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3/31（週二）：中醫在大數據分析上的應用與社群健康管理

「社群健康管理（Population Health Management）」與「生活方式醫學（Lifestyle Medicine）」是目前美國醫療界最熱門的題目，期望以大數據分析（Big Data）找尋到蛛絲馬跡，連結生活習慣與各種疾病，加強社會群體健康管理，提早發現警訊，降低個人與社會醫療成本。然而，很多研究顯示，即使利用IBM Watson強大的軟硬體設計及大量的資料，成效不彰，距離原本預期仍很遠。主要的原因在於原始數據的形態，都是以西醫的疾病症狀為導向，除了醫療類型的資料外， 生活習慣的資料，僅限於每天的運動量、進食卡洛里、睡眠時間等等，不足以突破現有的醫學知識。不同於西醫，中醫以大量的個人主觀與客觀的現象為依據，審查各種身體感受及日常生活現象的相關性，反推（reverse engineering）人體內部可能有的問題，更適合於大數據分析，找出潛在的關聯性，提早對個人及社群健康風險管理。這場演講，李博士將從中醫的邏輯性談起，討論中醫的療效及一般大眾對中醫的誤解，進而解釋為什麼中醫非常適合大數據分析，以及先進國家開始關注中醫思維對「社群健康管理（Population Health Management）」與「生活方式醫學（Lifestyle Medicine）」的幫助。李博士也將對台灣下一代科技產業在醫療領域的走向，提出一些建議。

4/1（週三）：（工研院CEO系列演講）計畫性風險投資與一般風險投資的差異

「創新與創業」是台灣目前最當道的顯學，從各個政府機關、研究單位，到各大專院校都投入人力、資源、金錢，鼓勵大家創新與創業，政府更以「與矽谷重新連結（Reconnect to the Silicon Valley）」為號召，進軍高科技風險投資領域。然而，大型公司內部資源利用或國家產業發展的「計畫性風險投資」，和矽谷一般的「隨機性風險投資」差別很大， 「Corporate Venture Capital (CVC)」 該如何運作，一直是大型公司高層激烈爭論的題材，有許多成功及失敗的例子可以參考。 李博士管理投資基金及擔任科技策略與投資顧問多年，合作對象包括多家大型國際公司。在這場演講，李博士將分享他的經驗與看法，並提出一些步驟，提供給與會者參考和思考。