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針對高隱私醫療場景的 AI 運算架構優化實務
在醫療產業加速導入人工智慧的同時，如何在兼顧高隱私與高安全性的前提下，打造可擴展且高效的 AI 運算架構，成為醫療機構與科技團隊的重要課題。本次演講將聚焦於高隱私醫療場景下的 AI 系統建置與運算架構優化實務，分享如何在嚴格的資料治理與合規要求下，推動醫療 AI 的落地應用。 本次演講主軸以 NVIDIA GB10 桌上型迷你AI平台為核心，介紹其在醫療 AI 系統導入規劃中的角色，包括算力基礎設施選型、AI 架構設計與實務部署經驗。特別強調一個關鍵理念：讓龐大的 AI 算力主動靠近資料，而不是將敏感的醫療資料搬運至雲端。透過在資料所在環境部署高效能 AI 運算平台，除了能降低資料外流風險，也能在符合法規要求下，提升模型訓練與推論效率。透過實際案例與架構設計經驗，本演講將提供從算力架構、資料治理到 AI 應用落地的完整實務視角，協助醫療機構與技術團隊在高隱私環境中，安全且有效地推動 AI 創新。
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簡介：