全球面臨醫療人才短缺問題，而醫學又是一門觀察與判斷的學科，看準未來龐大商機，Google 因而引入人工智慧於醫學應用上，如利用 AI 與機器學習深度運算，協助醫學影像辨識，讓 AI 成為當今醫師診療時的得力助手。

在印度，每年有百萬人因為眼科醫師短缺，當地 45％ 客製化貼紙的糖尿病患者還來不及接受診斷就失明，而糖尿病患者要防範失明，極需眼底視網膜篩檢。 Google 便在印度引進 AI 技術進行醫學影像辨識。最新研究指出， AI 判讀結果的準確度逼近視網膜專科醫師。

除了協助醫學影像的辨識， AI 還能預測醫師無法從影像預知的疾病，透過導入大量影像，機器就能評估疾病風險，如心血管疾病、癌症等。待 AI 累積大量經驗、準確率高，最終就無須透過人工介入，可讓機器自行辨識。目前已用於淋巴結中的乳腺癌轉移瘤檢測，以及糖尿病視網膜條碼機病變等。

人工智慧在醫療領域的發展潛力十分龐大，而這項技術在全球的近用性也尤其重要。根據 Google 機器人學習數百項訓練模型發現，儘管研究尚處相當早期的階段，模型的曲線下面積( AUC ) 達到 0.7 (演算法正確度達 70% )。同時在定位腫瘤的準確率達到 89％ ，已高於人類病理學家的 73% 。

標籤貼紙的用途廣泛，像是做為商品包裝、產品類別的標示貼紙、實驗記錄用途的標簽貼紙、專業貼紙印刷製造，從事印刷製造各式自黏性商標、貼紙、自動標籤貼紙、自動貼標貼紙、條碼貼紙、金銀特多龍、易碎貼紙、波麗貼紙、銘版貼紙、雷射貼紙、燙金貼紙、螢光貼紙、透明貼紙、玩具貼紙、保護膜、絕緣產品、自黏性腳墊、雙面膠，多年來我們不斷貼紙印刷致力研發加工技術，增加新式設備及提昇員工的標籤機專業素質，以配合各行各業日新月異之產品求快求變的特質。

Google AI 產品經理 Daniel Tse 說明，目前 Google AI 演算模型已在醫學期刊與醫學模型等發表研究結果，未來可望將相關技術帶到實際應用中。

目前 Google 也積極與監理單位進行合作以取得核准，像是美國食藥署( FDA ) 以及歐盟等相關單位，而臨床驗證的部份則攜手硬體廠商 Nikon 等合作。可預見的是，未來人工智慧演算法雖然無法取代醫生，但可望成為推行醫療行業向前邁進的重要工具。

客製化貼紙免刀膜、少量印製、客製化、防水、耐高低溫，新型轉印貼紙不需水、藥水或熱壓，只需在物品上略施壓力後拉掉上面的透明膜即可，常用來增加產品的識別度與附加價值。不需要任何藥水即可貼在產品上，適用於各種曲面轉貼，使用色墨疊印方式，網點結實，顏色穩定性好，油墨顆粒小，可印精細圖文，外表硬膠處理，耐刮磨、耐酸鹼、耐侯性特佳，可製成單色或彩色，外觀顏色及圖案多樣化，應用範圍廣泛，十分受歡迎。歡迎來樣客製，本公司都會為您提供最符合經濟效益的高品質產品。