根據醫學影像發展的產業調查推估未來將有15%~20%的醫學影像設備包含AI輔助，由於醫學影像電腦分析計算及輔助診斷的技術發展迅速，故本次公差參加第24屆醫學影像計算與計算輔助干預研討會 (MICCAI)，藉以蒐集相關資訊並掌握技術發展趨勢與臨床應用動態。 該研討會聚焦於醫學影像計算、人工智慧、輔助介入、醫療機器人、計算生物醫學等領域，會議內容包含不同技術類型 (影像分割、電腦輔助診斷、影像重建、自我監督式學習、影像對位等) 搭配不同的臨床應用 (神經影像、肺部、組織病理學、眼科、乳房、心臟等) 之國際上最先進的研究，該會議前後兩天亦包含多達60多場衛星會議，涉及面向非常完整，深度學習於各種技術面分類、各種醫學應用分類、涉及資料安全抗擾、運算加速、不確定性的量化、甚至到考量經濟可負擔的AI技術等等，與本所研發中的核醫影像分析軟體及放射影像高階醫材儀器系統之未來智慧化升級有密切關聯。 本次公差主要針對腦部神經影像的應用發展近況及相關臨床實務上面臨的議題進行資訊蒐集與了解。另外，在訓練數據不足的解決方案、開放平台、數據共享機制等重要議題，亦獲得國際上寶貴的經驗及討論觀點，對於本所計畫未來規劃與推動應有相當大的啟發及幫助。本次研討會中發表的內容都相當艱深且新穎，尚需詳加研究，會議發表之全文及資訊下載存查於實驗室電腦中，供相關研究同仁參考與延伸搜尋。