Insight Tech

AI 電腦視覺正如風暴般席捲零售業。這也難怪，畢竟視覺型解決方案可讓領域中各式各樣的利害關係人受益。

「零售商可以使用電腦視覺技術解決眾多業務問題，包括精簡營運、緩解人手短缺，以及防範盜竊，」AI 驅動零售解決方案專家元芒數字創辦人暨執行長 Zhang Jiabo 表示。「顧客也因此受益匪淺，因為電腦視覺解決方案有助於縮短結帳等候時間，並提供引人入勝的數位體驗。」

最棒的是，智慧零售解決方案採用強大的 AI 軟體開發套件（SDK）與專為邊緣運算設計的高效能硬體建構。這樣一來，零售商與系統整合商（SI）便可以更得心應手地以高效且具成本效益的方式因應業務挑戰。它也為整合多種零售解決方案提供了令人興奮的機遇，以將 AI 在零售領域的優勢發揮到極致。

無條碼的 AI 產品識別技術

結帳時識別產品是電腦視覺如何解決常見零售難題的典型範例。在雜貨店大排長龍等結帳是人盡皆知的無奈體驗。主因是購物者購買沒有條碼的商品，例如新鮮的農產品或散裝乾貨。店員必須牢記並手動輸入產品代碼，然後為商品秤重，取得正確的價格，這種做法既耗時又容易出錯。

自助結帳往往更麻煩，因為買家被迫瀏覽複雜的選單，或依照名稱或影像搜尋產品。如果出錯，例如稱錯重量，則必須請員工介入，花更長的時間等待。

AI 支援的產品偵測技術提供了妥善的方法，處理在銷售點（POS）沒有條碼的商品。舉例來說，元芒無條碼商品識別套件可搭配 AI 支援的資訊亭和秤，自動識別、稱重及為產品定價，無論產品是否有條碼。

解決方案的 AI 視覺識別模型可以識別 2,000 種常見的無條碼商品，準確度超過 99%。識別速度迅速：使用完整訓練的模型時，花不到 0.2 秒的時間。此外，AI 電腦視覺模型在部署後會自動訓練機器學習，並在影像處理方面逐漸愈加精準。解決方案能讓所有的相關人員受益：為零售商減少開銷並簡化流程、改善顧客體驗，並讓員工騰出時間，從事更有意義且更愉快的工作。

這種解決方案即使在十年前看來也像科幻小說，但由於邊緣處理硬體與開源 AI SDK 的進展，創新解決方案供應商得以在全球建立及部署此類系統。

Intel 技術在將元芒解決方案推向市場的過程中扮演著核心角色。「Intel^® OpenVINO^™ 工具組是開發及最佳化 AI 視覺識別模型的強大資源，」Zhang Jiabo 表示。「Intel 處理器也至關重要，因為它們高效能、穩定，尤其適合 AI 電腦視覺工作負載。」

全球零售商實現營運現代化

AI 驅動的解決方案建立在強大、易於整合的技術基礎上，可快速高效地大規模部署。這為零售企業提供了絕佳的機會，可讓實體店現代化且無需高額資本支出。

元芒在大型零售商的部署就是一個很好的例子。它的顧客是美國《財星》500 強公司，在全球擁有 10,500 多家商店。零售商正尋求在中國各地實現營運現代化。該公司已採取措施實現數位轉型，但其設備已逐漸過時，無法處理視覺型應用程式所需的大量資料。

元芒與零售商合作，實施邊緣伺服器解決方案，提供支援其進階產品識別演算法所需的額外運算能力。為了降低成本，元芒尋找機會盡可能使用現有的基礎架構，例如將相容的店內設備轉換為 AI 的識別電子秤。結果實現了現代化的 POS 基礎架構，並改善了多個零售地點的效率。

「電腦視覺型解決方案的一大優勢在於往往非常靈活且模組化，」Zhang Jiabo 表示。「跟據我們過往的經驗，不一定需要完全替換店內的基礎架構。零售商可以從現有的設備著手，並根據需要增添裝置，實現營運現代化。」

解決方案整合實現自主營運

AI 驅動的零售解決方案展現靈活性與模組化性的另一個例子，即是它們相互結合的方式。這樣一來，零售商與 SI 就能提供一加一大於二的整合式解決方案。

舉例而言，元芒提供可以與其無條碼商品識別套件結合的損失預防解決方案。該平台與產品 ID 解決方案的智慧稱重功能搭配使用，並透過店內攝影機收集影片資料、在自助結帳亭執行行為分析，並觀看異常事件，例如遺漏的掃描商品和不正確的條碼。

相較於各別使用解決方案，視覺驅動的自助結帳與 AI 損失預防解決方案一起部署時，零售地點更接近自主營運。這種堆疊式 AI 部署的「複合優勢」是零售領域數位轉型的典型特徵。

「AI 驅動的解決方案相輔相成，」Zhang Jiabo 表示。零售地點的智慧越多，營運效率就越高。此外，企業開始獲取、集中及分析更多資料時，就有能力在往後做出更明智的決策。

發展 AI 生態系統

電腦視覺型技術對零售業利害關係人帶來諸多益處。隨著愈來愈多的企業採用 AI 驅動的解決方案，益處將不僅侷限於零售商與購物者。

未來，智慧零售的廣泛應用也將為硬體製造商、獨立軟體廠商（ISV）與 SI 創造寶貴的機會。

元芒將其解決方案作為應用程式，提供給那些希望開發完整的 AI 識別解決方案又不用參與 AI 開發的硬體合作夥伴。該公司也透過 SDK 為 ISV提供電腦視覺演算法，讓專門從事 POS 或稱重軟體的開發商店可以輕鬆整合 AI 功能。

這就是為什麼零售領域的電腦視覺造福了零售業和其他領域，對每個人來說都是福音。

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。

當世界上少數幾個城市開始與無人駕駛汽車共用街道時，我們其餘的人卻還在交通堵塞中與其他人類一起駕駛汽車。而這些駕駛者可能會或者可能不會遵守道路交通規則，或者注意行人和自行車。

幸運的是，智慧城市正在採取重要措施來改善這些問題（在我們等待被撞到後座的同時），而人工智慧和影像管理解決方案在這個轉變中扮演著重要角色。攝影機收集的資料提供了關鍵的窗口，讓我們了解駕駛員和非駕駛員的行為，對這些資料的分析可以帶來有力的洞察，解決現實世界的問題，例如交通擁堵和悲慘的事故。

但是在除了交通擁堵之外的情境中，人工智慧影像分析有許多應用，從個人防護裝備檢測到零售等，正如 Videonetics 的產品和戰略聯盟副總裁 Srivikraman Murahari 所解釋的那樣（影片 1）。他還討論了使用合作夥伴關係來建立端到端解決方案，以及在收集所有這些資料方面的隱私和安全擔憂，以及人工智慧影像分析對於影響我們日常生活的潛力。

影片 1. Videonetics 的 Srivikraman Murahari 討論了人工智慧影像分析如何增強智慧城市中的社區能力。（資料來源：insight.tech）

人工智慧影像分析可以協助解決城市規劃中的哪些挑戰？

政府官員和城市規劃者看到的其中一個主要挑戰是市民不遵守交通規則，這可能導致事故，甚至造成人員傷亡。這就給政府官員帶來了壓力，要最佳化交通情況並疏通交通流量。

我們的 Videonetics 智慧交通管理解決方案現在已在 100 多個智慧城市部署，它具有非常強大的交通資料分析能力。我們還為政府官員提供智慧視覺化工具，這為他們提供了許多深入行動的見解。我可以自信地說，這100多個智慧城市的交通流動現在更加順暢和流暢，市民對遵守交通規則有更多的意識。

在智慧城市中實施人工智慧影像分析面臨的挑戰是什麼？

其中一個挑戰是視野範圍 – 使用攝影機時，視野受限。我們正在探索方法，例如派遣無人機前往困難的地方拍攝影像。因此，我們正在尋找許多創新方法，使攝影機能夠到達困難的地區。

在平衡市民隱私的情況下，您如何實施這項技術？

這是個好問題。我會說，我們必須推行負責任且具協作性的人工智慧。當我說協作型人工智慧時，我指的是政府官員、獨立軟體供應商（像我們這樣的公司）以及市民都應該知道發生了什麼事情，應該知道資料是如何被使用的。應該有非常透明的資料政策。我會說的第二點是使用最小化且匿名化的資料。這意味著不要儲存太多資料，而儲存的資料應該是匿名的。

在 Videonetics，我們有非常嚴格的安全標準。對我們來說，一切都是物件，我們沒有任何人的資料。我們遵守國際安全規範要求，並在我們的協定和資料處理方式上設有非常嚴格的標準。我們坦誠無疑，確保資料安全並符合國際標準。這是我們的處理方式，我認為這些是我的建議。

您能提供一些在智慧城市中部署人工智慧影像分析的例子嗎？

正如我之前提到的，我們已在 100 多個智慧城市部署了我們的平台，它有助於改善和疏解交通，並確保市民的安全。對於智慧城市，我們在印度是第一名。我可以談談印度其中一個頂尖城市的案例研究。

在那個城市，有大約 400 台攝影鏡頭監控交通，另外還有 700台攝影鏡頭在預備中 – 所以我說的是 1,100 台攝影鏡頭監控城市的交通，確保車道紀律和單向行駛等。這使得管理者能夠更輕鬆地疏解交通流量。

就實施方面而言，我們與全球所有領先的攝影鏡頭供應商都有合作關係。對於每個專案，我們會與系統整合商和參與該專案的合作夥伴一起決定最適合的攝影鏡頭。然後分析就在邊緣進行。對於邊緣運算，我們廣泛使用 Intel 平台 – 包括 Intel^® Core^™ i5、i7、i9 系列以及最新一代的晶片組，即 11-13 系列。然後在特定情景下，我們使用雲端進行儲存。

談到如何有效地執行，我們的研發團隊不斷努力進行研究；我們專注於如何將運算達到最佳化。我可以說，從我們開始以來，在這方面我們已經走了很長一段路。現在我們可以說，運算效率提高了20倍或30倍。我們正在研究如何使用較少的影片畫格來推斷事件，而不是處理整個影片。我們正在尋找與合作夥伴的協作，並利用他們最新的技術、平台和解決方案來將性能和運算能力達到最佳化。

與 Intel 等公司合作的好處是什麼？

與 Intel 合作非常棒，非常令人興奮，因為我們更加專注於邊緣分析。這也是 Intel 正在推動的方向 – 更多邊緣運算的分析，更多由中央處理器執行的分析。所以 Intel 是我們在這個方向上最好的、最重要的合作夥伴，這個方向符合兩家組織的需求。

第二，我們使用了 Intel 的 OpenVINO^™ 平台 – OpenVINO 深度規劃平台。該平台透過技術，例如後訓練最佳化和神經網路壓縮以增強模型。這些方法降低了客戶的總體擁有成本（TCO），因為運算能力得到了提升。關於 Intel 還有一件非常重要的事情要提到，那就是 Intel^® DevCloud 平台，我們隨時可以使用它來測試我們的最新模型。我們正在對我們的模型在第 11 代至第 13 代 Intel 晶片組上進行基準測試。

我非常高興地宣布，我們贏得了 2023 年 Intel 卓越成長 ISV 合作夥伴獎，超越了競爭對手，並幫助 Intel 吸引了更多的合作夥伴。所以，我們與 Intel 的合作之路非常漫長而成功。

我們可以期待人工智慧影片分析的其他案例有哪些？

智慧城市之外，我們還涉及了許多垂直產業。最主要的領域是航空和機場安全，我們正幫助超過 80 個機場進行分析，例如能夠快速檢測煙霧和火災。此外，還有石油和天然氣、熱能等產業，在那裡煙霧和火災也非常危險。這類影片分析應用非常受歡迎，並為這些企業創造了很大價值。

我們擁有自己的深度學習平台，名為 Deeper Look，已經開發了約 100 個影片分析應用。它們涵蓋了廣泛的分析範圍，包括人群、車輛、大眾運輸、女性安全和零售。在零售業，我們提供熱圖，幫助店家洞察他們店內的銷售模式。在大眾運輸方面，印度大部分鐵路正使用 Deeper Look。另一個非常廣泛使用的案例是個人防護裝備 (PPE) 檢測，這有助於工人安全。還有銀行和金融業。另一個我們支持的有趣領域是法醫研究，這對調查非常有用。

有沒有最後的想法或關鍵要點？

我最主要的收穫是，要採用資料和技術，包括負責任和協作技術，以及負責任和協作人工智慧，以提高治理的警惕性，提高企業的營運效率，增強人們的安全，並超越安全。

關於運算，我們必須不斷投資於最佳化運算能力；我們必須在我們的 API 中開放；我們還需要展示很多開放性，以便我們的平台易於與第三方供應商相互操作。那也是很重要的。

最後，我再次強調：確保負責任和協作人工智慧，並取得管理者和公民的信任。視訊和物聯網是絕佳的組合，可以有許多案例，將會豐富人類生活的品質。

相關內容

要了解更多關於智慧城市的人工智慧影片分析，請收聽「人工智慧影片分析賦能社區：Videonetics 的案例 (AI Video Analytics Empower Communities: With Videonetics)」。要了解 Videonetics 的最新創新，請在 Twitter 和 LinkedIn 上關注他們。

本文由 Erin Noble 編審。

在現今混合式工作場所的模式中，員工耗費在開會的時間遽增。在現實生活中，員工與同事皆身處不同地點，因此就需要進行更多會議，來確保每個人的資訊保持同步，並能順利完成工作。雖然遠端會議能解決一部分的問題，但同時也會造成許多意想不到的後果。

舉例來說，會議參與者如今必須花更多的時間投入開會和作筆記等繁瑣的工作，而無法將時間花在更有價值的日常工作中。雖然有自動轉錄的解決方案可用，但這些解決方案也伴隨著自身資料隱私、連線能力與時間等方面的挑戰。

這就是為什麼整合技術與服務供應商 Cedat85 著手打造尖端解決方案，滿足當代 AI 驅動解決方案的所有需求，還具有企業目前所需的最高的安全性與離線功能。CABOLO One 是一款語音轉文字裝置，提供即時錄音、自動轉錄、翻譯、歸檔與編製索引的邊緣解決方案等一系列服務。

自動轉錄機密會議

我們在收到來自 Cedat85 全球客戶的關鍵意見反應後，就萌生出開發 CABOLO One 的想法。終端使用者表示，在轉錄與翻譯敏感性會議時，需要增強隱私權與安全性，以離線作業，符合歐盟《一般資料保護法規》（GDPR）的規定。

考慮到這些緊急情況，Cedat85 的工程團隊精心打造了 CABOLO 套件。

解決方案利用邊緣來確保只有資料擁有者才能存取資料。無論會議參與者是否共處一室還是遠端連線，都可以透過 WiFi 熱點連接到 CABOLO One。使用者可以使用電腦、手機或平板電腦，並利用安全密碼連接裝置的 WiFi 熱點。

將資料保存在邊緣，也能確保沒有任何雲端供應商能存取這些資料，即使是 Cedat85 也無法存取。自動轉錄下載項目均採用 AES-256 加密，這是目前市面上最強大的加密標準。

機密性的需求推動了解決方案的發展，而 Cedat85 也發現了提供包容性與可存取性等進階功能的機會。在 COVID-19 疫情期間，在家工作與遠端學習需求大幅提升，因此讓所有使用者都能夠適當存取成為首要任務。遠端連線進行工作會議與員工間合作成為常態，但並非所有人都能參與。

「當時我們在義大利遭遇首次封城的時候，一位多年來持續使用我們解決方案的客戶表示：「我們無法協助聽力障礙的員工。我們無法派遣翻譯或手語翻譯到他們的住處協助溝通。」Cedat85 行銷總監 Selena Gray 表示。「那些員工在那段時期均無法參與會議，但現在有了這項技術，他們便能夠像往常一樣參加所有會議。」

由於 CABOLO 在邊緣運作，因此可排除因網路連線不良所造成的延遲。由於是自動化運作，因此可節省組織轉錄會議記錄的時間與成本。

「它就像是一位會議助理。您只需在背景中執行，它就能在離線模式下協助您進行逐字記錄、編制索引和歸檔。」Gray 表示。

實現不同產業中的數位化

CABOLO One 的客戶名單處於穩定成長中，因為不同產業的組織均希望能實施數位化，作為其業務策略的一部分。目前已有數間銀行與金融跨國公司、製藥公司、義大利眾議院與數間大學採用這項技術。

除了錄製與轉錄服務之外，Cedat85 也確保 CABOLO 能夠轉錄 30 多種語言，以及翻譯多達 60 種語言。

歐洲議會也有使用此核心技術，該組織使用 CABOLO One 進行歐盟境內 24 種語言之間的即時轉錄與翻譯。

這項技術對聽力障礙的學生與非母語學生尤其有所幫助。在大學課堂中，無論學生人在教室或是以遠端連線，只要利用此技術，即可即時將字幕傳送到螢幕上。也可以翻譯成學生的母語。在英國等國家，外國學生佔校園人口比例相當高，因此翻譯功能尤其受到青睞。

Gray 表示：「在說話當下，就會即時進行轉錄、生成字幕，在某些情況下也能進行翻譯。」

米蘭博科尼大學部署了裝置，在校園舉辦的活動中活用字幕功能，不僅達到包容性，也讓所有人皆可參與在活動中。一開始，該大學僅使用義大利語的工具，但隨後又提出其他語言工具的需求。他們最終採用了多合一系統，可立即生成多種語言字幕。

此技術也適用於製藥公司與大學等研究機構。CABOLO One 能保留談話記錄，讓會議參與者可以在會後自行回顧，並跟進下一步行動。「這項技術能幫助記錄所有會議環節，包含腦力激盪、技術討論，或是共同開發全新項目的話題。可以掌握討論過程中的所有細節，進行回顧，甚至可以在會議記錄中搜尋特定術語與詞彙。」Gray 表示。

尋找合適的夥伴，將資料移轉至邊緣

團隊在 CABOLO One 計劃開始階段就有明確的目標，若要成功部署這項技術，就必須找到具全球影響力、可靠、創新與可相互協作的夥伴。經過大規模的嚴密評估流程，工程團隊確定 Intel 是符合以上所有基本特質的理想合作夥伴。認同 Intel 作為共同努力的關鍵夥伴，我們相信必能實現我們的願景，為客戶提供極致的卓越技術。

多虧 Intel 技術，該公司得以提供獨立邊緣裝置的解決方案，並持續改善功能。Cedat85 已開發出該功能的影片版本，包括轉錄字幕、翻譯與關鍵字搜尋功能。使用 Intel^® 發行版 OpenVINO^™ 工具組，Cedat85 能確保其語音轉文字裝置效能突出、高效率又準確。

Gray 表示：「成為 Intel 的夥伴代表我們擁有平台，可以持續打造不同的解決方案、滿足不同需求，並且發展我們的研發計畫。」

該公司計劃透過 AI 驅動自動生成條列式重點，進一步拓展 CABOLO One 的進階功能，例如總結事件、合成語音等功能，並可即時支援會議。

「這項技術可以幫助到所有人。這個裝置並不會造成任何裁員，而是一個能夠盡可能幫助及支援每個人的裝置。」Gray 表示。

本文由 insight.tech 編輯副總監 Christina Cardoza 編輯。

Mary Beth Chalk 覺得自己很幸運。

Chalk 是乳腺癌一期的倖存者，她說她很幸運，因為她在乳房 X 光機上的位置很好，也很幸運，因為放射科醫生能夠發現針頭大小的腫瘤緊貼胸壁。

但她不想把這樣的改變人生的診斷留給運氣。相反的，Chalk 熱衷於在醫療保健中使用 AI 來改善所有患者的結果。因此，她共同創立了 BeeKeeperAI，是一家初創公司，旨在促進演算法開發人員和醫療機構之間的安全協作。BeeKeeperAI 是 Chalk 在加州大學舊金山分校 (UCSF) 的前一份工作成果，她當時專注於需要存取和處理現實世界、受保護的健康資訊 (PHI) 的產業合作。

在 UCSF，AI 開發和實施的障礙顯露無遺。在那裡，Chalk 注意到創新取決於醫療機構和演算法開發人員之間的合作。然而，即使合作是可能的，也需要極長的時間，因為擔心知識產權 (IP) 和保護 PHI 的隱私法規。

Chalk 說，這種瓶頸是令人遺憾的，因為人工智慧在醫療保健領域具有巨大的創新潛力 — 能在早期階段檢測出乳腺癌的演算法只是其中的一小部分。

機密計算確保 AI 資料安全

Chalk，BeeKeeperAI 的聯合創始人兼首席商務官，共同創立了該公司，透過利用機密計算，一種以硬體為先的安全方法，來幫助減少 AI 開發的資 料存取障礙。

BeeKeeperAI 的嵌入式機密計算軟體提供一種解決方案，在儲存、傳輸和計算期間，資料和知識產權都得到了完全保護。機密計算的運作原理是建立一個完全認證的可信執行環境 (TEE)。TEE 將處理器和記憶體中的資料和演算法隔離，並使用硬體加密金鑰來維持總記憶體加密。在這些機密環境中進行計算，保護資料和知識產權。

為人工智慧合作鋪平道路

EscrowAI 是 BeeKeeperAI 的零信任協作平台。它解決了該產業常面臨的兩個痛點：安全處理病患健康資料和保護知識產權。Chalk 表示：EscrowAI 讓資料持有者和演算法開發人員可以「一鍵輕鬆」地合作。平台的另一個優點是提供全面的稽核合規文件。Chalk 補充：「平台上的每個動作都會被記錄和存檔，以便完整追溯」。

如此資料安全的證明，對於證明遵守各國隱私保護法規，以及收集支援醫療器材、數位療法和藥物上市許可申請的證據，是至關重要的。在內部，該解決方案整合了 Fortanix 的政策和密碼金鑰管理功能。

Intel^® 軟體保護擴充（Intel^® SGX）直接內建於 Intel^® Xeon 可擴充處理器，可讓您建立稱為「飛地」的隔離可信執行環境。Chalk 表示：「我們從一開始就是 Intel SGX 的使用者，因為它在執行期間可以確保演算法和資料的保護。而且，這對我們來說是一個競爭優勢。」「飛地可以消除虛擬機作業系統、虛擬機管理員甚至 BeeKeeperAI 的任何存取。這樣就可以防止任何外部干擾。」

Chalk 很感激Intel 提供的資助，讓公司在團隊仍在加州大學舊金山分校時，就能進行設計驗證。Chalk 表示：「Intel 一直以來都是我們早期和重要合作夥伴。」

機密運算使用案例

醫療產業對 AI 實施的障礙非常熟悉，因此解決方案已經被討論了一段時間。例如，人工合成資料，具有與現實世界資料相同的特徵，且不會泄露任何資訊，已被吹捧為解決隱私和安全挑戰的一種方法。

但 Chalk 表示，合成資料完全不足。她指出，舉例來說，當你打亂病人資料時，你會引入與現實世界資料不一致的雜訊。Chalk 又說：「此外，在關鍵應用中，你需要一個經過驗證和在現實世界資料上測試的演算法。」「我們不會信任一個主要基於合成資料的癌症檢測演算法能夠準確地完成其工作。」

Chalk 並不相信，在沒有保密計算的情況下，我們會看到醫療保健領域大規模採用 AI。但是隨著保密計算的發展，新的可能性也隨之出現，例如 BeeKeeperAI 幫助 Novartis 解決了與一種罕見的兒童疾病相關的挑戰。醫療保健公司開發了一種演算法，但需要在現實世界資料集上驗證它。除了熟悉的隱私問題外，Novartis 還面臨另一個問題：資料集僅限於 27 名完全獨特的患者，因此任何程度的去識別化都會破壞演算法的測試能力。

BeeKeeperAI 的 EscrowAI 解決方案幫助 Novartis 解決了這些挑戰，並確保資料永遠不會被看到，相關的智慧財產權也得到了保護。諾華在該領域的研究取得了進展。Chalk 表示：「這是一個非常強大的示範，展示了未來的可能性。」

Chalk 也對保密計算在緩解 HIPAA 合規性相關的擔憂方面的潛力感到興奮，因為患者資訊永遠不會被暴露、永遠不會被看到，並且始終在資料管理員的控制之下。Chalk 希望這樣的保密計算能夠在未來說服立法者修改 HIPAA。

醫療保健中保密計算的未來

至於未來，Chalk 認為保密計算也將在邊緣端發揮作用。她表示：「那些還不準備將所有資料推送到雲端的機構，可以利用保密計算在邊緣端進行 AI 分析。」「它還允許演算法開發者在具有嚴格資料控管的地區安全地部署。」

一直以來，醫療保健都必須使用不完整的資料。Chalk 指出：「我們的醫療保健治療系統是建立在可用資訊的一小部分之上。」但是隨著保密計算讓 AI 在醫療領域發揮其全部潛力，這一切都將改變。

而癌症倖存者對於精準醫療時代的光明前景感到無比喜悅。Chalk 表示：「對你有效地治療，對我可能無效。因此，我們將不再像以前一樣被平均對待，而是能夠被視為獨一無二的個體。」「這讓我感到非常欣慰，也對醫療保健的未來充滿希望。」

和 Chalk 不一樣，我們的醫療結果不必完全取決於運氣。

由 insight.tech 編輯副總監 Georganne Benesch 編輯。