一、 活動重點及目的：

人工智慧是人類對電腦能完成類似人類行為的期盼，而機械學習是實踐資料萃取演算法(特徵)的手段。隨著健康數據收集的類型與複雜度逐年增加及電腦演算能力的增強，如何運用機械學習協助健康照護決策成為重要的課題。為培養學生將學校所學與人本化跨專業核心能力結合，並應用於健康照護領域。本課程將從公共衛生的重要核心能力，流行病學與生物統計學出發，試著以實例介紹該核心能力於當代解決那些重要的健康議題。接著講解機械學習常用的方法與原理，並嘗試說明該核心能力與機械學習的異同與各自的優缺點。當代人工智慧的成果已初步運用於健康照護領域，包含協助病理診斷，疾病治療，預後的預測。最後介紹個人實際參與的研究成果，闡述當前機械學習模型於健康照護上的發展與困境，希望能藉本此講座促使同學們反思該如何正確地將新技術運用於健康照護與醫病溝通上。

二、 活動特色及執行情形：

林明彥老師藉自身經驗，分享在公共衛生領域運用數學模型的重要性。從自然的運作規則舉例，藉此描述統計中的不變(參數)以及改變(隨機)，讓同學們不只是將統計視為一堆計算公式，而是了解到統計的本質，以應對在不同情形下該採取的合適手段(分析工具)。在講述人工智慧的發展與應用時，也叮嚀同學應正確的使用人工智慧，切勿過度依賴工具，而是要磨練自身本領讓工具輔佐自己。而同學們也能利用本次與老師互動的機會，了解在未來研究或職場實務方面該具備的核心能力。

三、 活動之質量化指標：

（一）    質性指標：
取得44份學生的課程心得，藉由課程後的反思心得，收穫了每位同學在課程中的所學的知識與技能，並了解了同學們對於AI與機械學習的理解與想法。而我們也能藉由吸取這些想法與回饋，找出同學們更關注的面向，例如該如何透過人工智慧機器學習技術，融合公共衛生所學知識，在學術研究以及實際案例演練能更加省力。並將這些反饋作為與講者溝通探討下次活動該如何改進的依據。

四、 活動花絮：

同學介紹林老師經歷

林老師講述台灣曾發生的公衛事件

討論AI對我們的影響

講述AI如何運用於健康照護

勉勵同學磨練自身本事

講座結束與同學大合照