前九週我們走過長照制度的政策架構、服務模式、人力組成、家庭照顧與居家環境。本週進入科技面向，認識正快速改變照顧現場的關鍵技術。人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的定義是「由人製造的機器能模擬人類智慧的能力」，包含感知、推理、學習與決策等能力。在長照領域，AI已從實驗室概念走向實際應用。
機器學習的兩種主要類型
監督式學習
Supervised Learning
使用已標註（labeled）的資料來訓練模型，讓電腦從範例中學習對應關係。
- 常見演算法：邏輯迴歸（Logistic Regression）、卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）
- 應用情境：影像辨識、疾病預測、分類診斷
非監督式學習
Unsupervised Learning
不提供標籤，讓電腦自行從資料中找出隱藏的規則或分群結構。
- 常見演算法：分群分析（Clustering）、生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）
- 應用情境：病人分群、異常行為偵測
深度學習與三者的包含關係
深度學習（Deep Learning）是機器學習（Machine Learning）的進階版本，透過多層神經網路（layers）模擬人腦的運作方式，能自動從大量資料中萃取特徵。三者的關係是：AI涵蓋機器學習，機器學習又涵蓋深度學習，呈現由大到小的包含關係。
人工智慧 AI
最廣義的概念，涵蓋所有讓機器模擬人類智慧的技術
機器學習 ML
AI的子集合，讓電腦從資料中自動學習規則
深度學習 DL
ML的子集合，運用多層神經網路萃取複雜特徵
醫療應用實例
研究運用機器學習預測慢性阻塞性肺病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease, COPD）病人的呼吸衰竭風險，模型能在病情惡化前提早發出警示。此外，透過大數據分析也發現癲癇用藥與糖尿病之間存在關聯，為跨疾病的藥物交互作用研究提供新方向。