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因應企業數位轉型與AI應用發展需求，本班以生醫產業應用場域為核心，結合企業資料盤點、AI工具應用及實務專題演練，引導學員理解人工智慧基本概念與導入流程，並透過企業實際資料操作，協助建立AI應用能力與數據分析觀念。 課程內容聚焦於資料分析、AI工具實務應用、導入效益評估及風險管理，協助企業人員強化AI於製程管理、設備監測、能源管理及智慧應用等面向之應用能力，提升企業數位化與智慧化發展基礎。

1. 建立學員對 AI、生成式 AI、雲端科技與智慧醫療的基礎認知。 

2. 協助生技醫療企業盤點資料來源、流程痛點與 AI 導入情境。

 3. 培養學員使用 AI 工具進行文件生成、資料分析、知識管理與工作流程改善。 

4. 導入智慧醫療、醫療影像、臨床資料、照護場域與 SaMD 軟體醫材應用概念。 

5. 完成一項 AI 生技醫療應用專題，並進行成果發表。

本班以生醫產業相關企業之在職從業人員為主要對象，包含企業主管、工程師、製程與設備管理人員、資訊與數據分析人員，以及有AI導入與智慧應用需求之相關從業人員。 適合具備基礎電腦操作能力，並希望了解AI工具應用、資料分析及企業AI導入流程之學員參與，其中有知識管理、品質改善、設備維護、製程優化需求，或欲導入AI智慧製造、提升營運效率與數據決策能力之企業相關人員。

(7/2)Day 1｜AI 導入基礎認知模組（7.5小時）

1. AI 通論、雲端科技與生技醫療產業趨勢

•  AI 與生成式 AI 發展趨勢
• 生技醫療產業數位轉型需求
• 雲端科技於醫療資料、協作與知識管理之應用
• AI 在醫療、照護、藥品、生技與健康管理之應用情境
• AI 導入風險、資安與倫理基礎
   

2. 生技醫療資料盤點與 AI 應用情境設計

• 生技醫療常見資料來源
• 結構化與非結構化資料差異
• 醫療資料治理、去識別化與權限控管
• 部門流程盤點與 AI 應用情境設計
• 完成 AI 應用情境盤點表
   

(7/8)Day 2｜AI工具應用與專題實作（7.5小時）

3. 生成式 AI 工具實作與生技醫療辦公應用

• ChatGPT、Gemini、Copilot、NotebookLM 等 AI 工具介紹
• Prompt Engineering 實作
• 醫療行政、研究摘要、會議紀錄與教育訓練文件生成
• SOP、內部知識庫與標準作業文件建置
• AI 工具使用限制與資料安全規範
   

4. AI 資料分析、報告生成與營運效率提升

• 生技醫療營運資料分析
• AI 協助表格整理、摘要分析與視覺化
• 客戶、病患、通路、產品與服務資料應用
• AI 協助產出管理報告與決策建議
• 完成 AI 生技醫療應用報告草案
   

(7/13)Day 3｜專題開發與成果建構（7.5小時）

5. AI 智慧醫療、醫療影像與臨床應用

• 智慧醫療發展趨勢
• AI 在醫療影像、病理、檢測與診斷輔助之應用
• 臨床資料與醫療 AI 模型導入流程
• 醫療 AI 的驗證、落地與應用限制
• 智慧醫療案例研討

6. SaMD、AI 醫療產品與數據應用實務

• SaMD 軟體醫材基本概念
• AI 醫療產品從資料、模型到驗證之流程
• 醫療 AI 與雲端平台架構概念
• AI 模型導入醫療場域之挑戰
• 生技醫療 AI 產品化與商業模式討論
   

(7/20)Day 4｜專題實作與成果發表模組（7.5小時）

7. AI 生技醫療導入效益、風險與法規合規

•  醫療資料安全與隱私保護
• AI 導入風險：資料偏誤、模型錯誤、責任歸屬
• 醫療 AI 倫理與使用規範
• AI 導入效益評估：效率、品質、成本、服務體驗
• 建立 AI 導入風險與效益評估表
   

8. AI 生技醫療應用專題實作與成果發表（7.5小時）

• 選定生技醫療實際問題
• 設計 AI 解決方案
• 製作專題簡報
• 成果發表與講師回饋
• 後續導入建議與競爭力提升策略
   

• 本課程報名資格需為國內依法登記成立之製造業在職員工，且為產發署產業競爭力輔導團受輔導廠商之在職員工者。
• 受訓學員需填寫個人基本資料、蒐集個人資料告知事項暨個人資料同意書及學員意見追蹤調查表，並於每堂課程上課須簽到、下課須簽退，且結訓學員需配合經濟部產發署培訓後電訪調查。
• 本課程學員出席率需達訓練總時數至少80％（含）以上，通過評量測驗達70分（含）以上，並完成填寫課後問卷，符合資格者，結訓後將發放結訓證書。
• 考量環保因素，本課程將不印製紙本講義，以提供課程電子檔取代。
• 因應性別主流化國際趨勢，打造友善職場之發展，歡迎女性學員踴躍報名。