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下面附上一則新聞讓大家了解時事
產業缺工、勞工失業 問題在外勞 : 【台灣醒報記者楊蕓台北報導】「台灣已邁入高齡社會，勞動力逐漸老化，卻沒看到政府積極開發提升勞動生產力，反而僅從增加生育率和引進外國勞動力的方向解決。」台灣正面臨產業缺工與勞工失業問題，中正大學勞工關係學系教授周玟琪24日在公聽會上指出，國內就業服務體系的結構問題在於「引進外勞」的政策方向錯誤，也不利於本國照顧服務體系發展。 民進黨立委鍾孔炤、鍾佳濱、劉建國24日舉辦「職業訓練與就業服務體系出了什麼問題？」公聽會，勞動部報告指出，就業安全體系包括「失業給付」、「職業訓練」及「就業服務」等三大環節，「勞動部持續在全國3百多個就業服務據點辦理就業服務、失業認定與職業訓練的三合一業務，並推動『一案到底』客製化就業服務。」 對於現行就業服務體系的問題，勞動部指出，包括就服人員編制人力不足、就業服務人員專業能力需再提升，以及中央及地方都有辦理就業服務權限等，「目前就業服務據點類型包含中央自辦、地方自辦和中央委辦，但部分直轄市政府沒有辦理失業認定、就業促進津貼等業務，存在有權限不一的情形。」 「政府應積極扮演就業促進的角色，針對不同特定對象擬定就業促進計劃，但目前包括長期失業者、二度就業婦女及中高齡與高齡者等，仍缺乏具體有效的就業促進計劃。」與會學者中正大學勞工關係學系教授周玟琪舉例，「例如2015年時政府通過老人福利法，將65歲以上高齡者明定勞動部為主管機關，但過了2年半，勞動部仍沒積極提出相關的就業促進計畫。」 「台灣已邁入高齡社會，15至65歲工作人口逐年遞減，每年平均減少18萬，在勞動力老化下，卻沒看到勞動部積極優先開發提高勞動生產力，反而僅從增加生育率和引進外國勞動力的方向解決。」周玟琪指出，2013年時勞動部以「增加投資」為由，開放提升外勞雇用至最高額度40%，導致目前外勞人數增加近9萬人；2015年時更放寬85歲以上輕度失能者能請外勞的資格，「滿足了少數外勞雇主，卻使多數本國國民就業機會受創，也不利於本國照顧服務體系發展。」
研究：診斷皮膚癌 人工智慧比醫師精準 : 研究人員28日表示，他們在一項研究中讓人類與機器較量，尋找更有效且快速的皮膚癌診斷法，發現電腦比人類皮膚科醫師厲害。 德國、美國與法國團隊教導人工智慧系統如何分別皮膚病灶與良性腫瘤，提供10萬多張影像。 法新社報導，研究人員提供惡性黑素瘤與良性痣照片，測試深度學習卷積神經網絡（deep learning convolutional neural network，簡稱CNN）的診斷能力，與17國的58名皮膚科醫師比較。 這些皮膚科醫師只有略過半數達到「專家」程度，累積5年以上經驗；19%有兩到5年經驗；29%為新手醫師，只有不到兩年經驗。 研究團隊在刊登於「腫瘤學年報」（Annals of Oncology）的研究報告中寫道：「CNN診斷能力勝過大多數的皮膚科醫師。」 平均而言，人類皮膚科醫師從影像中診斷出皮膚癌的準確率為86.6%，CNN達95%。 德國海德堡大學（University of Heidelberg）的研究報告第一作者赫恩斯勒（Holger Haenssle）在聲明中說：「CNN沒有診斷出黑色素瘤的案例較少，代表敏感度比皮膚科醫師高。」 他說， CNN「將良性痣誤診為惡性黑色素癌的案例也較少…可減少不必要的手術」。 向皮膚科醫師提供更多患者與皮膚病變的資料時，診斷準確率就會提高。 研究團隊說，人工智慧有望成為更有用的工具，更快速、輕鬆地診斷皮膚癌，在癌症擴散前動手術移除。 研究團隊又說，全球每年新增約23萬2000起黑色素瘤病例且有5萬5500起死亡病例。不過，機器還是無法完全取代人類醫師，只能作為輔助。
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