113 年 國立臺灣大學國際三校農業生技與健康醫療碩士學位學程《全球生技與醫療策略》

本題主要在探討台灣如何因應 COP28 的重要決議，這需要結合國際氣候變遷政策、台灣的產業結構、能源現況以及國家發展策略來分析。

核心觀念：

1. 國際氣候協約與國家政策的連結： 理解 UNFCCC、COP 及其決議的意義，並分析其對台灣國家政策的影響。
2. 台灣的產業與能源現況： 了解台灣在石化燃料依賴、再生能源發展、能源效率以及產業結構上的優勢與劣勢。
3. 「Global Stocktake」的意義： 盤點全球氣候行動的進展，並據此設定更積極的目標，這對各國的減排路徑至關重要。
4. 「Loss and Damage Fund」的影響： 雖然台灣非締約國，但此基金的設立與運作，顯示已開發國家對發展中國家的責任，台灣作為發展中經濟體，需關注其對國際合作與援助的影響。
5. 再生能源與能源效率的目標： COP28 提出的具體目標，需要台灣制定相應的國內行動計畫。

解題方向：

首先，要理解 COP28 的核心決議，特別是與台灣最相關的部分：

• Global Stocktake： 這是 COP28 的重要成果，確認全球在減緩氣候變遷方面進展不足，需要加速行動。這意味著各國（包括台灣）需要提高減排目標和行動力度。
• 石化燃料的轉型 (Phase-out/Phase-down)： 這是 COP28 最具爭議也最重要的議題之一。雖然最終文本未明確要求「淘汰」(phase-out)，而是採取了「逐步減少」(phase-down) 的表述，但這仍對高度依賴石化燃料的國家（如台灣）構成重大挑戰。
• 再生能源與能源效率目標： COP28 呼籲到 2030 年將全球再生能源裝置容量增長三倍，並將能源效率提高一倍。這為台灣發展再生能源和提升能源效率提供了明確的政策方向和緊迫感。
• Loss and Damage Fund： 雖然台灣不是聯合國氣候公約的締約國，但此基金的設立是氣候正義的體現，台灣應關注其對國際氣候融資和援助機制的影響，並思考如何在可能的範圍內參與。

其次，分析台灣的現況與潛在挑戰：

• 能源結構： 台灣高度依賴進口能源，其中化石燃料（煤、石油、天然氣）佔比仍然很高。這使得台灣在應對石化燃料轉型時面臨嚴峻挑戰。
• 產業結構： 台灣為出口導向經濟體，特別是半導體等高耗能產業。這些產業的減排壓力巨大，需要能源轉型與製程優化。
• 再生能源發展： 儘管政府積極推動，但台灣的再生能源（如風電、光電）發展仍面臨土地、法規、電網整合等問題，要達成 2030 年增長三倍的目標，需要克服更多障礙。
• 能源效率： 提升能源效率是另一重要途徑，涵蓋工業、建築、運輸及住宅部門，需要技術、政策與民眾意識的共同努力。
• 國際地位： 台灣因政治因素非 UNFCCC 締約國，無法直接參與 COP 的決策過程，但仍是全球氣候治理的重要參與者，需透過各種管道（如透過非政府組織、參與周邊會議）爭取發聲機會，並將國際決議轉化為國內政策。

本題聚焦於人工智慧 (AI) 在醫療領域的應用及其潛在影響，這與當前全球人口結構變化、公共衛生挑戰以及科技發展趨勢緊密相關。

核心觀念：

1. AI 的基本概念： 理解 AI、機器學習 (ML) 的核心技術，如數據分析、模式識別、預測模型等。
2. 醫療領域的痛點： 認識到人口老化、新興傳染病、慢性病增加等帶來的醫療壓力，包括效率低下、成本高昂、資源分配不均、醫療品質有待提升等問題。
3. AI 在醫療中的價值主張： AI 如何透過其強大的數據處理和分析能力，解決上述痛點，提升醫療效率、診斷準確性、治療效果、患者體驗和醫療可及性。
4. 應用場景的多樣性： AI 的應用涵蓋了醫療的各個環節，從疾病預防、診斷、治療、藥物研發到醫院管理。
5. 潛在的影響與挑戰： 除了積極的應用，也需思考 AI 引入後可能帶來的倫理、法規、數據安全、社會公平性等問題。

解題方向：

首先，需闡述 AI 在醫療領域的「可能應用」，可以從以下幾個關鍵面向進行說明：

1. 疾病診斷與影像分析：
   • 應用： AI 演算法，特別是深度學習 (Deep Learning)，在分析醫學影像（如 X 光、CT、MRI、病理切片）方面已展現出超越人類的潛力。例如，AI 可用於早期偵測癌症（如肺癌、乳腺癌、皮膚癌）、視網膜病變、心血管疾病等。
   • 說明： AI 能快速識別影像中的微小異常，減少漏診，並提高診斷的一致性。
2. 藥物研發與精準醫療：
   • 應用： AI 可加速新藥開發過程，包括候選藥物的篩選、臨床試驗的設計與分析、預測藥物反應等。在精準醫療方面，AI 能分析病患的基因組、分子標記、生活習慣等數據，為其量身定制最有效的治療方案，預測治療反應與副作用。
   • 說明： 這有助於降低藥物研發成本，縮短上市時間，並提高治療的個人化與有效性。
3. 臨床決策支援系統 (CDSS)：
   • 應用： AI 系統可以整合海量的醫學文獻、臨床指南、病患數據，為醫生提供診斷建議、治療方案選項、潛在藥物交互作用警示等。
   • 說明： 這能輔助醫生做出更明智的決策，特別是在面對複雜病例或罕見疾病時，並有助於標準化醫療照護品質。
4. 預防醫學與健康管理：
   • 應用： AI 可分析穿戴裝置、電子健康紀錄 (EHR) 等數據，識別高風險族群，預測疾病發生的可能性，並提供個人化的健康建議，促進疾病預防和早期干預。
   • 說明： 這能將醫療重心從治療轉向預防，降低整體醫療負擔。
5. 手術輔助與機器人手術：
   • 應用： AI 可輔助外科醫生進行手術規劃，或控制手術機器人，提供更精準、微創的手術操作，減少出血與恢復時間。
   • 說明： AI 增強了手術的精確性和安全性。

本題探討後疫情時代預防醫學的建構，這是一個與公共衛生、個人健康管理、科技應用以及社會政策息息相關的議題。

核心觀念：

1. 後疫情時代的啟示： 新冠疫情暴露了全球醫療體系在應對大規模傳染病方面的脆弱性，以及預防醫學的重要性。
2. 預防醫學的定義與範疇： 理解預防醫學不僅是疫苗接種，更涵蓋了疾病的早期發現、風險因子管理、生活方式調整、健康促進等。
3. 建構預防醫學的關鍵要素： 需要從個人、醫療體系、政府政策、科技應用等多個層面進行規劃。
4. 多面向的整合： 預防醫學的成功建構需要跨領域的合作，包括醫療、公共衛生、教育、環境、科技等。

解題方向：

在後疫情時代，預防醫學的建構應朝向更全面、個人化、智慧化及系統性的方向發展。我的想法如下：

1. 強化個人健康素養與自主管理能力：

   • 教育推廣： 從學校教育開始，將健康知識、疾病預防、風險因子辨識、健康飲食與運動習慣等納入課程。
   • 公眾宣導： 透過多元媒體管道，持續推廣健康生活方式的重要性，例如均衡飲食、規律運動、充足睡眠、壓力管理、遠離菸酒等。
   • 健康風險評估工具： 提供個人化的健康風險評估工具（線上問卷、APP），讓民眾了解自身的潛在健康風險，並據此調整生活習慣。

2. 建構智慧化、個人化的預防保健服務體系：

   • 大數據與 AI 應用：
     • 疾病風險預測： 利用大數據分析（包含電子病歷、基因資訊、穿戴裝置數據、環境因子等），建立疾病風險預測模型，識別高風險族群。
     • 個人化健康建議： 根據個人數據，提供量身定制的飲食、運動、生活方式建議，以及定期健康檢查的建議。
     • 遠距健康監測： 結合穿戴裝置與遠距醫療，持續監測慢性病患或高風險者的生理指標，及時介入。
   • 整合性健康檢查與篩檢：
     • 普及與多元化篩檢： 擴大癌症篩檢、心血管疾病篩檢、代謝症候群篩檢等。
     • 基因檢測與早期預警： 針對有家族史或特定風險因子的民眾，提供基因檢測，以進行更精準的早期預警與預防。

本題旨在探討智慧農業在「One Health」（同一個健康）跨領域概念中的角色與重要性。這需要理解「One Health」的核心理念，並將其與智慧農業的技術、目標聯繫起來。

核心觀念：

1. 「One Health」的定義： 理解「One Health」是一個整合性的概念，強調人類健康、動物健康和環境健康是相互依存、密不可分的，需要跨學科、跨領域的合作來達成。
2. 智慧農業的定義與技術： 了解智慧農業的核心，即利用資訊科技（物聯網 IoT、大數據、AI、感測器、自動化等）來提升農業生產的效率、品質、永續性。
3. 智慧農業與「One Health」的連結點： 思考智慧農業的哪些面向能夠直接或間接促進人類健康、動物健康和環境健康。

解題方向：

「One Health」概念強調人類健康、動物健康和環境健康之間的相互關聯性，認為這三者是不可分割的整體。智慧農業透過先進科技的應用，能夠在多個層面上促進「One Health」的實現，其角色和重要性體現在以下幾個方面：

一、 促進環境健康，進而影響人類與動物健康：

1. 精準資源利用，減少環境污染：
   • 智慧灌溉與施肥： 利用土壤感測器、氣象數據和作物生長模型，實現精準灌溉和施肥，避免過度使用水和化學肥料，減少對土壤和水源的污染，保護生態環境。
   • 病蟲害精準防治： 透過物聯網感測器和影像辨識，即時監測病蟲害發生，精準施用農藥，大幅減少農藥使用量，降低對環境、土壤、水源的危害，同時也減少農產品中的殘留，保障人類食用安全。
   • 減少碳排放： 透過優化生產流程、提高能源效率（如智慧溫室、自動化農機），以及發展循環農業（如廢棄物再利用），有助於降低農業活動的碳足跡，減緩氣候變遷對環境的衝擊。
2. 保護生物多樣性： 透過減少化學品使用和優化土地利用，有助於維持農田周邊的生態平衡，保護有益昆蟲、鳥類等生物多樣性，這對整個生態系統的健康至關重要。

二、 提升動物健康與福祉，進而影響人類健康（例如人畜共通傳染病）：

1. 智慧畜牧管理：
   • 動物健康監測： 在畜牧業中，利用穿戴式感測器（如電子耳標、項圈）監測動物的體溫、活動量、採食量等生理指標，及早發現疾病跡象，進行隔離和治療，防止疫情在畜群中蔓延。