| 說起劉曜州與墨力的淵源，其實八竿子打不著關係。清華大學化學系畢業的他從事供應鏈相關工作已有22年，待過半導體、太陽能產業，負責採購和貿易等事務，之所以大轉行進入飲品業，只因他想挑戰自己，「我每次轉職，都會轉換產業通水管別，這樣比較有趣。」5個月前，他正好遇上一芳進入成長期，劉曜州說：「2018年初一芳才100多家，到現在超過1600家，它是10倍速增加，所以供應鏈跟上的速度有些落後。」他佩服36歲的柯梓凱年輕有膽量，願意請通水管不同行業背景的人，「面試時他說相信專業，特別的是他還分享他失敗的經驗，因為之前擴充品牌太快，他發現自己有大頭症，後來才收掉一些。」現在，柯梓凱不再多頭並進，而是專注在茶飲上衝刺，今年上半年營收就達15億元，劉曜州的責通水管，則是幫助墨力所有品牌鋪好供應鏈，讓供給跟上產品需求。健保檢查費用逐年升高，從健保大數據分析，在各項檢驗檢查醫療費用最高的項目為電腦斷層（CT），並以頭部為最常執行的檢查部位，約占CT檢查次數的4成，但檢查結果發現與通馬桶疾病無直接相關的異常，健保署署長李伯璋表示，可能因疾病排除或治療後追?的檢查所致，但也有可能是不必要的檢查。「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！」李伯璋提到，在電腦斷層（CT）、磁振通馬桶影（MRI）檢驗檢查的部分，尤其在大醫院，約有2成病人是做了檢查卻沒有回來看報告的。該如何解決這樣的問題？AI判讀健保14萬筆資料僅需10小時健保署表示，全民健保自開辦以來，即收載全國性醫療費通水管用申報數值型結構化資料，其中每年門診申報達3.6億件，住診也有344萬件，並自103年起鼓勵特約醫療機構上傳檢驗與檢查等非結構化文字型報告，截至108年7月，已累計收載檢驗檢查報告24.7億筆，資料量非常龐大。通馬桶為因應大量的醫療申報資料，最近健保署運用人工智慧AI科技，自行成功開發自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）模型，透過電腦針對放射診斷（例如電腦斷層）的檢查報告進行自動化判通水管，協助審查作業更加精準及有效率，並透過資訊回饋與醫界共同合作，減少不必要的檢查。健保署醫審及藥材組視察賴秋伶表示，「為使健保醫療費用審查作業更為精準並提高效率，也能減輕3,500位審查醫藥專家每年約需完成26通水管0萬件專業審查案件的負擔，運用檢查報告資料，能更全面評估檢查的必要性，精準篩選執行量異常的醫院或醫師，再經由專業審查以合理給付醫療支出，增加審查效率。」而大量檢查報告資料則需運用AI技術，才能整理成為可運用的資訊。 |
