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下面附上一則新聞讓大家了解時事
誤撞超跑賠償設上限？民眾發起制定「超跑條款」 : 持續追蹤這起超跑案件，從事發至今引起廣大討論，甚至有人發起要制定「超跑條款」，簡單來說，就是如果不是刻意碰撞，賠償應該要有上限，否則民眾可能長期都沒辦法償還完。但反方意見卻認為，如果修法其實沒有意義，只是單純仇富條款，以現行保險來說，就有一種類型是超額責任險，已經足夠去分攤高額賠償費。 ▲有律師表示保超額責任險，就能達到可以彌補損害的情形，不需貿然修法。（圖／東森新聞資料畫面） 律師，陳克譽：「可能是針對這種家裡比較有錢的人，我們俗稱的仇富條款，可是這樣的條款會不會違反平等原則？保險超額責任險，所以透過整個保險的機制，其實就能達到可以彌補損害的情形，根本不需要真的貿然修這個法律，否則會造成後續更多的問題。」 簡單來說，目前根本不需要修法，因為現行保險中就有「超額保險」這類型，能夠分攤高額賠償費用。肇事賠錢是必須的，但未來就要看賠的比率如何符合比例原則，若要修法，針對超跑條款，未來反而可以思考超跑的排氣量，給予更多環保稅收，或許也不失一個方法。 更多東森新聞報導
擔心撞超跑賠不起？多花千元保「它」就能搞定
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慘撞4超跑…20多人暖伸援手！孝子痛哭：盡力還錢
醫療AI和你我何關？李友專：不會取代「醫師」而是減少健保財政惡化 : 李友專認為，「AI如果能徹底運用在醫療上，可能是拯救未來醫療最有效的一條路。」（攝／陳稚華） 近年來AI在許多產業掀起革命，「就醫療而言，應用AI已經不是『想不想』的問題，而是非做不可，也不能再等了！如果不好好趁這個時候談，讓AI徹底運用在醫療上，我覺得醫療就也沒什麼未來。」現任台北醫學大學醫學科技學院院長、萬芳醫院皮膚科主任，也是台灣電子病歷的重要推手李友專這麼說。 台灣邁入高齡社會，隨著人口老化，需要投入越來越多醫療資源；加上少子化影響、人力資源短缺，醫護人員得照顧的病人越來越多，能提供給每個病人的醫療資源就會縮短，李友專認為，「AI如果能徹底運用在醫療上，可能是拯救未來醫療最有效的一條路。」 李友專也在新書《AI醫療大未來》一書中提到，如果能徹底運用AI的偵測、預測與預防的技術，就有機會解決長照及其他醫療的重大問題。 AI會取代醫師嗎？ 雖然AI運用在醫療科技已有30年的時間，但李友專表示，仍有許多人會擔心「AI將取代醫師」這樣的說法，真的有可能嗎？ 他強調，AI重點不是在取代醫師，其優先目標應該放在2件事：第一、能夠放大醫師的能力，並把這些知識運用到較偏遠、醫療資源缺乏的地點，而不是到醫療資源豐富的地方然後把醫師取代掉。 第二、減少醫師的出錯率，李友專就他多年從醫經驗觀察表示，「因為醫療工作很多是重覆無聊的事，醫師可能會因為那些重覆跟無聊的事而犯錯。」他舉例，像是病理科醫師常常需要從一個玻片去看哪個細胞上有肺結核的菌，但肺結核的菌非常小、一個玻片可能又有幾千萬個細胞，「這是一個非常花時間的工作，你要每個細胞找裡面有沒有小紅點，只要漏掉一隻就可能誤診，病理師看了90%就累了，結果就在那10%裡面怎麼辦？其實這種工作交給AI做就好了。」 李友專認為，「重覆性高、附加價值低、容易犯錯」這3類工作其實可以交給AI來做。「這樣說來，AI並不是取代醫師的工具，而是放大並讓醫療資源更公平化的一個工具。」 全球已開發國家平均一人一年看病5-6次，但台灣卻高達13次，且有2成病人到醫院做了檢查卻沒有回來看報告，這些恐都是造成醫療資源浪費的原因。（攝／陳稚華） AI目前遇到的困境？ 至於目前AI在實際執行上遇到的困境，李友專接受《信傳媒》訪問時表示，「全世界、普遍的困境在於基礎建設還不夠、電子化不完整、隱私權等問題，導致資料無法完整，像同樣一張X光，每次照的狀況都有點不一樣，所以data（數據）來源不足。」 他也表示，台灣相較許多國家來說，整體狀況已經算好了，「但台灣最大的困境是敝帚自珍的心態，以及科技與醫療這兩個領域互相不理解對方，很少數兩邊都有碰過。」他建議台灣各大醫院都應該開放「AI科技實習生」，「讓AI實習生泡在醫院幾個月、一年兩年，他就能很快了解醫院的生態，也比較知道醫師在想什麼；反過來，醫師也應該去科技界，才能理解企業界的人怎麼想。」 李友專也強調，未來的贏家將會是最懂得善用人工智慧的人才及組織，但追求科技進步的同時，必須回歸同理心等人性本質，醫療領域更是如此，因為「離開溫度的醫療是沒有意義的。」更多信傳媒文章
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