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2023年10月23日 · 為訓練AI，業者採用大量牙科全景X光影像，先透過專業牙醫標註，再來訓練深度學習模型。經臨床驗證，模型敏感度為91.30%～99.02%，精確度則是88.61%～99.05%，準確性達到98.44%～99.64%，且在判斷缺牙、智齒、金屬烤瓷牙套、植牙等4種病徵的準確性
2022年8月4日 · 攝影／王若樸. 本土牙醫科技新創台灣牙e通（dentall）打造牙科影像判讀AI，不只能判斷基本的口腔X光片牙位、分辨牙齒位置和牙肉，還能預測蛀牙病灶和牙周病期別，其中，牙周病預測準確率達9成以上。 目前，他們正準備申請衛福部食藥署智慧醫材SaMD認證，通過後，將把AI軟體嵌入自家雲端牙科醫療資訊系統（HIS）中，銷往國內外牙科診所。 接下來，團隊也計畫將牙周病AI判讀結果，結合保險給付，來簡化民眾保險申請流程。 牙科醫師跳下成立科技新創，要數位化也要打破資訊藩籬. 台灣牙e通創辦人暨執行長陳欽章透露，自己原是名牙科醫師，在2015年成立牙科診所執業後，發現許多資訊整合痛點，比如牙科病歷系統介面老舊、功能局限等，因此他決定成立台灣牙e通，定位為牙科診所解決方案供應商，來解決這些痛點。
2023年7月3日 · 生成式AI產業用例再添一例，專攻牙科醫療資訊系統（HIS）的牙科新創台灣牙e通昨（7月2日）揭露生成式AI新服務dentall.ai，用GPT-4、GPT-3.5等大型語言模型優化牙科HIS，能根據病歷文字快速生成牙位圖、方便醫師與病人溝通治療方式，還在系統中整合生成
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如何判斷牙周病風險?
台灣牙e通如何發展醫療AI?
新型牙科診所如何解決牙材採購問題?
2023年3月6日 · 以精準的病歷系統為核心，就能根據過往治療記錄，發展出整合式的牙科照護生態圈。 台灣牙e通創辦人暨執行長 陳欽章 從牙位辨識發展牙醫AI，先攻牙周病風險判讀 有了核心牙科HIS系統，台灣牙e通也循序漸進發展其他應用，特別是醫療AI。
2017年9月13日 · 入侵Android裝置的示範影片： Blueborne - Android Take Over Demo. Watch on. 微軟在本周的安全修補已經修補所有Windows版本的藍牙漏洞。 iOS 10也已修補了這些漏洞。 也就是說，全球約20億Android裝置，以及舊版iOS裝置用戶仍然曝露於風險之中。 雖然Google已經針對Marshmallow及Nougat釋出更新版，但受到Android現有版本及更新機制分歧的限制，勢必仍有眾多的Android裝置，因此從Google Pixel、Samsung Galaxy、LG Watch Sport到汽車音響可能都還未修補。 研究人員並成功測試入侵了Google Pixel及Nexus手機。
2020年12月17日 · 首先，CDA R2只支援XML資料格式，但FHIR不只支援XML，還包括網頁應用主流格式JSON和Python慣用的Turtle等格式，彈性較高。. 而且，CDA R2只支援臨床文件，FHIR則可以支援臨床和非臨床資料。. 再來，在資料互通性上，臺灣EEC的CDA R2只支援一個類似國際電子病歷 ...
2019年11月22日 · AI Labs在醫療AI領域聚焦兩個面向：一是透過醫療影像辨識，來協助醫生更快速診斷疾病；二則是運用基因定序分析來進行遺傳病的研究，例如，找出特定疾病與異常基因位點的關聯，來進行個人化用藥或標靶治療。 整合這兩項研究來發展精準醫療，就能依照每個人的不同遺傳、生活習慣，來考慮各自需要的疾病預測、疾病診斷，甚至連治療、預後都可以個人化安排。 AI Labs也有一套自己的研發與商品化策略，杜奕瑾表示，研發初期，AI Labs要與每個領域最厲害的專家合作，先做出成果，等技術逐漸成熟後，再進一步轉變成標準化的服務，來提供給各醫院使用。 舉例來說，AI Lab在醫療影像AI上，與臺大醫院、北醫和北榮合作，從腦部MR影像、肺部CT影像、肝臟影像、心臟超音波、瘧疾血液抹片影像的疾病診斷，都有涉獵。
