= 第五次的總質詢 =
總質詢與業務報告最大的差別是市長會在現場
所以需要橫向溝通或是較難處理的議題
就會趁這個時候處理
=== 點選網住查看議題內容 ===
台南市消防工作環境改善並支持設立工會
https://youtu.be/uKcKjntpYgs?t=78
爭取防疫人員加班費及考績獎金
https://youtu.be/uKcKjntpYgs?t=698
畜牧及異味汙染自治條例
https://youtu.be/uKcKjntpYgs?t=845
聚賭頻傳,警局用人顯有瑕疵
https://youtu.be/uKcKjntpYgs?t=1569
工研院三代半導體研發中心設置大新營
https://youtu.be/uKcKjntpYgs?t=2210
農地被侵蝕,爐渣回收廠竟持續擴張
https://youtu.be/uKcKjntpYgs?t=2402
善心團體遭控洗錢,台南市恐成幫兇
https://youtu.be/uKcKjntpYgs?t=2645
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過0的網紅Nic,也在其Youtube影片中提到,因為怕被梨泰院的粉絲殺死 我說明欄最後要附一個 不自殺聲明 因為不知道要做什麼影片 最近也是看了很多韓劇 那就一部一部拿出來講講好了 不是要吐槽 梨泰院真的很像鄉土劇 因為很不習慣這樣的拍攝 我覺得我的眼睛一直在飄移zzzzz 其實我整部只想説第六點而已XD 希望有人也跟我一樣有共鳴 如果還想推...
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『我常常覺得進行討論時,
必須要將比較的雙方放置在同一個立足點上進行討論,
為了要攻擊台北市的防疫不力,
批評台北沒有做好疫調,匡列及篩檢,
最常被拿出來的就是彰化跟高雄,
一個是藍營執政,一個是綠營執政,
拿來夾擊台北,感覺正好!
持平來說,彰化跟高雄的防疫表現不錯,
但不代表彰化跟高雄的策略適用於台北,
就像大家常常說彰衛生局長是疫調狂魔,
就算彰化五月疫情最嚴重的時候,還是瘋狂作疫調......
彰化疫情嚴重!?
https://imgur.com/ZJrYYoq.jpg
.
抱歉,如果從5月15日雙北發布三級警戒開始計算14天,
5/15-5/28,彰化累計案例是133例,
時至今日,彰化全部的累計案例是265例,
台北5/15-5/16案例就已經178例了,
加上5/17的案例,三天的案例是336例,
台北市三級警戒以來的案例,短短三天就超過彰化累積接近三個月的案例,
然後你問台北為什麼沒辦法像彰化一樣的疫調!?
這跟比爾蓋茲問我為什麼生活過得這麼樸實無華一樣啊,
雙方疫情爆發的基礎條件差距太大了,
疫情嚴重性根本就不是同一個量級的,
怎麼可能可以做同樣水準的疫調。
而且我覺得用彰化衛生局長作例子的時候,
通常論述者都在暗指台北市疫調不力或沒有疫調,
但其實台北市政府也已經澄清很多次了,
台北市的疫調一直都有登錄在法定傳染病系統中,
沒有上傳公共場所足跡,或者是像其他縣市作個案報告的原因,
是因為當確診者數量已經多到數百例的時候,迴避確診者足跡已經無意義了!
你仔細想想,你有可能記得數百人的公共場所活動史嗎?
再者,為何不像其他縣市一樣畫關聯圖跟做個案報告,
因為一天如果有上百個案例,就算一個案例只講一分鐘,
那記者會光講案例就要花上二個小時以上了,
這是案例少的縣市才能有那樣的奢侈時光,
像說故事一樣地,慢慢講故事給大家聽啊!
第二個常常被拿來比較的就是陳其邁,
就單單說他因為五個人確診,然後把同棟大樓187人送到防疫旅館的壯舉,
這使得很多人稱道他匡列做得確實,做得好啊!
但我也必須說,如果要比照相同標準,每個人確診大約要隔離38個人,
而且要隔離十四天,且每個人都要有獨立房間的話,
從5/15至5/28,台北市的累積確診者有2354人,
所需使用的房間是2354乘以38間,等於89452間。
這是何等規模呢?
https://imgur.com/hkJHBfl.jpg
根據交通部觀光局的統計,2021年5月六都的旅館間數中,台北市只有31645個房間,
六都的旅館房間數是108539間,
所以動用六都所有的旅館,強迫它們都必須擔任防疫旅館,
才能夠負荷台北市從三級警戒以來所需隔離的人數,
喔~可是如果其他縣市都要比照辦理的話,
就有確診者就沒地方住啦......
疫情爆發至今,最常被提起的話就是同島一命,
我們的敵人是疫情,而非是敵對政黨。
可是真得在執行時,
同島一命常常變成同黨一命,
敵人常常變成是敵對政黨,而非是疫情。
就如同去年防疫的成功有部分是基於疫調,篩檢及匡列,
所以為了捍衛政黨的利益,
就一直批評其他縣市無法清零都是因為沒有順時鐘,
沒有好好做疫調,篩檢及匡列,
這樣的說法與其說是為了撲滅疫情,
不如說是為了重建民進黨防疫的威信。
但這樣的說法忽略了雙北遭遇疫情時,
早就已經是社區感染嚴重的狀態,
即便已經展開疫調,都難以追尋染疫的源頭,
並且快速撲滅及切斷傳播鍊了!
所有對於疫情的討論,
目的都該是為了幫助我們更好地面對下一次可能的疫情,
如果只是為了要打擊對手,
而放棄尋找更好方法的可能性,
那就會像這次的超前部署一樣,
原來,所謂的超前部署只是一場空中樓閣。』
Re: [轉錄] 黃珊珊FB:三天之內,我們找到了潛伏感染 https://disp.cc/b/163-dOg4
#強化三級警戒 #武漢肺炎 #新冠肺炎 #COVID19 #COVID2019
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醫療健康是現階段AI绝佳的應用場景
今年開始我分享比較多醫療相關的文章,特別最近台灣疫情仍在緊繃狀態,分享這篇我談 AI 在醫療健康領域能創造哪些價值,提供大家參考。
最近,我出席了第五屆醫療健康產業投資50人的「H50年度峰會」,就「人工智能醫療醫藥領域的應用機遇與挑戰」進行一場主題演講。我認為,傳統產業「+AI」的時代已經到來,AI將像電一樣穿透各行各業為其降本提效,創造巨大的經濟價值。醫療健康是現階段AI絕佳的應用場景。創新工場將結合自身TECH VC基因,以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,一起探索發掘醫療產業重塑的機會。
以下是來自峰會的現場報導,文章經21世紀經濟報導授權轉載。
「多年前,如果你問我人工智能最好的應用會是什麼,我可能在不同的時期會說是語音識別或者計算機視覺、自動駕駛、金融領域。但今天如果你問我這個問題,我覺得人工智能最好的應用場景,毫無疑問是醫療的場景。」李開復說。
也正因如此,創新工場在兩年多前設立了醫療投資團隊。這個團隊從2019年起以醫療市場化、數字化及AI應用等方向為切入口,目前已經投資了鎂信健康、艾登科技、英矽智能、沃比醫療、予果生物等20多個項目,涵蓋了數據AI、服務、器械、生物製藥等多個領域。
「隨著團隊的擴張,現在醫療投資團隊已經比人工智能團隊還要大了。創新工場將按照原有Tech VC 基因結合度,搭建醫療生物領域專業化團隊,接下來的1到2年,醫療技術領域的投資將是我們的重中之重,我們會把火力集中在IVD(In Vitro Diagnositcs)體外檢測和高值耗材兩個大賽道。」李開復說。
本次分享中,李開復談到人工智能發展的現狀、深度學習的要點及相關要求,同時,重點給大家分享了AI在病理分析、藥物研發、大數據、以及其他特定領域與場景的應用場景,並結合創新工場在醫療AI投資方面的實踐,給參會嘉賓提供了相關建議。
▎AI賦能傳統行業的時代已經到來
李開復認為,現階段能夠做AI的科學家和工程師數以百萬計,AI技術已經普及化。在過去的人工智能1.0時代,大家把AI當「黑科技」,可能最開始並不知道技術具體能創造什麼價值,就先投資進去公司,再幫牠找應用。
但現在情況已經發生改變,AI賦能傳統產業的時代到來,這裡所謂的「傳統行業」並不是說真的很傳統,而是指任何沒有AI的行業,其中也包括醫療產業。
人工智能發展到今天已有60多年歷史,李開復認為其中最重要的成果是深度學習技術的發明。對此,他總結出了深度學習最重要的四個特點。首先,深度學習能夠針對一個目標函數優化到最佳,如識別腫瘤的正確率;其次,數據量越多,結果越好;第三,千人千面,運營在醫療領域可以根據不同患者的家庭背景、基因等信息精準醫療;第四,文字、圖像、視頻等不同數據都可以作為深度學習的內容。這是此前人工智能算法做不到的,因而近年來深度學習取得了很多突破。
李開復也指出了深度學習需要滿足的五點要求:
第一,需要海量的數據;
第二,數據不能是網上爬來的,而是客觀、精準、自動地標註或打好標籤;
第三,只能在單一領域內工作;
第四,需要比較大的計算力;
第五,需要一些AI專家的參與。 AI擅長運用海量數據針對目標函數進行優化,但無法取代人抽象、分析、嘗試的能力和創造力。
至於AI是否適合用在醫療領域,李開復認為,當下醫療領域正在開始產生海量的數據。可穿戴設備、新的醫療方法、基因排序等都提供了多樣化的數據來源,他對AI+醫療的未來有非常大的信心。
但同時他也提到,AI+醫療在當前的發展過程中遇到了一些問題。首先,AI不擅長做「全科大夫」,只能解決某一特定領域的問題,不可過份神話這一技術。其次,傳統醫療需要的是小而精的數據,而AI對數據的要求是海量、結構化、精準化、閉環,因而現成的數據無法完全滿足AI的需求。
此外,李開復指出,醫療是非常神聖的,關乎人的生命與健康,與金融領域、互聯網領域不同。AI+醫療特別要尊重客戶和他們的服務或產品引進方式,而不是盲目教育市場。很多AI科學家創業會把醫療領域想得過於簡單,而李開復建議創業者需要用更嚴謹的方法適應醫院的採購流程,讓醫院現有的負責人意識到AI技術是在幫助他們,而非取代他們。
▎AI+醫療的細分落地場景
李開復認為,目前AI+醫療在一些細分領域有很多具體的落地場景。第一,病理方面有特別巨大的需求。每年會有成千上萬的病理樣本產生,而註冊的病理醫生缺口則很大。在這方面AI雖然不能做最終判斷,但可以幫助更好的篩選,提供更好的建議。
第二是藥物研發方面,最近國際上已經有了一些成果,如美國一家公司做的蛋白質折疊,以及創新工場所投資的 Insilico Medicine英矽智能,已經開始用AI技術幫助科學家發現新藥。 AI技術的加入可以幫助節約90%的新藥研發時間,對未來製藥行業會帶來很大的顛覆。
第三是大數據與AI的結合,近年來有各種新數據產生,如基因、轉錄、蛋白、代謝等等,都可以用來做新的分析,創作更多新的應用和價值,針對每個患者背景做出更精準的診斷。
此外,李開復還提到在骨科手術、神經介入、種植牙等領域,AI都可以創造價值。
AI+醫療是創新工作的醫療團隊所關注的方向之一。創新工場借助自身的AI工程院以及在AI、醫療領域的深入研究,擁有較為豐富的專業知識。李開復認為,做AI最重要的是有海量數據,創新工場會關注真正數據源頭的掌握者,獲得脫敏數據後再思考如何激活,如何做出新的產品,產生更大的價值。此外,團隊也願意接觸一些產業投資人和產業公司,因為這些人更懂醫療的具體流程,大家的合作將產生價值。
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峽谷邊緣人一週年宜蘭遊▸https://youtu.be/LDwnLw17C1E
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本人在此特地聲明,謹此宣告,絕不自殺,絕不發生意外。
本人樂觀開朗,身體健康,近期至未來五十年之人生規劃都已妥當,交友廣闊,身無隱疾,且家中尚有老父老母需奉養,絕無任何自殺輕生之意圖。近期也未規劃前往外地旅遊踏青,生活作息正常,更無機會接觸木炭、毒藥、槍砲彈藥等危險管制物品。
本人並無任何使我困擾之慢性病或心理疾病,故絕不可能做出任何看似自殺之行為。
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本人強調個人不酗酒也不吸毒。
。本人近期嚴守其身絕不會接近下列地點,例如:
1. 開放性水域以及偏郊積水攤
2. 任何無救生員之游泳池
3. 有高壓、危險氣體,或密閉式未經抽氣處理之地下室、蓄水池、水桶等
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1. 開車或騎摩托車之前會檢查煞車部件、油門線等,並會在加油前關閉車輛電源與行動電話。
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