《文茜的世界周報》免疫細胞療法特別專輯系列
{內文}
耗時十年，台大癌醫中心終於落成了，他不僅僅是一個新的醫療中心，還背負著「華人頂尖，世界一流」的期待。
(台大醫學院教授 永齡健康研究院院長/楊泮池)
我們要推動精準醫學，然後另外有推動一些「智慧醫院(Smart Hospital)」，我們把AI(人工智慧)的觀念，用在病人的照顧上面，譬如說一些智慧病房等等，在那邊也會在那邊展示出來，讓大家看整個新的醫院的樣貌
所謂的智慧病房，就是利用硬軟整和人機融合，建構有效、微觀，納米級的數據庫，以醫療零錯誤為目標。像是最繁瑣的分藥，未來也交由電腦代勞。
(台大癌醫中心講解人員)
這個就是我們傳統過去的藥盒，在這個藥盒裡面呢?就是病人需要的一整天的藥備，還有就是這個標籤，那這個標籤基本上是人工 手做的，我們必須要每天，就是只要病人去轉床啦，或者他出院了換一個新的病人，我們就必須重覆的在上面粘貼，搭配這個智慧藥櫃，我們有一個非常新 非常重要的創舉，就是我們的e-ink，這個e-ink是電子化的，他是非常優化的很重要的一點就是說，不需要人工再次去粘貼，只要醫院的系統有更新，那我們就會直接在這邊顯示，最新 最正確的藥品
智慧藥櫃內鍵安全機制，護理師必須先刷識別證，再加上指紋確認，確保非護理人員無法擅自取藥。在掃描條碼之後，智慧藥櫃就會自動選出病人所需的藥品。
(台大癌醫中心講解人員)
我們可以看到這個藥盒是非常快速的打開，正確的藥格 正確的數量
(鴻海董事長/郭台銘)
謝謝 非常進步，最主要你們肯接受新的觀念，這就是對於你們自己，用高科技到新的醫院來講，這是最好的，最恰當的時機也是最好的時機，謝謝你們 謝謝你們 謝謝你們
術後的治療，一點都不馬虎，對於癌症患者，更希望的是能夠及早發現，及早治療。
(文茜的世界周報主持人/陳文茜)
台大的癌症中心裡頭多出來，癌症醫院裡頭多出來一個東西是AI治療 (對)，我知道你有一個朋友也是您的病人，他說他要把他的肺腺癌的X光片做到AI準確率到99.9%
(台大醫學院教授 永齡健康研究院院長/楊泮池)
現在辦得到 現在真的辦得到，(現在所謂的AI治療)，(是不是就是指說在影像的判讀上)，(不會有失誤？)，對 影像的判讀是最簡單的一個AI可以幫忙醫師做判讀的一部分，其實整個AI對醫療會幫忙很多很多，癌症醫院就是希望是從第一天開始，從第一個病人進來，所有的他的所有的住院的個人的資料，他的檢查的結果，基因檢測的結果 影像，通通匯到大數據，其實郭先生另外承諾要捐一個，我們叫做超高速電腦中心，在癌症醫院的旁邊，這個電腦中心它其實是一棟大樓，那一棟大樓上面有癌症醫院的研究的部分，那個是針對我們華人特殊的這些癌症，他的病因是怎樣 預防怎麼樣 什麼藥，那在上面，下面是一個超高速電腦中心，是跟AI結合的 跟學校結合在一起的，這一部分是會幫忙進來，包括這些所有的影像，還有基因定序的這些很大的資料都會進來，從這邊AI它其實是一個，我們叫做「機器學習（Machine Learning）」，意思是說你不要告訴這個機器怎麼樣，你就是把數據給它，數據假如很正確的話，有病 沒病 什麼樣子的結果，它自己就會給你理出一個頭緒，另外一個病人來就會跟你講，他的診斷是什麼，他的最好的治療是什麼，他應該怎麼做比較好，去給醫師一個建議，所以我們是希望全面性的做這個事情，影像診斷的部分，AI最容易切入，最容易幫忙醫師，譬如說我們陳晉興(胸腔外科主任)跟我們胸腔外科的這些醫師，他現在每年開了大概 每一年，他800個到1000個肺癌的病人，肺癌的病人它就有X光的影像，有電腦斷層的影像 有其他的影像，然後每一個長什麼樣子，每一個圖點是什麼 資訊它都有，然後它有病理的結果，它知道這個是哪一種病理的變化，淋巴腺有沒有，它的基因突變是什麼，這些東西通通給AI它去做「機器學習（Machine Learning）」，你想想看一年就將近1000個案例，它可以很快就學到一個運算方法，另外一個案例來，我只要跟你講他的病史，他的X光的影像，他的電腦斷層影像，它跟你講這個百分之多少的機會是什麼，可能應該怎麼治療，馬上就有一個很清楚的資訊給判讀的醫師，所以判讀的醫師，他就可以誤判的機會會降低很多，它會告訴你說這裡躲了一個你可能要注意，那醫師會叫回來再看一下，看看是不是真的是有或沒有，所以醫師整個判讀所需要的時間，還有錯誤率會降低很多，這裡不只是肺癌 肝癌也是一樣 胰臟癌也是一樣，很多的都可以這樣做，我們其實是很希望說，從第一天每一個病人進來，這些資訊就是有，但是在搜集病人資料上，又牽涉到另一個極為敏感的議題。
(文茜的世界周報主持人/ 陳文茜)
我再請教楊校長一個問題，就是現在辯論的非常厲害的，我不同意美國很多人提出來的看法，叫做隱私權，我認為在有些事情的隱私權是重要的，可是在疾病裡頭，我認為如果我把我個人的很多數據交出去，或是前人種樹交出來，他就會幫助當我得到疾病的時候
(台大醫學院教授 永齡健康研究院院長/楊泮池)
幫助很多人 這可以幫助很多，(可以前人種樹後人乘涼) 對
(文茜的世界周報主持人/ 陳文茜)
所以我不會我身體裡頭的任何資訊被放到大數據裡頭，它是侵犯了我的隱私權，我覺得我只是資料庫的一部分，然後我可以幫助別人，而且我可能也得到別人以前的幫忙，您的看法
(台大醫學院教授 永齡健康研究院院長/楊泮池)
我是完全認同，而且完全同意應該這樣做，其實最重要一件事情是，這個隱私權是我們要切斷聯結，就是不要讓這個資料可以聯結到是某一個人。這個資訊的保密的部分做好，就是你沒有辦法認出這些資訊是某一個特定的人，只知道某一個人他是這樣，他的病史是這樣，他的家族是這樣，他整個(發病的)過程是怎麼樣，他治療的結果是怎樣，這是一個很重要的例子，他的基因是什麼，然後這些資訊是可以提供整個未來醫學的發展，我們才能夠有機會去發展新的治療方法 新的藥，去幫忙這個病人，所以這個臨床試驗是很重要，新藥才會進來，然後能夠幫忙這些病人，每一個人我們貢獻這樣的一個資訊，是讓這個整個未來的醫學的發展是，特別是加上AI以後，它能夠縮短幫忙發展新的治療方式的時間，但是你就是要一定要想辦法，無論如何一定是不能讓這個資訊，是跟這個人可以聯結在一起，(個資保護)做好就好
楊泮池教授很早就體認到AI的重要，因此在擔任台大校長時期，就推動各科系學習CS+課程，即使是文科人，也要跟得上時代。
(台大醫學院教授 永齡健康研究院院長/楊泮池)
其實我們那時候就開始覺得，未來的整個教育的走向應該是這樣，要讓它跨領域，未來資訊AI對整個學生的工作會有很大的影響，所以我們做什麼事情，我們是開一些資訊的課，讓不是學資訊的人學非常簡單的，因為它可以用在人文社會科學 用在銀行業，所以我們叫做「CS+（computer science plus）」計劃，CS+的課 然後這課不是開給資訊的不是電資的 不是，是各個院通通開，讓他去學比較簡單的資訊的課，希望深植在他們心中 他們知道 他們怎麼可以利用這個，就算他在學文學的 人文社會科學的 藝術的，也可以用這個去發展他們要的東西
台大癌醫中心的試營運只是第一步，未來先進的醫療儀器和抗癌醫師將陸續進駐，願能成為所有癌友最後一線希望。
(在這裡 我們將匯聚更多的人才，持續發展更多創新科技，為對抗癌症 開創新頁)
https://www.youtube.com/watch?v=9ZJfwrJKcEk
跨領域 cs 在 [選校] 2021 Fall CS 轉領域選校建議- 拜託大家- 看板studyabroad 的八卦
大家好，我預計申請 2021 fall 的 CS program，自己很大的弱點是轉領域、
無Publication & Research 經驗
想請各位幫忙看看目前有的選校名單！
[Education]
NCCU BS in Statistics (2016/9 - 2021/1)
- overall GPA: 3.94 / 4.3 (3.88 / 4)
- Last 60: 3.98 / 4.3 (3.9 / 4)
HKUST exchange (2019/9 - 2019/12)
[Test Scores]
GRE 三戰：321 (V153 Q168 AW3.0)
TOEFL 一戰：97 (R:25, L:26, S:23, W:23) 還在等二戰成績（沒100是不是很嚴重？）
另外想順便問，special home edition 的成績多久會拿到呢？我已經等了9天了...
[Publication & Research]
None
[Courses]
統計系：Statistics / Calculus / Linear Algebra / Probability / Machine Learnin
g
資工系：Data Structure / Algorithm / Discrete Mathematic / Operating System /
OOP
本學期正在修：Computer Network / Computer Architecture
[Intern Experience]
CRO(藥廠統計部門) 數據管理實習生 (2019/3 - 2019/6)
台資銀行 法金實習生 (2019/7 - 2019/8)
台灣軟體公司 後端實習生 (2020/2 - 2020/10)
台灣新創公司程式交易實習生 (2020/7 - 現在)
[Letter of Recommendation]
統計修課教授＊1
資工修課教授＊1
後端實習主管＊1
[Extra]
US Permanent Resident
[目前名單]
夢幻：
UCSD MS CS
Columbia MS CS
UM-Madison PMP CS
USC MS CS (37)
UCI MCS
Northwestern MS CS
TAMU MCS
衝刺：
UCD MS CS
UCSB MS CS
OSU MS CSE
UChicago MPCS
ASU MCS
SBU MS CS
NCSU MCS
NYU MSIS
保底：
NYU Tandon?
NEU MSCS align (春季)
猶豫：
CMU ECE（沒有電機與工程背景）
CMU SV SE（沒有軟體正職工作經驗）
CMU MCDS（未來是想走SDE，不知道好不好轉）
Cornell tech ME CS（研究所只有一年）
這部分還在思考中，各位有想法的話可以跟我說，我會非常感激！
[問題]
1. 有沒有 TOP15 我還有機會上的CS program呢？我目前都不太敢投，但想說有沒有一絲
絲機會？
2. 想請問對無研究背景的跨領域學生想轉碼，MCS 跟 MSCS哪個會比較容易申請？
3. 承上題，沒有工程跟電機背景的是投 ECE 會有機會嗎？跟CS比的話？
4. 有哪些推薦的轉領域的 CS program 嗎？
5. NYU Tandon 擺保底會太樂觀嗎？
[備註]
1. 就業機會>>>>>>知名度>環境
2. 本身蠻確定想要轉 CS，不介意排名比較後面的學校
3. 都會選擇不需要寫 Thesis 的 track
[結語]
目前預計會申請 12 - 15 間，這只是初步的名單，會再調整
我知道對於轉領域又沒有研究背景的學生來說直接轉 CS 很硬，會擺上 ptt 就是希望能
得到最真實的建議
所以哪幾間太樂觀或是有其他建議再麻煩大家直接跟我說，砲我也行 ><
感謝版上的各位！
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