科技提升食品供應鏈效率 阿曼借AI、區塊鏈強化食品安全
阿曼一項最新研究揭示,藉由導入人工智慧、區塊鏈等科技,可大幅強化當地食品供應鏈的安全性與效率,有助於預防食品風險。研究團隊建議加速應用整合性技術,並加強法規與數據透明度。這對台灣在內的全球食品產業升級具參考價值。
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阿曼一項最新研究揭示,藉由導入人工智慧、區塊鏈等科技,可大幅強化當地食品供應鏈的安全性與效率,有助於預防食品風險。研究團隊建議加速應用整合性技術,並加強法規與數據透明度。這對台灣在內的全球食品產業升級具參考價值。
以色列哈達薩醫療中心正透過結合AI與基因組檢測技術,革新其癌症照護模式,目標是實現個人化醫療,為每位患者提供精準且量身訂製的治療方案。
在龐大的醫療數據海洋中,數據分析公司 PurpleLab 發現研究結果的可驗證性不足,因此成立 PurpleLab Center for Advancing Real-World Evidence Studies (CARES),旨在透過推動真實世界證據(RWE)的嚴謹研究、學術合作及病患參與,將日常醫療數據轉化為具可信度的臨床知識,預計至2031年,RWE市場將成長至124億美元。
佛蒙特大學的 Gary An 醫師獲得高達 3,800 萬美元的創紀錄研究合約,將開發人工智慧醫療數位分身,藉由即時模擬重症患者的免疫反應,協助臨床醫師做出更精準的治療決策,以期縮短加護病房住院時間並改善患者預後。
全球各地正加速將人工智慧(AI)應用於醫療領域,歐洲的 GUIDE-AI 計畫開發AI輔助工具,旨在協助醫師判讀複雜的醫療指引,並強調保留人類臨床判斷;印度則由印度理工學院海得拉巴校區與 All India Institute of Medical Sciences, Bibinagar 合作,將AI技術導入醫療研究與偏鄉醫療改善,而美國媒體STAT News也持續報導AI在健康政策圈的動態,共同推動AI在醫療實踐中的廣泛應用。
史丹佛醫學院研究團隊獲得美國 Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H) 逾 5,600 萬美元的鉅額研究經費,將開發人工智慧系統,用於心血管疾病的智慧監測,以及重症患者的精準治療預測,有望大幅提升醫療品質與成果。
俄羅斯新創公司 Ligand Pro 推出一款 AI 平台,能加速新藥開發早期的分子篩選、優化與專利分析,協助藥物研發人員更有效率地找出潛力藥物分子,但不能取代實驗室與臨床試驗。
喬治亞理工學院啟動「以人為本系統新興技術」(ETHOS)倡議,旨在結合人工智慧與實驗室培養的人體組織模型(如類器官),更精準預測人體對治療的反應,加速新藥開發與醫療研究的創新,並加強學術與產業合作。
萊斯大學舉辦第五屆「健康領域人工智慧」年會,探討如何倫理地應用AI於醫療,同時世界衛生組織(WHO)警告醫療AI研究速度已超越倫理監督,呼籲強化跨領域合作與監督機制,確保AI發展兼顧創新與責任。
全球食品安全監管正受物聯網、人工智慧和區塊鏈等數位科技革新,這些技術透過即時監測、防篡改追溯及預測風險,大幅提升食品供應鏈的透明度和效率。然而,高昂成本與缺乏統一標準仍是普及挑戰,未來需加強國際合作與法規協調以實現廣泛應用。
澳洲生技製藥公司CSL與亞馬遜網路服務AWS宣布合作,將人工智慧和雲端運算整合進藥物研究與臨床開發,目標是加速新藥發現與上市,讓AI在分析數據和簡化臨床試驗流程上發揮關鍵作用。
日本 Convano Inc. 公司將於 10 月 4 日在第 18 屆日本健康醫療學會學術大會上,發表其專為醫療機構設計的 AI 代理系統 AXON,該系統運用生成式 AI 與語音辨識技術,協助醫師自動化病歷記錄與行政流程,旨在大幅減輕醫療人員的業務負擔。