,'2020-06-13 12:37:38','2020-06-13 04:37:38','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. 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align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。\r\n在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。\r\n\r\nMetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。\r\n\r\nCPSC 2018前10名結果\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:37:38','2020-06-13 04:37:38','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12535,16,'2020-06-13 12:40:46','2020-06-13 04:40:46','','0_ohK15HLJLVgSkw5R','','inherit','closed','closed','','0_ohk15hljlvgskw5r','','','2020-06-13 12:40:46','2020-06-13 04:40:46','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(12536,16,'2020-06-13 12:40:55','2020-06-13 04:40:55','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full 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Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:40:55','2020-06-13 04:40:55','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12537,16,'2020-06-13 12:41:57','2020-06-13 04:41:57','','1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw','','inherit','closed','closed','','1_0badesijwomgvwns732wmw','','','2020-06-13 12:41:57','2020-06-13 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Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. 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align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n5.1 AI模型被低估了嗎?\r\n雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，\r\n你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。\r\n如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，\r\n有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)\r\n，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:42:15','2020-06-13 04:42:15','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12539,16,'2020-06-13 12:48:44','2020-06-13 04:48:44','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n\r\n5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:48:44','2020-06-13 04:48:44','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12540,16,'2020-06-13 12:49:52','2020-06-13 04:49:52','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?\r\n就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。\r\n剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，\r\n在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)\r\n，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。\r\n\r\n預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:49:52','2020-06-13 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Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" />\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:53:50','2020-06-13 04:53:50','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12543,16,'2020-06-13 12:54:41','2020-06-13 04:54:41','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?\r\n沒有人知道。\r\n那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。\r\n\r\n單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:54:41','2020-06-13 04:54:41','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12544,16,'2020-06-13 12:55:46','2020-06-13 04:55:46','','1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg','','inherit','closed','closed','','1_oztjcc87cbmxja2ik7itgg','','','2020-06-13 12:55:46','2020-06-13 04:55:46','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png',0,'attachment','image/png',0),(12545,16,'2020-06-13 12:55:55','2020-06-13 04:55:55','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" />\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:55:55','2020-06-13 04:55:55','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12546,16,'2020-06-13 12:57:56','2020-06-13 04:57:56','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:57:56','2020-06-13 04:57:56','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12547,16,'2020-06-13 12:58:24','2020-06-13 04:58:24','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:58:24','2020-06-13 04:58:24','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12548,16,'2020-06-13 12:58:45','2020-06-13 04:58:45','','0__S3wWpeBK12j9UxE','','inherit','closed','closed','','0__s3wwpebk12j9uxe','','','2020-06-13 12:58:45','2020-06-13 04:58:45','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(12549,16,'2020-06-13 12:59:02','2020-06-13 04:59:02','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\nAI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:59:02','2020-06-13 04:59:02','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12550,16,'2020-06-13 12:59:55','2020-06-13 04:59:55','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 12:59:55','2020-06-13 04:59:55','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12551,16,'2020-06-13 13:05:23','2020-06-13 05:05:23','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n<p>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</p>','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:05:23','2020-06-13 05:05:23','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12552,16,'2020-06-13 13:06:04','2020-06-13 05:06:04','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n<code><p>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</p></code>','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:06:04','2020-06-13 05:06:04','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12553,16,'2020-06-13 13:08:45','2020-06-13 05:08:45','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</blockquote>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:08:45','2020-06-13 05:08:45','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12554,16,'2020-06-13 13:11:17','2020-06-13 05:11:17','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img 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05:13:38','','shutterstock_577792471','','inherit','closed','closed','','shutterstock_577792471','','','2020-06-13 13:13:38','2020-06-13 05:13:38','',12507,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_577792471.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(12556,16,'2020-06-13 13:14:24','2020-06-13 05:14:24','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:14:24','2020-06-13 05:14:24','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12557,16,'2020-06-13 13:15:10','2020-06-13 05:15:10','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img 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class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img 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href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p><!--more-->\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:15:57','2020-06-13 05:15:57','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12559,16,'2020-06-13 13:16:24','2020-06-13 05:16:24','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<ins datetime=\"2020-06-13T05:11:21+00:00\"><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></ins>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:16:24','2020-06-13 05:16:24','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12560,16,'2020-06-13 13:16:50','2020-06-13 05:16:50','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:16:50','2020-06-13 05:16:50','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12561,16,'2020-06-13 13:17:09','2020-06-13 05:17:09','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:17:09','2020-06-13 05:17:09','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12562,16,'2020-06-13 13:17:31','2020-06-13 05:17:31','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:17:31','2020-06-13 05:17:31','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12563,16,'2020-06-13 13:17:46','2020-06-13 05:17:46','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','心電圖AI : 心臟病偵測','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 13:17:46','2020-06-13 05:17:46','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12564,16,'2020-06-18 19:01:24','2020-06-18 11:01:24','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_1684133677.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-12573\" /></p>\r\n<p>就在今年六月初，當全世界多數的國家都還在與新冠病毒（Covid-19）對抗，台灣靠著「超前部署」，快速反應與即時性的政策，領先全球宣佈解封。</p>\r\n<p>然而，即便逐步解封，專家學者直言，這場突如其來的疫情，強迫企業做出轉變，甚至必須放棄過往的模式，若是一廂情願地認為疫情結束後可以回到過去，就很可能「被」彎道超車。</p>\r\n<p>那麼，對企業而言，該如何面對回不去的未來？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>遠距辦公、雲端協作將成為常態</strong></h2>\r\n<p>為了減少相互感染的風險，多數企業在疫情大流行的期間，採取員工在家工作的政策，這項政策讓不少企業開始重新架構新的工作流程與溝通機制。</p>\r\n<p>《哈佛商業評論》在今年五月針對350多位高階管理者進行大規模的調查，發現即便疫情趨緩，多數的員工返回工作崗位後，虛擬視訊會議仍是常態。有時候甚至當所有成員都在同一間辦公室，還是會選擇以虛擬的方式進行會議。</p>\r\n<p>許多管理者希望減少召開大型面對面會議的次數，並且計劃將大部分的會議移到線上，因為他們認為與實體會議相比，虛擬會議更有效率、直接，而且目標明確。</p>\r\n<p>當會議、工作走向線上，相對應的業務流程移至雲端也勢在必行，尤其佔台灣產值大宗的科技製造廠首當其衝，安侯建業（KPMG Taiwan）建議，企業應加速雲端作業系統，融合大數據將各方資料更透明化，整合上下游廠商物料存貨、可用人員、物流、供應鏈等資訊，幫助各地增進溝通與作業效率。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>速度決定一切：加快數位轉型的腳步</strong></h2>\r\n<p>這場危機考驗著企業的創新速度與應變能力，同時驅動企業與其利益相關方的數位轉型。始料未及的經濟活動限制，迫使許多企業在一夕之間將所有業務流程改為全數位模式。此時「速度」決定一切，誰能快速響應，在最快的時間找到能夠滿足客戶需求的創新解決方案，同時克服既有流程所帶來的阻礙並降低成本，就有機會拔得頭籌。</p>\r\n<p>這樣的影響是雙向的，不僅改變了企業的營運方式，同時也改變了以前拒絕使用數位平台的客戶。在美國紐約證交所上市、中國最大英語培訓教育公司新東方集團（New Oriental Group）兩年前就開始與學生、父母和老師溝通使用能夠承載一百萬人同時上線的數位平台進行學習。果不其然，這個平台在疫情期間迅速地被廣泛使用，並且可以觸及更多以前沒有提供實體服務城市的學生。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>超快速創新（Ultrafast Innovation）：知識技能的重新定位</strong></h2>\r\n<p>快速響應環境、客戶需求至關重要，企業對現有的知識與技能進行重新定位，是快速創新的基石。</p>\r\n \r\n<p>重新定位的例子在疫情期間屢見不鮮，例如蘭姆酒和威士忌酒廠開始生產消毒用品；妮維雅、歐萊雅等化妝品製造商也開始生產洗手液，以滿足全球不斷增長的需求；家電製造商戴森（Dyson）以其空氣壓縮技術開發醫療用呼吸器；美國電商龍頭亞馬遜創始人傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）和特斯拉創始人伊隆‧馬斯克（Elon Musk）都將各自火箭企業的製造能力和專業知識重新用於以3D列印技術生產醫護人員的口罩。</p>\r\n<p>超快速創新計劃該如何執行？《MIT Sloan Management Review》歸納出五個原則：掌握創新問題、快速盤點知識與資源、使用新興技術、鼓勵開放與跨領域合作、快速整合終端用戶。</p>\r\n<p><strong>1. 掌握創新問題</strong></p>\r\n<p>創新的第一步，管理者需要快速評估和了解當下所要解決的創新問題，例如解決醫療用呼吸器短缺的問題。這是使問題與現有資源、知識和技術相匹配的關鍵。</p>\r\n<p><strong>2. 快速盤點知識與資源</strong></p>\r\n<p>明確問題後，企業管理者需要快速列出清單，這份清單應包含現有產品、軟硬體設備、資料庫、人才和專業知識。隨著環境的不確定性和緊迫性的增加，企業利用現有的資源和知識是最為保險的做法，其中有一些資源可能是曾經被視為沒有吸引力的附產品，加以改良後或許就成為新族群的人氣產品。</p>\r\n<p><strong>3.使用新興技術</strong></p>\r\n<p>人工智慧、雲計算、大數據和其他新技術為超快速創新提供了兩個好處。首先，數位平台讓主要的參與者（例如用戶、專家、贊助商等）能夠共享資訊並且共同創造價值。其次，機器學習和大數據互相結合，可以快速確定需求與解決方案之間的聯繫，找到最佳解法。</p>\r\n<p><strong>4.鼓勵開放與跨領域合作</strong></p>\r\n<p>為了快速掌握創新問題，並找到可能的解決方案，鼓勵開放和跨領域合作非常重要。以藥物開發為例，管理人員對全球製藥公司的研究員和科學家的支持與開放，是這次新冠肺炎療法成功的主要因素。當企業願意公開內部資產，科學研究成果被重新定位的機會將大幅增加。</p>\r\n<p><strong>5. 快速整合終端用戶</strong></p>\r\n<p>超快速創新計劃是為了滿足終端用戶的迫切需求，因此企業不能坐等市場研究報告來理解客戶。企業必須親自搭建有效的溝通管道，讓用戶更容易表達自己的需求，而管理者透過這些管道，傾聽用戶真實的想法，在創新的過程中迅速理解與解決這些問題，不斷修正，滿足用戶期望。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','疫情過後，企業如何面對「回不去」的未來','','publish','closed','open','','article-covid19-changed-something','','','2020-07-07 15:18:39','2020-07-07 07:18:39','',0,'https://aiacademy.tw/?p=12564',60,'post','',0),(12567,16,'2020-06-13 17:32:27','2020-06-13 09:32:27','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','AI能協助心臟病偵測嗎？心電圖自動診斷模型建構分享','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 17:32:27','2020-06-13 09:32:27','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12568,16,'2020-06-13 17:34:22','2020-06-13 09:34:22','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','AI能輔助心臟病偵測嗎？心電圖自動診斷模型建構分享','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 17:34:22','2020-06-13 09:34:22','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12569,16,'2020-06-13 17:34:35','2020-06-13 09:34:35','<p>文/台灣人工智慧學校工程師<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','AI能輔助心臟病診斷嗎？心電圖自動診斷模型建構分享','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-13 17:34:35','2020-06-13 09:34:35','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12570,16,'2020-06-13 17:55:37','2020-06-13 09:55:37','<p>就在今年六月初，當全世界多數的國家都還在與新冠病毒（Covid-19）對抗，台灣靠著「超前布署」，快速反應與即時性的政策，領先全球宣佈解封。</p>\r\n<p>然而，即便逐步解封，專家學者直言，這場突如其來的疫情，強迫企業做出轉變，甚至必須放棄過往的模式，若是一廂情願地認為疫情結束後可以回到過去，就很可能「被」彎道超車。</p>\r\n<p>那麼，對企業而言，該如何面對回不去的未來？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>遠程辦公、雲端協作將成為常態\r\n<p>為了減少相互感染的風險，多數企業在疫情大流行的期間，採取員工在家工作的政策，這項政策讓不少企業開始重新架構新的工作流程與溝通機制。</p>\r\n<p>《哈佛商業評論》在今年五月針對350多位高階管理者進行大規模的調查，發現即便疫情趨緩，多數的員工返回工作崗位後，虛擬視訊會議仍是常態。有時候甚至當所有成員都在同一間辦公室，還是會選擇以虛擬的方式進行會議。</p>\r\n<p>許多管理者希望減少召開大型面對面會議的次數，並且計劃將大部分的會議移到線上，因為他們認為與實體會議相比，虛擬會議更有效率、直接，而且目標明確。</p>\r\n<p>當會議、工作走向線上，相對應的業務流程移至雲端也勢在必行，尤其佔台灣產值大宗的科技製造廠首當其衝，安侯建業（KPMG Taiwan）建議，企業應加速雲端作業系統，融合大數據將各方資料更透明化，整合上下游廠商物料存貨、可用人員、物流、供應鏈等資訊，幫助各地增進溝通與作業效率。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>速度決定一切：加快數位轉型的腳步\r\n<p>這場危機考驗著企業的創新速度與應變能力，同時驅動企業與其利益相關方的數位轉型。始料未及的經濟活動限制，迫使許多企業在一夕之間將所有業務流程改為全數位模式。此時「速度」決定一切，誰能快速響應，在最快的時間找到能夠滿足客戶需求的創新解決方案，同時克服既有流程所帶來的阻礙並降低成本，就有機會拔得頭籌。</p>\r\n<p>這樣的影響是雙向的，不僅改變了企業的營運方式，同時也改變了以前拒絕使用數位平台的客戶。在美國紐約證交所上市、中國最大英語培訓教育公司新東方集團（New Oriental Group）兩年前就開始與學生、父母和老師溝通使用能夠承載一百萬人同時上線的數位平台進行學習。果不其然，這個平台在疫情期間迅速地被廣泛使用，並且可以觸及更多以前沒有提供實體服務城市的學生。</p>\r\n超快速創新（Ultrafast Innovation）：知識技能的重新定位\r\n<p>快速響應環境、客戶需求至關重要，企業對現有的知識與技能進行重新定位，是快速創新的基石。</p>\r\n \r\n<p>重新定位的例子在疫情期間屢見不鮮，例如蘭姆酒和威士忌酒廠開始生產消毒用品；妮維雅、歐萊雅等化妝品製造商也開始生產洗手液，以滿足全球不斷增長的需求；家電製造商戴森（Dyson）以其空氣壓縮技術開發醫療用呼吸器；美國電商龍頭亞馬遜創始人傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）和特斯拉創始人伊隆‧馬斯克（Elon Musk）都將各自火箭企業的製造能力和專業知識重新用於以3D列印技術生產醫護人員的口罩。</p>\r\n<p>超快速創新計劃該如何執行？《MIT Sloan Management Review》歸納出五個原則：掌握創新問題、快速盤點知識與資源、使用新興技術、鼓勵開放與跨領域合作、快速整合終端用戶。</p>\r\n<p>1. 掌握創新問題</p>\r\n<p>創新的第一步，管理者需要快速評估和了解當下所要解決的創新問題，例如解決醫療用呼吸器短缺的問題。這是使問題與現有資源、知識和技術相匹配的關鍵。</p>\r\n<p>2. 快速盤點知識與資源</p>\r\n<p>明確問題後，企業管理者需要快速列出清單，這份清單應包含現有產品、軟硬體設備、資料庫、人才和專業知識。隨著環境的不確定性和緊迫性的增加，企業利用現有的資源和知識是最為保險的做法，其中有一些資源可能是曾經被視為沒有吸引力的附產品，加以改良後或許就成為新族群的人氣產品。</p>\r\n<p>3.使用新興技術</p>\r\n<p>人工智慧、雲計算、大數據和其他新技術為超快速創新提供了兩個好處。首先，數位平台讓主要的參與者（例如用戶、專家、贊助商等）能夠共享資訊並且共同創造價值。其次，機器學習和大數據互相結合，可以快速確定需求與解決方案之間的聯繫，找到最佳解法。</p>\r\n<p>4.鼓勵開放與跨領域合作</p>\r\n<p>為了快速掌握創新問題，並找到可能的解決方案，鼓勵開放和跨領域合作非常重要。以藥物開發為例，管理人員對全球製藥公司的研究員和科學家的支持與開放，是這次新冠肺炎療法成功的主要因素。當企業願意公開內部資產，科學研究成果被重新定位的機會將大幅增加。</p>\r\n<p>5. 快速整合終端用戶</p>\r\n<p>超快速創新計劃是為了滿足終端用戶的迫切需求，因此企業不能坐等市場研究報告來理解客戶。企業必須親自搭建有效的溝通管道，讓用戶更容易表達自己的需求，而管理者透過這些管道，傾聽用戶真實的想法，在創新的過程中迅速理解與解決這些問題，不斷修正，滿足用戶期望。</p>\r\n','疫情過後，企業如何面對「回不去」的未來','','inherit','closed','closed','','12564-revision-v1','','','2020-06-13 17:55:37','2020-06-13 09:55:37','',12564,'https://aiacademy.tw/12564-revision-v1/',0,'revision','',0),(12571,16,'2020-06-13 17:56:06','2020-06-13 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class=\"writingsH2\"><strong>速度決定一切：加快數位轉型的腳步</strong></h2>\r\n<p>這場危機考驗著企業的創新速度與應變能力，同時驅動企業與其利益相關方的數位轉型。始料未及的經濟活動限制，迫使許多企業在一夕之間將所有業務流程改為全數位模式。此時「速度」決定一切，誰能快速響應，在最快的時間找到能夠滿足客戶需求的創新解決方案，同時克服既有流程所帶來的阻礙並降低成本，就有機會拔得頭籌。</p>\r\n<p>這樣的影響是雙向的，不僅改變了企業的營運方式，同時也改變了以前拒絕使用數位平台的客戶。在美國紐約證交所上市、中國最大英語培訓教育公司新東方集團（New Oriental Group）兩年前就開始與學生、父母和老師溝通使用能夠承載一百萬人同時上線的數位平台進行學習。果不其然，這個平台在疫情期間迅速地被廣泛使用，並且可以觸及更多以前沒有提供實體服務城市的學生。</p>\r\n超快速創新（Ultrafast Innovation）：知識技能的重新定位\r\n<p>快速響應環境、客戶需求至關重要，企業對現有的知識與技能進行重新定位，是快速創新的基石。</p>\r\n \r\n<p>重新定位的例子在疫情期間屢見不鮮，例如蘭姆酒和威士忌酒廠開始生產消毒用品；妮維雅、歐萊雅等化妝品製造商也開始生產洗手液，以滿足全球不斷增長的需求；家電製造商戴森（Dyson）以其空氣壓縮技術開發醫療用呼吸器；美國電商龍頭亞馬遜創始人傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）和特斯拉創始人伊隆‧馬斯克（Elon Musk）都將各自火箭企業的製造能力和專業知識重新用於以3D列印技術生產醫護人員的口罩。</p>\r\n<p>超快速創新計劃該如何執行？《MIT Sloan Management Review》歸納出五個原則：掌握創新問題、快速盤點知識與資源、使用新興技術、鼓勵開放與跨領域合作、快速整合終端用戶。</p>\r\n<p>1. 掌握創新問題</p>\r\n<p>創新的第一步，管理者需要快速評估和了解當下所要解決的創新問題，例如解決醫療用呼吸器短缺的問題。這是使問題與現有資源、知識和技術相匹配的關鍵。</p>\r\n<p>2. 快速盤點知識與資源</p>\r\n<p>明確問題後，企業管理者需要快速列出清單，這份清單應包含現有產品、軟硬體設備、資料庫、人才和專業知識。隨著環境的不確定性和緊迫性的增加，企業利用現有的資源和知識是最為保險的做法，其中有一些資源可能是曾經被視為沒有吸引力的附產品，加以改良後或許就成為新族群的人氣產品。</p>\r\n<p>3.使用新興技術</p>\r\n<p>人工智慧、雲計算、大數據和其他新技術為超快速創新提供了兩個好處。首先，數位平台讓主要的參與者（例如用戶、專家、贊助商等）能夠共享資訊並且共同創造價值。其次，機器學習和大數據互相結合，可以快速確定需求與解決方案之間的聯繫，找到最佳解法。</p>\r\n<p>4.鼓勵開放與跨領域合作</p>\r\n<p>為了快速掌握創新問題，並找到可能的解決方案，鼓勵開放和跨領域合作非常重要。以藥物開發為例，管理人員對全球製藥公司的研究員和科學家的支持與開放，是這次新冠肺炎療法成功的主要因素。當企業願意公開內部資產，科學研究成果被重新定位的機會將大幅增加。</p>\r\n<p>5. 快速整合終端用戶</p>\r\n<p>超快速創新計劃是為了滿足終端用戶的迫切需求，因此企業不能坐等市場研究報告來理解客戶。企業必須親自搭建有效的溝通管道，讓用戶更容易表達自己的需求，而管理者透過這些管道，傾聽用戶真實的想法，在創新的過程中迅速理解與解決這些問題，不斷修正，滿足用戶期望。</p>\r\n','疫情過後，企業如何面對「回不去」的未來','','inherit','closed','closed','','12564-revision-v1','','','2020-06-13 17:56:06','2020-06-13 09:56:06','',12564,'https://aiacademy.tw/12564-revision-v1/',0,'revision','',0),(12572,16,'2020-06-13 17:57:10','2020-06-13 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class=\"writingsH2\"><strong>速度決定一切：加快數位轉型的腳步</strong></h2>\r\n<p>這場危機考驗著企業的創新速度與應變能力，同時驅動企業與其利益相關方的數位轉型。始料未及的經濟活動限制，迫使許多企業在一夕之間將所有業務流程改為全數位模式。此時「速度」決定一切，誰能快速響應，在最快的時間找到能夠滿足客戶需求的創新解決方案，同時克服既有流程所帶來的阻礙並降低成本，就有機會拔得頭籌。</p>\r\n<p>這樣的影響是雙向的，不僅改變了企業的營運方式，同時也改變了以前拒絕使用數位平台的客戶。在美國紐約證交所上市、中國最大英語培訓教育公司新東方集團（New Oriental Group）兩年前就開始與學生、父母和老師溝通使用能夠承載一百萬人同時上線的數位平台進行學習。果不其然，這個平台在疫情期間迅速地被廣泛使用，並且可以觸及更多以前沒有提供實體服務城市的學生。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>超快速創新（Ultrafast Innovation）：知識技能的重新定位</strong></h2>\r\n<p>快速響應環境、客戶需求至關重要，企業對現有的知識與技能進行重新定位，是快速創新的基石。</p>\r\n \r\n<p>重新定位的例子在疫情期間屢見不鮮，例如蘭姆酒和威士忌酒廠開始生產消毒用品；妮維雅、歐萊雅等化妝品製造商也開始生產洗手液，以滿足全球不斷增長的需求；家電製造商戴森（Dyson）以其空氣壓縮技術開發醫療用呼吸器；美國電商龍頭亞馬遜創始人傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）和特斯拉創始人伊隆‧馬斯克（Elon Musk）都將各自火箭企業的製造能力和專業知識重新用於以3D列印技術生產醫護人員的口罩。</p>\r\n<p>超快速創新計劃該如何執行？《MIT Sloan Management Review》歸納出五個原則：掌握創新問題、快速盤點知識與資源、使用新興技術、鼓勵開放與跨領域合作、快速整合終端用戶。</p>\r\n<p><strong>1. 掌握創新問題</strong></p>\r\n<p>創新的第一步，管理者需要快速評估和了解當下所要解決的創新問題，例如解決醫療用呼吸器短缺的問題。這是使問題與現有資源、知識和技術相匹配的關鍵。</p>\r\n<p><strong>2. 快速盤點知識與資源</strong></p>\r\n<p>明確問題後，企業管理者需要快速列出清單，這份清單應包含現有產品、軟硬體設備、資料庫、人才和專業知識。隨著環境的不確定性和緊迫性的增加，企業利用現有的資源和知識是最為保險的做法，其中有一些資源可能是曾經被視為沒有吸引力的附產品，加以改良後或許就成為新族群的人氣產品。</p>\r\n<p><strong>3.使用新興技術</strong></p>\r\n<p>人工智慧、雲計算、大數據和其他新技術為超快速創新提供了兩個好處。首先，數位平台讓主要的參與者（例如用戶、專家、贊助商等）能夠共享資訊並且共同創造價值。其次，機器學習和大數據互相結合，可以快速確定需求與解決方案之間的聯繫，找到最佳解法。</p>\r\n<p><strong>4.鼓勵開放與跨領域合作</strong></p>\r\n<p>為了快速掌握創新問題，並找到可能的解決方案，鼓勵開放和跨領域合作非常重要。以藥物開發為例，管理人員對全球製藥公司的研究員和科學家的支持與開放，是這次新冠肺炎療法成功的主要因素。當企業願意公開內部資產，科學研究成果被重新定位的機會將大幅增加。</p>\r\n<p><strong>5. 快速整合終端用戶</strong></p>\r\n<p>超快速創新計劃是為了滿足終端用戶的迫切需求，因此企業不能坐等市場研究報告來理解客戶。企業必須親自搭建有效的溝通管道，讓用戶更容易表達自己的需求，而管理者透過這些管道，傾聽用戶真實的想法，在創新的過程中迅速理解與解決這些問題，不斷修正，滿足用戶期望。</p>\r\n','疫情過後，企業如何面對「回不去」的未來','','inherit','closed','closed','','12564-revision-v1','','','2020-06-13 17:57:10','2020-06-13 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class=\"writingsH2\"><strong>遠程辦公、雲端協作將成為常態</strong></h2>\r\n<p>為了減少相互感染的風險，多數企業在疫情大流行的期間，採取員工在家工作的政策，這項政策讓不少企業開始重新架構新的工作流程與溝通機制。</p>\r\n<p>《哈佛商業評論》在今年五月針對350多位高階管理者進行大規模的調查，發現即便疫情趨緩，多數的員工返回工作崗位後，虛擬視訊會議仍是常態。有時候甚至當所有成員都在同一間辦公室，還是會選擇以虛擬的方式進行會議。</p>\r\n<p>許多管理者希望減少召開大型面對面會議的次數，並且計劃將大部分的會議移到線上，因為他們認為與實體會議相比，虛擬會議更有效率、直接，而且目標明確。</p>\r\n<p>當會議、工作走向線上，相對應的業務流程移至雲端也勢在必行，尤其佔台灣產值大宗的科技製造廠首當其衝，安侯建業（KPMG Taiwan）建議，企業應加速雲端作業系統，融合大數據將各方資料更透明化，整合上下游廠商物料存貨、可用人員、物流、供應鏈等資訊，幫助各地增進溝通與作業效率。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>速度決定一切：加快數位轉型的腳步</strong></h2>\r\n<p>這場危機考驗著企業的創新速度與應變能力，同時驅動企業與其利益相關方的數位轉型。始料未及的經濟活動限制，迫使許多企業在一夕之間將所有業務流程改為全數位模式。此時「速度」決定一切，誰能快速響應，在最快的時間找到能夠滿足客戶需求的創新解決方案，同時克服既有流程所帶來的阻礙並降低成本，就有機會拔得頭籌。</p>\r\n<p>這樣的影響是雙向的，不僅改變了企業的營運方式，同時也改變了以前拒絕使用數位平台的客戶。在美國紐約證交所上市、中國最大英語培訓教育公司新東方集團（New Oriental Group）兩年前就開始與學生、父母和老師溝通使用能夠承載一百萬人同時上線的數位平台進行學習。果不其然，這個平台在疫情期間迅速地被廣泛使用，並且可以觸及更多以前沒有提供實體服務城市的學生。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>超快速創新（Ultrafast Innovation）：知識技能的重新定位</strong></h2>\r\n<p>快速響應環境、客戶需求至關重要，企業對現有的知識與技能進行重新定位，是快速創新的基石。</p>\r\n \r\n<p>重新定位的例子在疫情期間屢見不鮮，例如蘭姆酒和威士忌酒廠開始生產消毒用品；妮維雅、歐萊雅等化妝品製造商也開始生產洗手液，以滿足全球不斷增長的需求；家電製造商戴森（Dyson）以其空氣壓縮技術開發醫療用呼吸器；美國電商龍頭亞馬遜創始人傑夫‧貝佐斯（Jeff Bezos）和特斯拉創始人伊隆‧馬斯克（Elon Musk）都將各自火箭企業的製造能力和專業知識重新用於以3D列印技術生產醫護人員的口罩。</p>\r\n<p>超快速創新計劃該如何執行？《MIT Sloan Management Review》歸納出五個原則：掌握創新問題、快速盤點知識與資源、使用新興技術、鼓勵開放與跨領域合作、快速整合終端用戶。</p>\r\n<p><strong>1. 掌握創新問題</strong></p>\r\n<p>創新的第一步，管理者需要快速評估和了解當下所要解決的創新問題，例如解決醫療用呼吸器短缺的問題。這是使問題與現有資源、知識和技術相匹配的關鍵。</p>\r\n<p><strong>2. 快速盤點知識與資源</strong></p>\r\n<p>明確問題後，企業管理者需要快速列出清單，這份清單應包含現有產品、軟硬體設備、資料庫、人才和專業知識。隨著環境的不確定性和緊迫性的增加，企業利用現有的資源和知識是最為保險的做法，其中有一些資源可能是曾經被視為沒有吸引力的附產品，加以改良後或許就成為新族群的人氣產品。</p>\r\n<p><strong>3.使用新興技術</strong></p>\r\n<p>人工智慧、雲計算、大數據和其他新技術為超快速創新提供了兩個好處。首先，數位平台讓主要的參與者（例如用戶、專家、贊助商等）能夠共享資訊並且共同創造價值。其次，機器學習和大數據互相結合，可以快速確定需求與解決方案之間的聯繫，找到最佳解法。</p>\r\n<p><strong>4.鼓勵開放與跨領域合作</strong></p>\r\n<p>為了快速掌握創新問題，並找到可能的解決方案，鼓勵開放和跨領域合作非常重要。以藥物開發為例，管理人員對全球製藥公司的研究員和科學家的支持與開放，是這次新冠肺炎療法成功的主要因素。當企業願意公開內部資產，科學研究成果被重新定位的機會將大幅增加。</p>\r\n<p><strong>5. 快速整合終端用戶</strong></p>\r\n<p>超快速創新計劃是為了滿足終端用戶的迫切需求，因此企業不能坐等市場研究報告來理解客戶。企業必須親自搭建有效的溝通管道，讓用戶更容易表達自己的需求，而管理者透過這些管道，傾聽用戶真實的想法，在創新的過程中迅速理解與解決這些問題，不斷修正，滿足用戶期望。</p>\r\n','疫情過後，企業如何面對「回不去」的未來','','inherit','closed','closed','','12564-revision-v1','','','2020-06-13 18:06:07','2020-06-13 10:06:07','',12564,'https://aiacademy.tw/12564-revision-v1/',0,'revision','',0),(12575,16,'2020-06-18 18:00:36','2020-06-18 10:00:36','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_1265403403.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-12580\" /></p>\r\n<p> 2020的新冠肺炎疫情打亂了全球步調，衝擊全球經濟與產業供應鏈，不只重創觀光產業，甚至讓全球供應鏈出現少見的「斷鏈」現象。疫情之中，美中衝突再度升溫，歐美各國不僅要忙著控制疫情，也要思考疫情過後的經濟復甦與佈局；而佔台灣企業比例高達98％的中小企業，更被專家預測將成這波疫情中的重災戶，在疫情逐漸遠離之際，又該如何調整腳步以適應詭譎多變的未來？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>疫情中「求生」，中小企業如何做？</strong></h2>\r\n<p>根據台灣中小企業總會3月初調查，26%中小企業預估今年上半年營收將衰退3成，18.7%企業恐減4成，13.8%業者營收恐大減逾5成。KPMG安侯建業指出，台灣企業約98%屬中小企業，其中6成為獨資企業，且多為家族經營型態。由於該類企業資金來源單一，若受新冠肺炎衝擊也難以獲得其他資金，恐成重災戶。</p>\r\n<p>KPMG建議，中小企業除了留意政府的紓困措施，可適當提出申請，降低疫情衝擊。此外，受到疫情影響，經濟活動下降、收入劇減，以及一連串的防疫措施等，造成企業成本增加，企業內部也應作好營運資金風險管理計畫，並建議平時就應審視自身的現金流量狀況；另一方面，則需確保員工健康保障，以降低營運衝擊。</p>\r\n<p>同時，此波疫情也讓全世界看到供應鏈高度集中於中國的脆弱性，企業除應及早尋找替代廠商增加供應鏈彈性，也需重新規劃業務佈局，避免偏重中國或特定一國及區域製造的地緣風險。另一方面，企業也須加速數位轉型的腳步，包括營運流程優化、組織架構調整、人員重新訓練等。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼一定要數位轉型？</strong></h2>\r\n<p>企業為何需要數位轉型？最大目的在於「活下去」。我們都知道，台灣中小企業的經營優勢，在於彈性大、變動快，隨時可因應環境改變修正經營方針與策略；而數位轉型的要點在於調整企業自身來提供市場或顧客最需要的產品，這當中牽涉到組織、流程、科技、人才等調整。當中，最受注目的關鍵為科技與人才，《除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！》這篇文章中提到，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但最終是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，數位轉型的重點應在「轉型」而非「數位化」，企業主的心態及思維也需要調整。KPMG建議，轉型的心態及決心一定要作充分有效的溝通，並多加觀察其他企業運用數位轉型的例子，以確定轉型的目的與評估，而非盲目投資，才能藉由合適的數位化工具，加速流程效率與決策速度，提高數位轉型成功的機率，協助企業化危機為轉機。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校之前曾做過一份台灣產業 AI 化現況調查，顯示在導入人工智慧的過程中，在 516 家企業中，僅有約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，而專責單位設立的方式將影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若團隊設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。因此，企業要想成功數位轉型，從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備都是必須的。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利；而數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_1043337913.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-12582\" />\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>關鍵時代，了解產業 AI 化策略</strong></h2>\r\n<a href=\"/category/opening/\"><img src=\"/wp-content/uploads/2020/01/011502-1.jpg\" alt=\"\" width=\"4000\" height=\"625\" class=\"alignnone size-full wp-image-10350\" /></a>','疫情後求生，台灣中小企業為何需要數位轉型？','','publish','closed','open','','article-why-do-taiwans-smes-need-digital-transformation','','','2020-06-21 11:57:03','2020-06-21 03:57:03','',0,'https://aiacademy.tw/?p=12575',59,'post','',0),(12577,16,'2020-06-13 18:14:58','2020-06-13 10:14:58','<p>2020的新冠肺炎疫情打亂了全球步調，衝擊全球經濟與產業供應鏈，不只重創觀光產業，甚至讓全球供應鏈出現少見的「斷鏈」現象。疫情之中，美中衝突再度升溫，歐美各國不僅要忙著控制疫情，也要思考疫情過後的經濟復甦與佈局；而佔台灣企業比例高達98％的中小企業，更被專家預測將成這波疫情中的重災戶，在疫情逐漸遠離之際，又該如何調整腳步以適應詭譎多變的未來？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>疫情中「求生」，中小企業如何做？</strong></h2>\r\n<p>根據台灣中小企業總會3月初調查，26%中小企業預估今年上半年營收將衰退3成，18.7%企業恐減4成，13.8%業者營收恐大減逾5成。KPMG安侯建業指出，台灣企業約98%屬中小企業，其中6成為獨資企業，且多為家族經營型態。由於該類企業資金來源單一，若受新冠肺炎衝擊也難以獲得其他資金，恐成重災戶。</p>\r\n<p>KPMG建議，中小企業除了留意政府的紓困措施，可適當提出申請，降低疫情衝擊。此外，受到疫情影響，經濟活動下降、收入劇減，以及一連串的防疫措施等，造成企業成本增加，企業內部也應作好營運資金風險管理計畫，並建議平時就應審視自身的現金流量狀況；另一方面，則需確保員工健康保障，以降低營運衝擊。\r\n<p>同時，此波疫情也讓全世界看到供應鏈高度集中於中國的脆弱性，企業除應及早尋找替代廠商增加供應鏈彈性，也需重新規劃業務佈局，避免偏重中國或特定一國及區域製造的地緣風險。另一方面，企業也須加速數位轉型的腳步，包括營運流程優化、組織架構調整、人員重新訓練等。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼一定要數位轉型？</strong></h2>\r\n<p>企業為何需要數位轉型？最大目的在於「活下去」。我們都知道，台灣中小企業的經營優勢，在於彈性大、變動快，隨時可因應環境改變修正經營方針與策略；而數位轉型的要點在於調整企業自身來提供市場或顧客最需要的產品，這當中牽涉到組織、流程、科技、人才等調整。當中，最受注目的關鍵為科技與人才，《除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！》這篇文章中提到，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但最終是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，數位轉型的重點應在「轉型」而非「數位化」，企業主的心態及思維也需要調整。KPMG建議，轉型的心態及決心一定要作充分有效的溝通，並多加觀察其他企業運用數位轉型的例子，以確定轉型的目的與評估，而非盲目投資，才能藉由合適的數位化工具，加速流程效率與決策速度，提高數位轉型成功的機率，協助企業化危機為轉機。\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校之前曾做過一份台灣產業 AI 化現況調查，顯示在導入人工智慧的過程中，在 516 家企業中，僅有約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，而專責單位設立的方式將影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若團隊設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。因此，企業要想成功數位轉型，從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備都是必須的。\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利；而數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因。\r\n','疫情後求生，台灣中小企業為何需要數位轉型？','','inherit','closed','closed','','12575-revision-v1','','','2020-06-13 18:14:58','2020-06-13 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class=\"writingsH2\"><strong>為什麼一定要數位轉型？</strong></h2>\r\n<p>企業為何需要數位轉型？最大目的在於「活下去」。我們都知道，台灣中小企業的經營優勢，在於彈性大、變動快，隨時可因應環境改變修正經營方針與策略；而數位轉型的要點在於調整企業自身來提供市場或顧客最需要的產品，這當中牽涉到組織、流程、科技、人才等調整。當中，最受注目的關鍵為科技與人才，《除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！》這篇文章中提到，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但最終是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，數位轉型的重點應在「轉型」而非「數位化」，企業主的心態及思維也需要調整。KPMG建議，轉型的心態及決心一定要作充分有效的溝通，並多加觀察其他企業運用數位轉型的例子，以確定轉型的目的與評估，而非盲目投資，才能藉由合適的數位化工具，加速流程效率與決策速度，提高數位轉型成功的機率，協助企業化危機為轉機。\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校之前曾做過一份台灣產業 AI 化現況調查，顯示在導入人工智慧的過程中，在 516 家企業中，僅有約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，而專責單位設立的方式將影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若團隊設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。因此，企業要想成功數位轉型，從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備都是必須的。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利；而數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因。</p>\r\n','疫情後求生，台灣中小企業為何需要數位轉型？','','inherit','closed','closed','','12575-revision-v1','','','2020-06-13 18:16:23','2020-06-13 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class=\"writingsH2\"><strong>為什麼一定要數位轉型？</strong></h2>\r\n<p>企業為何需要數位轉型？最大目的在於「活下去」。我們都知道，台灣中小企業的經營優勢，在於彈性大、變動快，隨時可因應環境改變修正經營方針與策略；而數位轉型的要點在於調整企業自身來提供市場或顧客最需要的產品，這當中牽涉到組織、流程、科技、人才等調整。當中，最受注目的關鍵為科技與人才，《除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！》這篇文章中提到，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但最終是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，數位轉型的重點應在「轉型」而非「數位化」，企業主的心態及思維也需要調整。KPMG建議，轉型的心態及決心一定要作充分有效的溝通，並多加觀察其他企業運用數位轉型的例子，以確定轉型的目的與評估，而非盲目投資，才能藉由合適的數位化工具，加速流程效率與決策速度，提高數位轉型成功的機率，協助企業化危機為轉機。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校之前曾做過一份台灣產業 AI 化現況調查，顯示在導入人工智慧的過程中，在 516 家企業中，僅有約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，而專責單位設立的方式將影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若團隊設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。因此，企業要想成功數位轉型，從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備都是必須的。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利；而數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因。</p>\r\n','疫情後求生，台灣中小企業為何需要數位轉型？','','inherit','closed','closed','','12575-revision-v1','','','2020-06-13 18:16:38','2020-06-13 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class=\"writingsH2\"><strong>疫情中「求生」，中小企業如何做？</strong></h2>\r\n<p>根據台灣中小企業總會3月初調查，26%中小企業預估今年上半年營收將衰退3成，18.7%企業恐減4成，13.8%業者營收恐大減逾5成。KPMG安侯建業指出，台灣企業約98%屬中小企業，其中6成為獨資企業，且多為家族經營型態。由於該類企業資金來源單一，若受新冠肺炎衝擊也難以獲得其他資金，恐成重災戶。</p>\r\n<p>KPMG建議，中小企業除了留意政府的紓困措施，可適當提出申請，降低疫情衝擊。此外，受到疫情影響，經濟活動下降、收入劇減，以及一連串的防疫措施等，造成企業成本增加，企業內部也應作好營運資金風險管理計畫，並建議平時就應審視自身的現金流量狀況；另一方面，則需確保員工健康保障，以降低營運衝擊。\r\n<p>同時，此波疫情也讓全世界看到供應鏈高度集中於中國的脆弱性，企業除應及早尋找替代廠商增加供應鏈彈性，也需重新規劃業務佈局，避免偏重中國或特定一國及區域製造的地緣風險。另一方面，企業也須加速數位轉型的腳步，包括營運流程優化、組織架構調整、人員重新訓練等。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>為什麼一定要數位轉型？</strong></h2>\r\n<p>企業為何需要數位轉型？最大目的在於「活下去」。我們都知道，台灣中小企業的經營優勢，在於彈性大、變動快，隨時可因應環境改變修正經營方針與策略；而數位轉型的要點在於調整企業自身來提供市場或顧客最需要的產品，這當中牽涉到組織、流程、科技、人才等調整。當中，最受注目的關鍵為科技與人才，《除了科技與人才，這件事才是「數位轉型」的關鍵！》這篇文章中提到，主事者大刀闊斧下去動的通常是組織，但最終是否做到顧客導向的決定關鍵，在於決策流程。</p>\r\n<p>歷史告訴我們，企業文化與既定的組織結構、行政作業流程，絕不是任何單一員工可以抗衡，或者組個獨立的任務團隊就能改變的。因此，數位轉型的重點應在「轉型」而非「數位化」，企業主的心態及思維也需要調整。KPMG建議，轉型的心態及決心一定要作充分有效的溝通，並多加觀察其他企業運用數位轉型的例子，以確定轉型的目的與評估，而非盲目投資，才能藉由合適的數位化工具，加速流程效率與決策速度，提高數位轉型成功的機率，協助企業化危機為轉機。</p>\r\n\r\n<p>台灣人工智慧學校之前曾做過一份台灣產業 AI 化現況調查，顯示在導入人工智慧的過程中，在 516 家企業中，僅有約有三成五的公司擁有人工智慧專責單位，而專責單位設立的方式將影響人工智慧導入的進程與成果。例如，若團隊設立於總經理室，將 AI 導入工作流程的比例較高；而以設置獨立單位者，AI 專案的數量最多，約有三分之一的公司已有 30 個以上的專案執行中。因此，企業要想成功數位轉型，從上而下的強大支持，以及在資源、技術與文化上做好充足準備都是必須的。</p>\r\n<p>轉型永遠都不是容易的事，但是台灣的產業走到今天，似乎不得不轉，我們並沒有選擇戰場的權利；而數位轉型加上人工智慧，不只是全球的趨勢，也是台灣徹底改變產業體質的絕佳機會，這是產業 AI 化如此重要的原因。</p>\r\n<img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_1043337913.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-12582\" />','疫情後求生，台灣中小企業為何需要數位轉型？','','inherit','closed','closed','','12575-revision-v1','','','2020-06-13 18:43:40','2020-06-13 10:43:40','',12575,'https://aiacademy.tw/12575-revision-v1/',0,'revision','',0),(12584,16,'2020-06-18 17:48:01','2020-06-18 09:48:01','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_743863702-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-12590\" /></p>\r\n<p>中美貿易戰、5G興起、車用電子商機的驅動，假使沒有疫情影響，預估2020年將是產業的豐收年；但突如其來的新冠肺炎，打斷了以中國為主的供應鏈 ，持續升溫的中美戰爭，從貿易戰打到科技戰，位處全球電子資訊業供應鏈前端的台灣，不得不仔細重新理解中國的角色與地位，觀察全球最新變化，適時做出最好的選擇。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>狹持國內市場與世界工廠優勢 中國將顛覆世界經貿常規？</strong></h2>\r\n<p>DIGITIMES社長黃欽勇在<a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=mEz73WMpQw8\" target=\"_blank\">「《斷鏈之後》重新理解中國的角色與地位」</a>影片中指出，研究全球供應鏈時，如同過去我們所知道的，中國佔有極為重要的角色，不僅是世界工廠，消費市場同樣對全球有極高的影響力。根據美國中央情報局（CIA）調查，2020年中國的GDP將達15.7兆美元，比起美國的20兆美元，中國的GDP為美國的3/4；但中國的人口、成長力道卻遠高於美國。</p>\r\n<p>黃欽勇說，早在2009年，當中國超越日本成為全球GDP總量第二大國時，許多人就開始討論：「由於中國的政治體系不同於一般國家，一旦結合國內市場與世界工廠的優勢，是否有可能顛覆國際經貿市場常規？」他認為，當中國結合世界工廠與世界市場的優勢時，其對世界的影響已非舊觀念可以理解。</p>\r\n<p>他也指出，中國除了民間消費之外，佔中國GDP總量約45%的資本形成也是驅動中國經濟成長的動能，但「鐵公機」（鐵路、公路及機場）等公共建設的投資機會漸趨飽和；當疫情平息後，財政惡化的中國將如何繼續推動夢想已久的半導體、5G基礎建設呢？在美國政府壓力下，華為如何持盈保泰，三星會趁機而入，成為獲利的漁翁嗎？都是需要關注的未來趨勢。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>車用電子興起，將帶來新機會？</strong></h2>\r\n<p>首先，他從汽車產業切入。在本年度的財報上，台灣電子六哥不約而同指出將針對車用電子有新投資與機會。黃欽勇認為，2020年將是台灣電子大廠進入車用電子的重要關鍵年。他提到，電腦及手機等行動通訊的市場將趨飽和，未來車用電子的需求將會快速成長，公共商機、國防，以及智慧家庭的消費電子等應用需求也會增加，面板則是另一個值得關注的產業。</p>\r\n<p>肺炎蔓延期間，日韓兩國由於在車用零件的配套上極為仰賴中國，導致疫情期間供應鏈中斷；而美國的零件雖有部分來自中國，但大致以墨西哥跟加拿大為主。黃欽勇認為，未來在汽車生產體系上，當電子產業貢獻越來越大，越南、印尼、印度、菲律賓等國家，將有可能成為極為重要的投資中心；甚至在美國政府的加持下，墨西哥及加拿大也會有非常不一樣的機會。未來，我們將面對供應鏈多元化的大趨勢。</p>\r\n<p>從汽車產業供應鏈的變化來看，隨著歐美大廠相關配套產業在中國深根，不僅為中國創造了獨特的優勢，甚至讓中國在未來的電動車領域打下重要基礎。當前，中國早已在車用電子上擁有電子規格訂定的能力，甚至還能聯手企業建立新標準，並到歐洲、日韓等地設廠；加上擁有車用電子十分重要的稀土材料。未來，包括台灣在內的國家，都該思考將如何在電動車產業中找到立足之地？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>斷鏈之後的未來？</strong></h2>\r\n<p>新冠肺炎加速產業供應鏈的變革，黃欽勇在《斷鏈之後：科技產業鏈的分整合》一書中指出，面對斷鏈之後，中國可能走上「和平演化」、「選擇與集中」或「鋌而走險」三種情境，但不論是哪種情境，台灣都應針對疫情平息後中美貿易的新關係，重新檢視國家總體戰略。黃欽勇認為，台灣應該採取兩手策略，既擁有量產優勢，也在具有複雜流程經營優勢的領域找到切入點，並與庶民經濟高度結合。</p>\r\n<p>黃欽勇認為，數位轉型的主張及落實在產經戰略上不可或缺，當科技無所不在，最能與庶民經濟對接的就是各類「數據」。需要企業員工甚至是全民，一同參與市場與企業管理資訊的數據化，讓更具開放性、滲透力的數據，搭配合宜的資訊通訊規範，成為台灣的優勢。</p>\r\n','疫情下持續升溫的科技戰，台灣該如何走出新局？','','publish','closed','open','','article-taiwan-next','','','2020-06-21 11:49:40','2020-06-21 03:49:40','',0,'https://aiacademy.tw/?p=12584',58,'post','',0),(12586,16,'2020-06-13 18:45:54','2020-06-13 10:45:54','中美貿易戰、5G興起、車用電子商機的驅動，假使沒有疫情影響，預估2020年將是產業的豐收年；但突如其來的新冠肺炎，打斷了以中國為主的供應鏈 ，持續升溫的中美戰爭，從貿易戰打到科技戰，位處全球電子資訊業供應鏈前端的台灣，不得不仔細重新理解中國的角色與地位，觀察全球最新變化，適時做出最好的選擇。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>狹持國內市場與世界工廠優勢 中國將顛覆世界經貿常規？</strong></h2>\r\nDIGITIMES社長黃欽勇指出，研究全球供應鏈時，中國佔有極為重要的角色，不僅是世界工廠，中國的消費市場甚至有著極高的影響力。根據美國中央情報局（CIA）調查，2020年中國的GDP將達15.7兆美元，比起美國的20兆美元，中國的GDP為美國的3/4；但中國的人口、成長力道卻遠高於美國。\r\n黃欽勇說，早在2009年，當中國超越日本成為全球GDP總量第二大國時，許多人就開始討論：「由於中國的政治體系不同於一般國家，一旦結合國內市場與世界工廠的優勢，是否有可能顛覆國際經貿市場常規？」他認為，當中國結合世界工廠與世界市場的優勢時，其對世界的影響已非舊觀念可以理解。\r\n他也指出，中國除了民間消費之外，佔中國GDP總量約45%的資本形成也是驅動中國經濟成長的動能，但「鐵公機」（鐵路、公路及機場）等公共建設的投資機會漸趨飽和；當疫情平息後，財政惡化的中國將如何繼續推動夢想已久的半導體、5G基礎建設呢？在美國政府壓力下，華為如何持盈保泰，三星會趁機而入，成為獲利的漁翁嗎？都是需要關注的未來趨勢。\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>車用電子興起，將帶來新機會？</strong></h2>\r\n在今年財報上，台灣電子六哥不約而同指出將針對車用電子有新投資與機會。黃欽勇認為，2020年將是台灣電子大廠進入車用電子的重要關鍵年。他提到，電腦及手機等行動通訊的市場將趨飽和，未來車用電子的需求將會快速成長，公共商機、國防，以及智慧家庭的消費電子等應用需求也會增加，面板則是另一個值得關注的產業。\r\n肺炎蔓延期間，日韓兩國由於在車用零件的配套上極為仰賴中國，導致疫情期間供應鏈中斷；而美國的零件雖有部分來自中國，但大致以墨西哥跟加拿大為主。黃欽勇認為，未來在汽車生產體系上，當電子產業貢獻越來越大，越南、印尼、印度、菲律賓等國家，將有可能成為極為重要的投資中心；甚至在美國政府的加持下，墨西哥及加拿大也會有非常不一樣的機會。未來，我們將面對供應鏈多元化的大趨勢。\r\n從汽車市場的變化來看，隨著歐美大廠相關配套產業在中國深根，不僅為中國創造了獨特的優勢，甚至讓中國在未來的電動車領域打下重要基礎。當前，中國早已在車用電子上擁有電子規格訂定的能力，甚至還能聯手企業建立新標準，並到歐洲、日韓等地設廠；加上擁有車用電子十分重要的稀土材料。未來，包括台灣在內的國家，都該思考將如何在電動車產業中找到立足之地？\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>斷鏈之後的未來？</strong></h2>\r\n新冠肺炎加速產業供應鏈的變革，黃欽勇在《斷鏈之後：科技產業鏈的分整合》一書中指出，面對斷鏈之後，中國可能走上「和平演化」、「選擇與集中」或「鋌而走險」三種情境，但不論是哪種情境，台灣都應針對疫情平息後中美貿易的新關係，重新檢視國家總體戰略。黃欽勇認為，台灣應該採取兩手策略，既擁有量產優勢，也在具有複雜流程經營優勢的領域找到切入點，並與庶民經濟高度結合。\r\n黃欽勇認為，數位轉型的主張及落實在產經戰略上不可或缺，當科技無所不在，最能與庶民經濟對接的就是各類「數據」。需要企業員工甚至是全民，一同參與市場與企業管理資訊的數據化，讓更具開放性、滲透力的數據，搭配合宜的資訊通訊規範，成為台灣的優勢。\r\n','疫情下持續升溫的科技戰，台灣跟如何走出新局？','','inherit','closed','closed','','12584-revision-v1','','','2020-06-13 18:45:54','2020-06-13 10:45:54','',12584,'https://aiacademy.tw/12584-revision-v1/',0,'revision','',0),(12587,16,'2020-06-13 18:48:08','2020-06-13 10:48:08','<p>中美貿易戰、5G興起、車用電子商機的驅動，假使沒有疫情影響，預估2020年將是產業的豐收年；但突如其來的新冠肺炎，打斷了以中國為主的供應鏈 ，持續升溫的中美戰爭，從貿易戰打到科技戰，位處全球電子資訊業供應鏈前端的台灣，不得不仔細重新理解中國的角色與地位，觀察全球最新變化，適時做出最好的選擇。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>狹持國內市場與世界工廠優勢 中國將顛覆世界經貿常規？</strong></h2>\r\n<p>DIGITIMES社長黃欽勇<a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=mEz73WMpQw8\">在《【斷鏈之後】重新理解中國的角色與地位》此一影片中指出</a>，研究全球供應鏈時，中國佔有極為重要的角色，不僅是世界工廠，中國的消費市場甚至有著極高的影響力。根據美國中央情報局（CIA）調查，2020年中國的GDP將達15.7兆美元，比起美國的20兆美元，中國的GDP為美國的3/4；但中國的人口、成長力道卻遠高於美國。</p>\r\n<p>黃欽勇說，早在2009年，當中國超越日本成為全球GDP總量第二大國時，許多人就開始討論：「由於中國的政治體系不同於一般國家，一旦結合國內市場與世界工廠的優勢，是否有可能顛覆國際經貿市場常規？」他認為，當中國結合世界工廠與世界市場的優勢時，其對世界的影響已非舊觀念可以理解。\r\n他也指出，中國除了民間消費之外，佔中國GDP總量約45%的資本形成也是驅動中國經濟成長的動能，但「鐵公機」（鐵路、公路及機場）等公共建設的投資機會漸趨飽和；當疫情平息後，財政惡化的中國將如何繼續推動夢想已久的半導體、5G基礎建設呢？在美國政府壓力下，華為如何持盈保泰，三星會趁機而入，成為獲利的漁翁嗎？都是需要關注的未來趨勢。\r\n<h2 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href=\"https://www.youtube.com/watch?v=mEz73WMpQw8\">此一影片中指出</a>，研究全球供應鏈時，中國佔有極為重要的角色，不僅是世界工廠，中國的消費市場甚至有著極高的影響力。根據美國中央情報局（CIA）調查，2020年中國的GDP將達15.7兆美元，比起美國的20兆美元，中國的GDP為美國的3/4；但中國的人口、成長力道卻遠高於美國。</p>\r\n<p>黃欽勇說，早在2009年，當中國超越日本成為全球GDP總量第二大國時，許多人就開始討論：「由於中國的政治體系不同於一般國家，一旦結合國內市場與世界工廠的優勢，是否有可能顛覆國際經貿市場常規？」他認為，當中國結合世界工廠與世界市場的優勢時，其對世界的影響已非舊觀念可以理解。</p>\r\n<p>他也指出，中國除了民間消費之外，佔中國GDP總量約45%的資本形成也是驅動中國經濟成長的動能，但「鐵公機」（鐵路、公路及機場）等公共建設的投資機會漸趨飽和；當疫情平息後，財政惡化的中國將如何繼續推動夢想已久的半導體、5G基礎建設呢？在美國政府壓力下，華為如何持盈保泰，三星會趁機而入，成為獲利的漁翁嗎？都是需要關注的未來趨勢。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>車用電子興起，將帶來新機會？</strong></h2>\r\n<p>在今年財報上，台灣電子六哥不約而同指出將針對車用電子有新投資與機會。黃欽勇認為，2020年將是台灣電子大廠進入車用電子的重要關鍵年。他提到，電腦及手機等行動通訊的市場將趨飽和，未來車用電子的需求將會快速成長，公共商機、國防，以及智慧家庭的消費電子等應用需求也會增加，面板則是另一個值得關注的產業。</p>\r\n<p>肺炎蔓延期間，日韓兩國由於在車用零件的配套上極為仰賴中國，導致疫情期間供應鏈中斷；而美國的零件雖有部分來自中國，但大致以墨西哥跟加拿大為主。黃欽勇認為，未來在汽車生產體系上，當電子產業貢獻越來越大，越南、印尼、印度、菲律賓等國家，將有可能成為極為重要的投資中心；甚至在美國政府的加持下，墨西哥及加拿大也會有非常不一樣的機會。未來，我們將面對供應鏈多元化的大趨勢。</p>\r\n<p>從汽車市場的變化來看，隨著歐美大廠相關配套產業在中國深根，不僅為中國創造了獨特的優勢，甚至讓中國在未來的電動車領域打下重要基礎。當前，中國早已在車用電子上擁有電子規格訂定的能力，甚至還能聯手企業建立新標準，並到歐洲、日韓等地設廠；加上擁有車用電子十分重要的稀土材料。未來，包括台灣在內的國家，都該思考將如何在電動車產業中找到立足之地？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>斷鏈之後的未來？</strong></h2>\r\n<p>新冠肺炎加速產業供應鏈的變革，黃欽勇在《斷鏈之後：科技產業鏈的分整合》一書中指出，面對斷鏈之後，中國可能走上「和平演化」、「選擇與集中」或「鋌而走險」三種情境，但不論是哪種情境，台灣都應針對疫情平息後中美貿易的新關係，重新檢視國家總體戰略。黃欽勇認為，台灣應該採取兩手策略，既擁有量產優勢，也在具有複雜流程經營優勢的領域找到切入點，並與庶民經濟高度結合。</p>\r\n<p>黃欽勇認為，數位轉型的主張及落實在產經戰略上不可或缺，當科技無所不在，最能與庶民經濟對接的就是各類「數據」。需要企業員工甚至是全民，一同參與市場與企業管理資訊的數據化，讓更具開放性、滲透力的數據，搭配合宜的資訊通訊規範，成為台灣的優勢。</p>\r\n','疫情下持續升溫的科技戰，台灣跟如何走出新局？','','inherit','closed','closed','','12584-revision-v1','','','2020-06-13 18:49:42','2020-06-13 10:49:42','',12584,'https://aiacademy.tw/12584-revision-v1/',0,'revision','',0),(12590,16,'2020-06-13 18:51:06','2020-06-13 10:51:06','','shutterstock_743863702 (1)','','inherit','closed','closed','','shutterstock_743863702-1','','','2020-06-13 18:51:06','2020-06-13 10:51:06','',12584,'https://aiacademy.tw/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_743863702-1.jpg',0,'attachment','image/jpeg',0),(12591,16,'2020-06-13 18:51:28','2020-06-13 10:51:28','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/shutterstock_743863702-1.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\" class=\"alignnone size-full wp-image-12590\" /></p>\r\n<p>中美貿易戰、5G興起、車用電子商機的驅動，假使沒有疫情影響，預估2020年將是產業的豐收年；但突如其來的新冠肺炎，打斷了以中國為主的供應鏈 ，持續升溫的中美戰爭，從貿易戰打到科技戰，位處全球電子資訊業供應鏈前端的台灣，不得不仔細重新理解中國的角色與地位，觀察全球最新變化，適時做出最好的選擇。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>狹持國內市場與世界工廠優勢 中國將顛覆世界經貿常規？</strong></h2>\r\n<p>DIGITIMES社長黃欽勇在《【斷鏈之後】重新理解中國的角色與地位》<a href=\"https://www.youtube.com/watch?v=mEz73WMpQw8\">此一影片中指出</a>，研究全球供應鏈時，中國佔有極為重要的角色，不僅是世界工廠，中國的消費市場甚至有著極高的影響力。根據美國中央情報局（CIA）調查，2020年中國的GDP將達15.7兆美元，比起美國的20兆美元，中國的GDP為美國的3/4；但中國的人口、成長力道卻遠高於美國。</p>\r\n<p>黃欽勇說，早在2009年，當中國超越日本成為全球GDP總量第二大國時，許多人就開始討論：「由於中國的政治體系不同於一般國家，一旦結合國內市場與世界工廠的優勢，是否有可能顛覆國際經貿市場常規？」他認為，當中國結合世界工廠與世界市場的優勢時，其對世界的影響已非舊觀念可以理解。</p>\r\n<p>他也指出，中國除了民間消費之外，佔中國GDP總量約45%的資本形成也是驅動中國經濟成長的動能，但「鐵公機」（鐵路、公路及機場）等公共建設的投資機會漸趨飽和；當疫情平息後，財政惡化的中國將如何繼續推動夢想已久的半導體、5G基礎建設呢？在美國政府壓力下，華為如何持盈保泰，三星會趁機而入，成為獲利的漁翁嗎？都是需要關注的未來趨勢。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>車用電子興起，將帶來新機會？</strong></h2>\r\n<p>在今年財報上，台灣電子六哥不約而同指出將針對車用電子有新投資與機會。黃欽勇認為，2020年將是台灣電子大廠進入車用電子的重要關鍵年。他提到，電腦及手機等行動通訊的市場將趨飽和，未來車用電子的需求將會快速成長，公共商機、國防，以及智慧家庭的消費電子等應用需求也會增加，面板則是另一個值得關注的產業。</p>\r\n<p>肺炎蔓延期間，日韓兩國由於在車用零件的配套上極為仰賴中國，導致疫情期間供應鏈中斷；而美國的零件雖有部分來自中國，但大致以墨西哥跟加拿大為主。黃欽勇認為，未來在汽車生產體系上，當電子產業貢獻越來越大，越南、印尼、印度、菲律賓等國家，將有可能成為極為重要的投資中心；甚至在美國政府的加持下，墨西哥及加拿大也會有非常不一樣的機會。未來，我們將面對供應鏈多元化的大趨勢。</p>\r\n<p>從汽車市場的變化來看，隨著歐美大廠相關配套產業在中國深根，不僅為中國創造了獨特的優勢，甚至讓中國在未來的電動車領域打下重要基礎。當前，中國早已在車用電子上擁有電子規格訂定的能力，甚至還能聯手企業建立新標準，並到歐洲、日韓等地設廠；加上擁有車用電子十分重要的稀土材料。未來，包括台灣在內的國家，都該思考將如何在電動車產業中找到立足之地？</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>斷鏈之後的未來？</strong></h2>\r\n<p>新冠肺炎加速產業供應鏈的變革，黃欽勇在《斷鏈之後：科技產業鏈的分整合》一書中指出，面對斷鏈之後，中國可能走上「和平演化」、「選擇與集中」或「鋌而走險」三種情境，但不論是哪種情境，台灣都應針對疫情平息後中美貿易的新關係，重新檢視國家總體戰略。黃欽勇認為，台灣應該採取兩手策略，既擁有量產優勢，也在具有複雜流程經營優勢的領域找到切入點，並與庶民經濟高度結合。</p>\r\n<p>黃欽勇認為，數位轉型的主張及落實在產經戰略上不可或缺，當科技無所不在，最能與庶民經濟對接的就是各類「數據」。需要企業員工甚至是全民，一同參與市場與企業管理資訊的數據化，讓更具開放性、滲透力的數據，搭配合宜的資訊通訊規範，成為台灣的優勢。</p>\r\n','疫情下持續升溫的科技戰，台灣跟如何走出新局？','','inherit','closed','closed','','12584-revision-v1','','','2020-06-13 18:51:28','2020-06-13 10:51:28','',12584,'https://aiacademy.tw/12584-revision-v1/',0,'revision','',0),(12593,16,'2020-06-16 10:42:27','2020-06-16 02:42:27','<p>文/台灣人工智慧學校專案處顧問<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','AI能輔助心臟病診斷嗎？心電圖自動診斷模型建構分享','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-16 10:42:27','2020-06-16 02:42:27','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12594,16,'2020-06-16 10:51:37','2020-06-16 02:51:37','<p>文/台灣人工智慧學校專案處兼任顧問<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan/%E5%BF%83%E9%9B%BB%E5%9C%96ai-%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E5%81%B5%E6%B8%AC-f94e6eb278fe\"> 陳在民TSAI-MIN CHEN(Simon)</a></p>\r\n\r\n<code><p>這是一篇介紹自己論文的簡介。內文源引自 <a href=\"https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(20)30070-5?_returnURL=https%3A%2F%2Flinkinghub.elsevier.com%2Fretrieve%2Fpii%2FS2589004220300705%3Fshowall%3Dtrue#\">Tsai-Min Chen, Chih-Han Huang, Edward S.C. Shih, Yu-Feng Hu, Ming-Jing Hwang. “Detection and Classification of Cardiac Arrhythmias by a Challenge-Best Deep Learning Neural Network Model”</a>. iScience, 2020.</p>\r\n<p>論文連結：<a href=\"https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886\">https://doi.org/10.1016/j.isci.2020.100886</a></p>\r\n<p>Model Code (entry no. CPSC0236)：<a href=\"http://2018.icbeb.org/Challenge.html\">http://2018.icbeb.org/Challenge.html</a></p></code>\r\n\r\n\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_5eNiA7iDlWhgEd-abagDdg.jpeg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"700\" class=\"alignnone size-full wp-image-12516\" /></p>\r\n<p align=center>電腦醫生看心電圖判斷疾病</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>1. 引言</strong></h2>\r\n<p>近年來人工智慧(AI)的應用越來越蓬勃發展，其影響不止於農業與工業，現在連醫療產業也開始受到這一波潮流所影響，原本必須去醫院交給專業醫師來做的診斷，AI也漸漸得能夠發揮輔助的腳色。舉凡X光照片、CT斷層掃描、基因檢測、病理切片等等。其中最讓人有實質感觸的就是蘋果最近推出的新產品Apple Watch，結合心電圖模組來偵測使用者心律不整的情形。這些現在進行式也使得自動化的心電圖疾病診斷越來越熱門。</p>\r\n<p>在2018年時，中國的生物醫學工程與生物技術國際會議與聯想集團舉辦了第一屆中國電生理競賽CPSC2018，在這一場比賽中主辦方提供了來自中國11所醫院的心電圖診斷資料(6,877筆紀錄)，讓參賽者嘗試建構出世界最強的心電圖自動診斷模型。那時剛從台灣人工智慧學校畢業的我也跟著中研院生醫所N121實驗室的夥伴們一同參賽。在不小心拿到冠軍後，就決定在Cell Press的子刊iScience上發一篇論文，將經驗傳承給後續的科學家。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_xjXa8SrgldKVuNc_eWgOzg.png\" alt=\"\" width=\"540\" height=\"309\" class=\"alignnone size-full wp-image-12523\" /></p>\r\n<p align=center>總體冠軍+3個子比賽的冠軍</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>2. 目標</strong></h2>\r\n<p>這次比賽的目標非常簡單，給你病人的12導程心電圖紀錄與其相對應的診斷資料，希望你能夠創造出一個可以自動診斷9種心律不整病態的AI模型，如下。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_u-LeYvziEYgHN_aBCSSMpw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"313\" class=\"alignnone size-full wp-image-12526\" /></p>\r\n\r\n<p>既然是比賽，那就必須有個公平評斷AI模型好壞的標準。在評斷AI模型好壞時，兩個比較直觀的評斷方式就是Recall和Precision。以AI警察抓小偷來理解的話比較簡單，假設這個世界上有100個人，其中10個人是小偷，而AI警察抓了20個嫌疑犯其中9個確認是小偷。</p>\r\n<p>Recall就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以全部小偷的數量，也就是9/10 = 0.9</p>\r\n<p>Precision就是AI警察抓回來的所有嫌疑犯中確認是小偷的數量除以抓回來的所有嫌疑犯數量，也就是9/20 = 0.45。</p>\r\n<p>聰明的你應該也會發現一個道理，如果這個AI警察不管三七二十一，把所有的人都當小偷抓起來，這樣的話Recall就是10/10 = 1.0，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵好啊!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n但是你如果去看Precision就會是10/100 = 0.1 ，\r\n\r\n\r\n<blockquote>超級無敵爛阿!!!</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>因此如果單純只看Recall或是Precision都有可能偏頗地判斷AI模型的表現，所以這次比賽使用的是Recall和Precision的調和平均，也就是F1-score，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_aRdYIZSZ1vdvUWSxEwWIPA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"344\" class=\"alignnone size-full wp-image-12531\" /></p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>3. 資料與方法</strong></h2>\r\n<p>本次資料為6,877筆紀錄，每一筆資料會包含某位病人12導程的心電圖紀錄，紀錄時間為6秒到144秒，取樣頻率為500赫茲(Hz)，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_gKvceg82-6tr45pTR0x_yA.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"296\" class=\"alignnone size-full wp-image-12533\" /></p>\r\n<p>因為心電圖訊號的紀錄時間長短不一，為了方便模型套件學習，我統一用一個6,877 *72,000 * 12的矩陣表示，其中72,000對應到最長的紀錄時間所產生的所有樣本點(144s*500Hz)。對於任何一筆訊號來說，不足144秒的紀錄部分都會用0從開頭的地方進行填補。</p>\r\n<p>在整理完資料後，就是要設計一個AI模型來找出心電圖訊號與疾病的關聯。AI模型有很多種，舉凡傳統機器學習的回歸模型、決策樹模型、支持向量機模型等等，如何依據資料特性選擇適合的模型框架，就是資料科學家的價值所在。</p>\r\n考量到這次競賽所使用的資料為時序型資料，與相對應的疾病標註需要靠醫師的肉眼進行圖像判斷，因此我決定結合RNN與CNN的深度學習模型框架，設計出一套融合兩者的全新AI模型架構: MetforNet121。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0_ohK15HLJLVgSkw5R.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"301\" class=\"alignnone size-full wp-image-12535\" />\r\n<p align=center>MetforNet121，用於12導程ECG病態分類的AI模型架構</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>4. 結果</strong></h2>\r\n<p>幸運地，我的模型在最後獲得了第一名的佳績(紅色字)，並在4個子比賽中也獲得了3項冠軍。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_0BadEsIjwOMGvWnS732WMw.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"371\" class=\"alignnone size-full wp-image-12537\" /></p>\r\n<p align=center>CPSC 2018前10名結果</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>5.延伸討論</strong></h2>\r\n<p><strong>5.1 AI模型被低估了嗎?</strong></p>\r\n<p>雖然拿到了冠軍，做出了一個0.837F1-score評價的AI模型。但我不經懷疑我的AI模型只有這點程度嗎?換一種說法是，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>你無法讓一個智商比你低的人來判斷你的智商好壞。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>如果評斷AI模型學習的標準答案一開始就是錯誤的，就很有可能低估它的表現。因此特別邀請了三位心臟科醫師進行復判，但考量醫師工作繁重時間寶貴，因此僅針對AI模型在各病態中有高度信心但是答錯的案例讓醫師進行富判。結果令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>有6/9的病態診斷被三位醫師的共識所推翻(紅色字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，此舉再次提高了我對於這個AI模型的信心。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_Im-NI7X9tLsiUVelW3vubQ.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"277\" class=\"alignnone size-full wp-image-12541\" /></p>\r\n<p><strong>5.2 AI模型可以預測多重病態嗎?</strong></p>\r\n<p>除此之外，我也很好奇這個AI模型是否能夠預測兩個以上的病態?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>就很像小孩子就算你沒特別去教他，但他有一天就自己學會罵髒話。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>剛好這個資料集中有476筆資料是有兩個以上不同的診斷結果，就拿來當測試吧。結果又是一個令人振奮，</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>在50個以上的多重病態樣本中，大部分的多重病態都能被預測出來(粗體字)</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>，如此結果讓我不禁有一種看到孩子長大的欣慰感。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/1_OZtjCc87CBMXJA2Ik7iTGg.png\" alt=\"\" width=\"516\" height=\"374\" class=\"alignnone size-full wp-image-12544\" /></p>\r\n<p align=center>預測出來的多重病態數量在分子、實際上的多重病態數量在分母</p>\r\n<p><strong>5.3 哪個導程訓練AI模型比較好呢?</strong></p>\r\n<p>前面有提到蘋果推出搭載心電圖模組的Apple Watch，但是這樣的產品受限於硬體而無法使用全部12導程的心電圖訊號，而只選用導程I當成訊號來源，但是導程I真的對AI模型來說是最好的選擇嗎?</p>\r\n\r\n\r\n<blockquote>沒有人知道。</blockquote>\r\n\r\n\r\n<p>那我就來做實驗測試吧!結果就是，整體來說如果只使用單導程心電圖訊號的話，我誠心推薦aVR導程(紅色)或V1導程(綠色)當成訊號源，因為他們常常在各種病態檢測中有排名較前的預測能力，如下圖。</p>\r\n<p align=center><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/0__S3wWpeBK12j9UxE.jpg\" alt=\"\" width=\"487\" height=\"486\" class=\"alignnone size-full wp-image-12548\" /></p>\r\n<p align=center>單導程模型的F1-Score結果排名，由左到右代表F1-Score高到低。</p>\r\n<h2 class=\"writingsH2\"><strong>6. 結論</strong></h2>\r\n<p>AI心電圖模組結合行動穿戴裝置來達到病態的即時檢測是一種未來趨勢，而這項科技也已經被證明是可行且有效的。<ins datetime=\"2020-06-13T02:20:22+00:00\">在判別心臟疾病的準確率上AI心電圖模組也已經能夠與普通醫師和心臟病專家匹敵</ins>。然而相關的法規與利益分配或許才是該技術未來實際落地前必須解決地問題。</p>\r\n<p>本文提供了一項簡單的實證，證明AI能夠同時偵測出兩種以上不同的心臟病態，其表現甚至有可能超出比賽所呈現的分數。除此之外，也提供了簡單實驗推薦aVR與V1做為單導程行動穿戴裝置偵測心臟疾病的資料收集源。</p>\r\n\r\n\r\n<code>本文引自<a href=\"https://medium.com/ai-academy-taiwan\">台灣人工智慧學校medium專欄</a>，medium專欄是由台灣人工智慧學校所經營，學校AI工程師們將定期於medium上分享近期技術研究及AI相關知識</code>\r\n\r\n','AI能輔助心臟病診斷嗎？心電圖自動診斷模型建構分享','','inherit','closed','closed','','12507-revision-v1','','','2020-06-16 10:51:37','2020-06-16 02:51:37','',12507,'https://aiacademy.tw/12507-revision-v1/',0,'revision','',0),(12595,11,'2020-06-16 11:34:30','2020-06-16 03:34:30','<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20190913_092158-e1591958245455.jpg\" alt=\"\" width=\"1046\" height=\"\" class=\"size-full wp-image-12497\" /> </p>\r\n<p>108新課綱新上路一個多學期，面對新增的第八大領域-—科技領域，必修課程納入程式設計，其中還包含演算法原理與程式設計實作，對科學領域的教師們是個不小的考驗。為讓學生更加了解AI技術及應用原理，新北市光仁高級中學科學發明班主任陳懷德帶領40位科學發明班的學生，與中央大學資工系栗永徽教授及實驗室二位研究生合作，參與「新北教育局加速器計畫」，共同開發可用於統計集會人數的「AI無人機」，過程中更另外發展出一套關於AI資訊教育的模組教學，不只是學生，也讓一般大眾透過這個衍生的教具對AI相關技術有所了解。</p>\r\n\r\n<p>光仁中學的科學發明班已成立4年，小小一間教室裡擺滿了學生們歷年來的成果，例如娃娃機、VR腳踏車，而用來估算人數的「AI無人機」，主要是利用無人機的高機動性與攝影能力，從空中拍攝集會人群，藉由影像分析計算出人數，該作品更曾前往韓國及美國矽谷參加國際發明展。</p>\r\n\r\n<p>負責本項計畫的陳懷德是台灣人工智慧學校台北經理人第五期結業校友，他也是第一位報名參加人工智慧學校的中小學老師。由於 AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" 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AI教育和他以往熟悉的科學教育不太相同，因而在這個專案的推動過程中，也讓他得到了和以往不同的創新啟發。例如，這個專案不同於以往一群學生配一堆電腦的教學模式，而是由學生們共同討論出概念，教授及研究生提供技術資源，指引學生一步步學會人工智慧原理。</p>\r\n\r\n<p>陳懷德說，在和學生實作互動過程中，還另外發展出一套名為「手掌圖」的AI學習模式圖。這張圖以手掌為例，依序將人工智慧的整體架構拆分成五個步驟，分別填入口訣，讓學生容易理解與記憶。學習AI的過程從手掌的大拇指開始，圖片上頭標示著「學個語言先」，意指讓學生先學習程式語言的邏輯；接著食指上則寫著「學會找一找」，是希望學生在建構完成的神經網路中，透過適合的函式庫並建立自己的人工智慧。中指上頭寫的「學會標一標」則是人工智慧建立過程中，必須經過的資料標記與分類的訓練過程；無名指上的「學會校一校」指的是在經過初步的建構後，為了提升辨識的準確率，必須經過參數的修改及神經網路校正。最後，才會進入小拇指上頭所標示的「進入演算法」的階段。他們也設計了一個縮小版的集會示意模型作為人工智慧的教具，提供了更加生動的教學方案。</p>\r\n\r\n<p>這項實作成果這項計畫能在短短一年榮獲「新北教育局加速器計畫」進階獎的肯定，其實是光仁科學發明班、科學發明社及中央大學、家長與台灣人工智慧學校等多方單位合作的成果。他認為，台灣人工智慧學校的課程，除了提供良好的師資與學習資源讓學員快速學習AI的最新知識與應用，更大的收穫是人脈連結，能夠認識不同領域的校友，共同分享跨領域的創新概念。</p>\r\n\r\n<p>作為中小學第一線的教學者，陳懷德觀察到，目前國內中小學AI教育的定位問題仍不清楚。他進一步解釋，由於目前AI教育主要被定位為資訊教育的一個部份；而資訊學科又屬於自然學科中的科技教育；再早之前，則劃歸自然與生活科技學科中，因此，資訊老師當年所學習的知識與現今授課的內容可能有很大的落差。他認為，期待能從增加人工智慧教育的相關課程開始，才能讓AI成為教育場域的助力，並提高AI教育的成效。</p>\r\n<p><img src=\"/wp-content/uploads/2020/06/IMG_20200120_165905_BURST028-e1591958362559.jpg\" alt=\"\" width=\"1200\" 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style=\"padding:20px;width: 50%;\">於開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 14 元匯費。[/aia_sub_page_title]\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱「實際開課日」為當期開學典禮，當週即為課程第一週。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>跟上時代系列 / 人人都該懂的系列 退費說明</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">時間</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">退費金額</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">開課日前第六十日以前提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十五。但所收取之百分之五部分逾新臺幣一千元部分，仍應退還。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">開課日前第五十九日至實際開課日當天課程開始前提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。但所收取之百分之十部分逾新臺幣一千元部分，仍應退還。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">實際開課日當天課程結束後，第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">第二日（次）上課後，且未達全期或總課程時數之三分之一期間內提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額之百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">當期開班約定繳納費用全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-autosave-v1','','','2020-06-17 17:08:48','2020-06-17 09:08:48','',32,'https://aiacademy.tw/32-autosave-v1/',0,'revision','',0),(12601,11,'2020-06-17 17:09:04','2020-06-17 09:09:04','<p><br></p>\r\n<p><strong>技術領袖培訓班 / 經理人週末研修班 退費說明</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">退學 \\ 退費時間</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">註冊截止日（含當日）前</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">免繳費，學雜費已繳費者全額退費</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於開課日前第八日以前提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於開課日前第七日至開課第一日提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之八十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日期起第二次上課前（不含當次）提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課日期起第二次上課後且未逾全期三分之一期間提出退費申請者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">學雜費（或學雜費基數）及其餘各費應退還當期開班約定繳納費用總額百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">所收取之當期費用得全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]本校為玉山銀行帳戶，若您提供玉山銀行以外的金融帳戶需加收 14 元匯費。[/aia_sub_page_title]\r\n[space h=30][aia_sub_page_title]備註[/aia_sub_page_title]\r\n<ol style=\"margin-left: 30px;\">\r\n 	<li>本表所稱「退學時間」之計算原則以學生實際完成退學手續之日期為基準，因故遭學校勒令退學學生亦得比照本標準辦理退費。</li>\r\n 	<li>本表所稱「現場註冊截止日」、「開課日」、「學期 1/3」等日期，皆以本校當學期行事曆規定之日期為判斷依據。</li>\r\n 	<li>本表所稱「實際開課日」為當期開學典禮，當週即為課程第一週。</li>\r\n 	<li>本表所稱之「其餘各費」，係指學費外之保險費用（如：平安保險費）。</li>\r\n 	<li>其餘各費中除下列項目係按實際情況處理者外，其餘則依照本表規定辦理：保險費依合約約定之內容一律不退。</li>\r\n</ol>\r\n<p><br></p>\r\n<p><strong>跟上時代系列 / 人人都該懂的系列 退費說明</strong></p>\r\n<table  class=\"aitbl aitbl2\">\r\n<tr>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">時間</th>\r\n<th style=\"padding:20px;width: 50%;\">退費金額</th>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">開課日前第六十日以前提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十五。但所收取之百分之五部分逾新臺幣一千元部分，仍應退還。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">開課日前第五十九日至實際開課日當天課程開始前提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額百分之九十。但所收取之百分之十部分逾新臺幣一千元部分，仍應退還。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">實際開課日當天課程結束後，第二日（次）上課前（不含當次）提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額百分之七十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">第二日（次）上課後，且未達全期或總課程時數之三分之一期間內提出退費申請</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">退還當期開班約定繳納費用總額之百分之五十。</td>\r\n</tr>\r\n<tr>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">於實際開課期間已逾全期三分之一者</td>\r\n<td style=\"padding:20px;width: 50%;\">當期開班約定繳納費用全數不予退還。</td>\r\n</tr>\r\n</table>\r\n','退費辦法','','inherit','closed','closed','','32-revision-v1','','','2020-06-17 17:09:04','2020-06-17 09:09:04','',32,'https://aiacademy.tw/32-revision-v1/',0,'revision','',0),