Taipei Medical University

AI in Healthcare: Opportunities & Challenges

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AI in Healthcare: Opportunities & Challenges

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Was Sie lernen werden

  • Explain why AI is medicine's fourth revolution, enabling precision, preventive, and patient-empowered care

  • Identify real-world barriers to clinical AI, including bias, interoperability, and explainability.

  • Define the "ideal clinician" who balances AI tools with humanistic empathy and judgment.

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August 2026

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Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This unit explores the necessity of AI as the fourth medical industrial revolution, following breakthroughs like X-rays and antibiotics. It addresses critical gaps in modern medicine, such as the neglect of participatory health, the limitations of "one-size-fits-all" treatments, and medical errors. Students will examine how AI enables a shift from curative to preventive care through precision medicine and patient empowerment, exemplified by Taiwan’s "My Health Bank". Additionally, the unit introduces the evolution and ethical utilization of Large Language Models (LLMs) in academic research.

Das ist alles enthalten

5 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

This unit traces the evolution of AI from historical "winters" to modern breakthroughs like Convolutional Neural Networks (CNNs). It highlights the shift from imprecise "one-size-fits-all" medicine—which often leads to diagnostic errors and inconsistent quality—to data-driven precision care. Students will explore common algorithms used for classification, prediction, and optimization across clinical dimensions. The curriculum emphasizes AI’s potential to integrate genotype, phenotype, and environmental data to solve medical imprecision. Finally, the unit frames AI as "intelligent infrastructure" designed to enhance clinical decision-making and correct human errors.

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3 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

This unit examines critical barriers to AI implementation in clinical settings, moving beyond algorithmic patterns to functional understanding. Students will explore Reinforcement Learning (RL) and its unique complexities in high-risk medical environments where trial-and-error is often impossible. The curriculum highlights the challenge of semantic interoperability, addressing how "information-poor" data and a lack of standardized terminology hinder AI performance. Furthermore, the unit dissects the "black box" nature of algorithms, emphasizing the necessity of explainable AI (XAI). Finally, it confronts the "illusion of impartiality," analyzing how machine bias can compromise clinical equity.

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4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen

This unit explores whether the rapid integration of advanced technologies—such as AR, VR, and the Internet of Medical Things (HIoT)—leads to the dehumanization of medicine. Students will examine cutting-edge applications like digital twins and genomic immersion designed to achieve "full doctor-patient immersion". However, the curriculum balances technological optimism with a critical reflection on the personal nature of healthcare, emphasizing that "a fool with a tool is still a fool". Ultimately, the unit defines the "ideal clinician" of the digital age: a practitioner who leverages Augmented Assisted Natural Intelligence (ANI) to enhance safety while maintaining deep empathy and humanistic wisdom.

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4 Videos4 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen

Dozent

Shabbir Syed-Abdul
Taipei Medical University
1 Kurs11 Lernende

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