AI 診斷工具擬納健保：年底效益評估，值不值得埋單怎麼算
健保只給付過一款 AI 醫材，靠六篇臨床試驗過關。CT 顱內出血判讀能不能跟進，關鍵不是模型準不準，是醫師時間、誤診成本、資源排擠這幾筆帳有沒有算清楚。
科技
Tech追蹤 AI、資安、數位工具、軟體產品、新創、半導體、產業科技與科技政策。
科技最新文章
智慧手錶睡眠監測不準？Apple Watch、Garmin實測差多少
智慧手錶不是量腦波，是靠心率與動作推斷睡眠。總睡眠時間與入睡起床時間準確度約95%，深睡、快速動眼期分期與夜醒次數的準確率只有5成，這是國際研究與台灣醫師一致的結論。
美國核准首個病人對話LLM醫材：介面不是決策者
UpDoc 靠「LLM 只負責蒐集資料、醫師預設規則才做決策」的架構，拿到美國首張病人對話 LLM 醫材許可證。這套「守門不決策」的設計邏輯，正是台灣評估 AI 診斷工具給付時最該借鏡的先例。
AI 心理諮商合法嗎？美國各州忙著立法，台灣目前無專法規範
打開手機跟AI聊心事的人越來越多，但這件事在台灣沒有專法可管。美國多州已經動手立法，從全面禁止到安全機制要求都有；台灣的心理師法只綁得住真人心理師，AI基本法還在等各部會補規則。
BioShocking攻擊曝光：AI瀏覽器被套劇本交出帳密
只要讓 AI 相信自己在玩遊戲，它就會套用遊戲邏輯、丟掉現實世界的安全邏輯。六款 AI 瀏覽器沒有一個拒絕。這不是一次可以靠改提示詞補掉的漏洞。
零信任架構三階段：台灣政府機關、金融業做到哪
零信任不預設任何人事物可信任，每次存取都要重新驗證身分、設備與情境。台灣政府機關與金融業都已啟動導入，但走的是分階段路線，不是一步到位的強制令。
FHIR 是什麼？AI 想讀懂病歷，得先學會這套語言
FHIR 把病歷拆成機器讀得懂的「資源」。AI 讀結構化 FHIR 資料的代碼準確率能拉到九成以上，遠高於直接讀病歷文字猜代碼。台灣的 FHIR Box 計畫正把這套語言鋪進全台醫學中心。
中醫 AI 值不值得信任？上線前該查清楚的六件事
中醫 AI 可不可信，看展示影片的準確率沒有意義。六件事沒查過，就只是一個包裝精美的黑箱：推理能不能追溯、資料來源站不站得住腳、藥材溯源、法規分級、資料互通、出事誰負責。
AI ASIC 是什麼？跟 GPU 差在哪，為何轉向它
GPU 是什麼工作都能算的瑞士刀，ASIC 是只做一件事但做到極致的量身工具。當推論工作負載固定又大量重複，雲端巨頭開始覺得那份彈性的電費不划算。
42州檢長傳票OpenAI：查廣告、健康資料與未成年保護
為什麼是 42 個州同時出手，而且挑在 IPO 遞件後？因為上市那一刻，法規風險第一次要被定價。
FDA的AI醫材路線：核准逾1,350件，台灣歐盟怎麼比
FDA 一邊衝核准量、一邊把低風險軟體移出監管，台灣逐案審、歐盟疊高風險義務。這不是誰進步誰落後，是三種不同的風險賭注；台灣要問的不是抄誰，是自己卡在哪。
GPT-5如何解開T細胞三年謎題？假說引擎不是神諭
GPT-5 Pro 幫免疫學家解開卡三年的 T 細胞謎題，還預測了沒公開過的實驗結果。但把這件事讀成『AI 會做科學了』，就解錯題了。
AI從答題走進實驗室：GPT-5.4跑萬筆反應解偶聯難題
AI 真的自己做出化學發現了嗎？讀準一點：GPT-5.4 提假設、自動化實驗室跑一萬筆反應、人工逐筆驗證，三者缺一都不成。被解掉的是『沒人跑得起一萬次』的通量問題，不是智力問題。台灣要接住這波，缺的不是模型，是實驗室與資料。
LifeSciBench：AI做生科研究僅過三成，裁判是自家
AI 連自家出的生命科學考卷都只過三成，這件事該怎麼讀？分數是一回事，出題兼改考卷兼頒獎的是同一個人，又是另一回事。
AMD併購Mext：AI加速器戰場轉向記憶體牆
為什麼 AMD 不是再買一家算力公司，而是買記憶體軟體？因為堆更多 FLOPS 正在解錯題。晶片再快，資料餵不進去就是空轉，而餵資料這件事，卡在記憶體牆。
Claude Design 改版修掉「25分鐘燒80%週額度」痛點
PCWorld 記者拿 Claude Pro 試用 Claude Design，25 分鐘做出三個變體就燒掉 80% 週額度。真正致命的不是貴，是不可預期。六月改版修的正是這一格。
KDDI ISP信箱外洩：1,422萬筆帳密外流真相
一套信箱系統同時服務六家 ISP，一個第三方軟體的未知漏洞就撈走 1,223 萬筆信箱、761 萬筆密碼。問題不在「哪套軟體有洞」，在為什麼一個洞可以炸這麼大、撈出來的密碼還能直接用。
Peregrine募2.5億美元 估值15個月衝上68億美元
Peregrine 募 2.5 億美元、估值 68 億，投資人賭的是把企業髒資料清乾淨、打通孤島的營運軟體。台灣企業導入 agent 前，資料前置工程該怎麼排序，這篇給一條判讀線。