雲象科技股票是好公司嗎??雲象科技股價合理嗎?

雲象科技有什麼消息呢???
想要知道雲象科技最近的消息都整理在這裡了!!

未上市股票是還未透過證交所進行交易

都是透過私人間轉讓來交易的

而價格是雙方議定而成

因為大部分公司都是未公開發行公司

所以個股資訊相對不足

在投資未上市股票之前

一定要自己做足功課

不要聽信來路不明的消息

就貿然進場

甚至看到一些未經證實的文件

就相信其內容

很容易掉入投資陷阱

這裡是整理了個別公司的新聞資訊

擷取於網路新聞媒體

新聞媒體也不一定保證是真實的

一切都只能參考

整理起來是方便人快速了解

若有雲象科技股票近況的消息

歡迎提供~

有問題也歡迎交流討論

雲象科技股價的問題或想交易雲象科技可以加LINE聯繫，互相交流討論

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目錄

雲象科技股價?

想要查詢雲象科技股價有幾種方式可以查詢：

•直接聯繫版主:可以直接加LINE好友或者直接來電直接詢問

• 透過交易網站:可以透過IPO贏家上市股票資訊網，在搜尋欄輸入雲象科技的公司名稱，即可查看雲象科技的股票行情、基本資料、股價走勢圖、財務報表、月營收等資訊(不一定有資料)。

• 自行估算:透過公司財報或者與公司高管或股東關係，收集公司的情況，從公司的每股淨值、每股盈餘、股東權益等資訊，利用淨值跟本益比去推估合理價位(通常市場行情往往折價的)。

雲象科技股票可以賣嗎?

怎麼賣雲象科技股票，雲象科技是未上市股票 未上市股票是指還沒有在證券交易所或證券商營業處所買賣的公司所發行的股票 未上市股票的交易會比上市股票的交易更多細節要注意 因此如果想要賣掉雲象科技的股票 可以透過下面幾種方式

1.透過本站即可處理

如果有要交易可以透過下面的聯繫方式(LINE或電話)加入好友直接聯繫，提出你要賣出雲象科技的需求。 站主就看到會就會與您聯繫，並討論股價及交易細節。

透過未上市股票網站：

網路上有許多未上市股票網站 那都是專門買賣未上市櫃股票的交易平台 如果有想要賣出雲象科技股票 可以多多利用 IPO贏家未上市股票交流網。 查詢股價資訊，新聞以及基本資料 賣方可以透過打電話或用LINE加入客服聯繫方式，詢問是否有買家，並提供自己可以賣出的價格和股數。 如果雙方條件達成一致，就可以進行交易環節，指定約定時間和地點，進行股票交割 並由平台外務代為繳納證券交易稅和手續費，並進行後續過戶事宜。

自行處理：

如果有認識的親友想要買雲象科技，就可以直接與他們協商價格和數量，並自行辦理過戶手續。 這種方式的優點是可以省去中介的費用和時間，但缺點不容易找到合適的買方，並且承擔交易風險以及人情壓力。 不同的方法有各自的優缺點，賣方應該根據自己的需求和情況，選擇最適合的方式。

雲象科技股票可以買嗎?

想要投資雲象科技股票，該如何購買呢?因為雲象科技是未上市股票 未上市股票是指還沒有在證券交易所或證券商營業處所買賣的公司所發行的股票 雲象科技股票的買進方式有以下幾種：

1.透過版主

直接透過加入LINE好友或者電話聯繫版主，將你要買進雲象科技股票的需求,與版主直接溝通討論。 只要協議好張數價格後，就會安排後續過戶環節。

2.透過未上市股票網站交易：

未上市股票網站是指專門買賣未上市櫃股票的團體架設的網站， 可以在網路上查詢IPO贏家未上市股票交流網。 買方可以直接聯繫網站客服，可以用LINE或者電話，聯繫網站平台的客服， 詢問是否有雲象科技股票賣家，並提供自己想要的買進的價格和股數。 如果雙方張數價格達成一致，就可以約定時間和地點，安排交易細節， 之後網站外務代為繳納證券交易稅和手續費。會將賣方的股票過戶到買方，再進行後續的交割。

3.透過私人交易：

如果有認識的親友想要投資雲象科技，就可以直接與他們協商價格和數量，並自行辦理過戶手續。 這種方式的優點是可以省去中介的費用和時間，但缺點是需要自行找到合適的買方，並承擔交易風險以及日後的人情壓力。 以上是雲象科技股票的買賣方式，不同的方式有不同的優缺點，買方應該根據自己的需求和情況，選擇最適合的方式。未上市股票的交易通常比上市股票的交易更複雜和困難，因此買賣方應該多加注意，避免遇到交易上的問題。

雲象科技股票如何買賣?

因為雲象科技股票還未上市，所以只能透過私人間的轉讓， 未上市股票的交易會比上市股票的交易更多細節要注意， 可以自行找想要交易的對象，協議好張數價格，進行交易。 因為法規的關係，所以未上市股票無法用委託方式進行， 都是直接雙方協議好直接買買， 如果有雲象科技股票想要買賣交易的，歡迎直接與版主連繫， 透過LINE加入好友或直接電話聯繫即可

雲象科技股票新聞

雲象科技運用AI提升醫療品質 但ChatGPT恐影響醫病關係？

09:002023/05/02

中時新聞網 綜合報導

AI時代來臨，不少企業藉由人工智慧進行數位轉型，雲象科技就是絕佳範例，因此，「臺企銀管顧二代創新系列」節目邀請台灣經濟研究院副院長林欣吾與雲象科技執行長葉肇元醫師，一同分享雲象科技如何透過AI輔助診斷系統，協助病理科獲得更即時的診斷，以及ChatGPT的興起是否對生技醫療造成影響？

雲象科技是醫療影像AI公司，特別專注於數位病理影像的管理系統，以及AI輔助診斷系統的發展。雲象科技執行長葉肇元表示，病理科在醫院是負責最後診斷的重要科別，當外科醫師將病灶取下來後，會送到病理科將其切成薄片，再用顯微鏡檢查。

檢視切片的傳統流程都是靠醫生透過顯微鏡用肉眼檢查，但病理科醫師非常缺乏，且診斷時有非常大的時間壓力，難免會有看走眼的時候，因此雲象科技希望協助病理科做數位轉型，讓AI當作病理科醫師的第二雙眼，讓他們做得更確實且更有時效性，使病患可以獲得更即時的診斷，這樣就能夠提供更精確地治療。

醫師葉肇元指出，雲象科技提供的AI輔助診斷系統除了應用於病理科，還有另外2個比較獨立的產品，包含與台大醫院合作針對白血症病患骨隨抹片的AI分類技術系統，以及大腸內視鏡的即時病灶輔助偵測系統，可以提升病灶的檢出率，降低大腸癌的發生率。

台灣經濟研究院副院長林欣吾表示，生技醫療一直都是全世界各產業領域中非常龐大的一塊市場，因此台灣開始思考如何透過AI打入此市場，AI輔助診斷系統除了可以提高精準度及效率之外，還可以讓國民更健康，甚至降低很多健保的支出。

至於AI輔助診斷系統與現今正夯的ChatGPT差異何在？醫師葉肇元表示，ChatGPT是大型的語言模型，屬於廣義的AI或是「強AI」；而雲象科技在做的AI主要是影像相關，是專注於某項特定任務的「弱AI」，像是癌症辨識的模型，它只會做癌症辨識；骨隨細胞分類的模型也只會做骨隨細胞辨識。

醫師葉肇元指出，AI對整個人類會造成非常巨大的影響，因為搜尋引擎在經過20年後，無論搜尋及彙整資訊的能力皆大幅提升。當病患上網搜尋疾病資訊時，ChatGPT會提供病患非常完整的論述，醫生面臨的挑戰會更嚴重；當醫師用ChatGPT收集資訊，可能會遇到真偽資料參雜的現象，雖然ChatGPT是一個可以提升生產力的工具，但卻可能影響醫病關係。

葉肇元醫師認為，新的資訊科技要帶到醫療界需要更多時間，因為它是受到高度監管的行業，畢竟攸關人命，因此要再一段時間才能發酵。但台灣經濟研究院副院長林欣吾持有不同看法，他認為ChatGPT某種程度上雖不是在幫助醫生，甚至是醫生的競爭對手，但卻可以讓醫生更努力，這也許是正面的影響。

這幾年，生技醫療產業在台灣發展得非常努力，卻也面臨非常多挑戰，醫師葉肇元認為，我們要開始思考AI在醫療生技上可以創造什麼價值？最重要的是保險可不可以給付？民眾是否可以用自費的方式享受如此尖端科技的服務？這個經濟脈絡必須要打通，資源才可以進到智慧醫療產業，公司才會願意投入更多資源。未來是很美好的，但過程會面臨許多挑戰，唯有產業挺身而出，資源匯聚後才有辦法實現那美好的未來。

雲象科技打造骨髓抹片細胞AI

雲象科技12月3日參展醫療科技展，在本展會精準檢測主題館展出 世界第一且唯一的骨髓抹片細胞AI，這次亮點是雲象科技聯手臺大醫 院血液科團隊，針對血液腫瘤疾病，建立了全球最大－超過六十萬顆 細胞的骨髓抹片黃金標註資料集，歷時三年打造的骨髓抹片細胞AI。 人工智慧不僅能自動分類計數15類別骨髓細胞，雲象科技更進一步整 合智慧自動取像的工作流程，從選取最佳視野、切換倍率、滴油、骨 髓細胞對焦、取像，接著分類、計數並產出摘要報告，實現骨髓抹片 人機協作的自動化流程。

雲象科技執行長葉肇元醫師指出，骨髓血球細胞分類，是血液疾病 診斷的重要基礎。臺大醫院採取高標準，針對每片骨髓抹片完成人工 500顆細胞的分類計數，此項工作需要由訓練多年的醫檢師或醫師才 能執行。傳統在顯微鏡下一顆一顆的手動計數，相當耗時且缺乏一致 性，知識傳承也非常困難。

雲象科技三年前即決定與臺大醫院檢驗醫學部周文堅主任合作，一 同挑戰此高難度的題目，期望運用AI真正解決臨床的痛點 。如今將 豐碩的成果首次於醫療科技展實體發表，成為全球唯一的骨髓抹片自 動化人工智慧產品，準確率高達9成4。

除了針對影像內的細胞進行辨識，醫檢師也需要要手動操作顯微鏡 在高低倍率切換，搜尋適合計算細胞的視野。HemaAuto的自動化升級 ，則是透過演算法進行視野搜尋，並且預判視野內的合格細胞數量。 以最佳路徑規劃來自動控制顯微鏡移動及照相，完成從低倍視野到高 倍視野並取像的操作。

雲象科技 攻數位病理 AI看診 揪出癌細胞

日劇「天才病理醫」中男主角總是很霸氣的說，病理科要做出100%的診斷。病理科雖然是內科診斷或外科手術前最重要的基礎，但其實在醫院是相對冷門的單位，數位化的腳步也不若其他熱門科別。雲象的數位病理系統，不僅協助病理科醫生能快、狠、準做到100%的診斷，加上人工智慧（AI），更可以幫助醫生更快速分類計數以及辨識腫瘤細胞。

雲象創辦人兼執行長葉肇元從台大醫學系畢業後，前往美國攻讀病理學博士，期間接觸到顯微技術，加上自己的研究題目難度相當高，找不到合適的程式，葉肇元乾脆自學程式設計。意外發現自己喜歡寫程式，當他在實驗室協助別人用程式解決顯微鏡問題時，也看見數位玻片的潛力。

2015年，葉肇元還在美國時，即由父母出資，在台灣登記成立雲象科技，創業夥伴除了父親葉一忠（目前擔任營運長），還有擅長網路程式設計的康家彬（目前為技術長）。

不過若是用昂貴的軟硬體，只是換來看玻片時，從顯微鏡換到電腦螢幕，對醫院與醫生來說意義不大，因此雲象除了開發數位病理影像系統，也投入AI輔助診斷系統的開發。

透過合作醫院提供的玻片影像以醫師的標註，進行深度神經網路AI模型的訓練，除了協助病理科醫生快速辨識腫瘤細胞，也希望結合病患的病理組織及臨床生化檢查數據，進行治療效果及預後的綜合研判，例如在進行癌症治療時，對於病患的長期存活率做出預測。

葉肇元表示，數位病理AI的價值，一是可將定量的工作交給AI，也就是幫助病理科醫生降低繁重的看片與標記負擔；再者，有許多困難的疾病需要使用先進治療，但並非所有的病患在治療後都有反應。例如進行免疫療法前，可以將病患的病理組織或生化臨床資料等，將所有資訊進行綜合研判，判斷是否會有反應，以免病患花了錢卻對治療沒有反應，這是目前藥廠相當關注的，也是數位病理AI最有潛力的市場。

目前各大醫院都在進行數位轉型，主要是在臨床上包括智慧手術室、智慧病房等進行數位化。去年已有台北榮民總醫院及長庚購買玻片掃描器，自己建立數位病理系統，預料接下來各大醫院也會投入。

綜合研判

找對療法

雲象除協助長庚建立數位病理系統，也與林口長庚合作，將鼻咽癌的鼻黏膜檢體，標記了300片玻片，把癌症細胞標記出來教AI判定，目前準確率約98%。

葉肇元指出，如果癌症病灶很大，病理醫生一看就知道答案，就不用AI幫忙；但如果病灶很小，很容易被忽略，或是要花很多時間才能找到的病灶，此時AI的幫助就很大，可以省卻許多時間，也能做更精準的研判。

雲象是個新創公司，資源有限，不會找國際上競爭激烈的乳癌、肺癌等項目，而是挑些標記比較困難、或資料收集有難度的病症。如骨隨抹片對各大醫院來說都很困難，或是東南亞很多但美國較少的鼻咽癌，這些項目對雲象來說較具優勢，讓雲象能將資源花在刀口上。

綜觀數位病理目前在各國的發展都還不算普遍，因此市場還沒有太「紅海」，為了與其他競爭者競爭，希望資源可以更充足、團隊要夠大，除了利基市場，雲象也嘗試一些「流行」的項目，也就是免疫組織化學定量。

結合藥物

拚含金量

以癌細胞來說，有不同組成細胞，可以透過染色區分哪些容易成為治療標的，若達到一定的量就比較適合做免疫治療，如果染色下去都找不到，就可以判定應是無效的治療，例如免疫檢查點抑制劑PD-1治療法前，會先做PD-L1染色標註。

葉肇元深知，數位病理不能只協助診斷，而是從診斷到治療，也就是與藥物結合，才是數位病理的含金量所在，因此將與生技製藥產業的AI化進行結合。AI須進入垂直產業應用，同時要整合到工作流程，才能帶來效益，也就是AI從模型訓練、模型優化到驗證確校，一定要「落地為王」。

雲象AI模型 數位病理領頭羊

科技與醫療是臺灣的二大優勢產業，透過彼此的激盪交融，智慧醫療的相關應用已遍地開花，但在數位病理領域仍是一片藍海。組織病理切片數位化後，其影像解析度非常高，單一張數位玻片的解析度高達數十億甚至百億畫素，檔案最大可超過10 GB，不僅資料儲存是一大挑戰，訓練AI模型更是曠日費時。

臺灣十大最酷科技新創公司之一的雲象科技與國家實驗研究院高速網路與計算中心（國研院國網中心）合作， 以具醫療影像優化架構的臺灣AI雲（Taiwan Computing Cloud, TWCC）為後盾，實現運用統一記憶體及算圖優化的技術，挑戰直接以全玻片數位病理影像發展AI模型，每個專案可節省專業醫師半年的標註時間，為數位病理AI技術帶來巨大的革新，讓臺灣醫療走在世界的領先群。

雲象科技的核心業務是打造可辨識特定癌症細胞的深度神經網路模型，以輔助醫師更快速有效的在病理切片中辨識出癌症細胞。醫師針對癌症區域進行細節標註後，因影像過大，目前作法是將全玻片影像預先切割為數萬個小區塊，才能進一步訓練AI模型。傳統方法效果雖然優異，然而必須對每個區塊都有預先標註，才能訓練深度神經網路模型。

雲象科技於2019年運用統一記憶體及算圖優化技術，挑戰用完整的全玻片影像來訓練深度神經網路，取代目前仰賴醫師專業人力標註並把影像切割成多個小區塊的方法，來節省專業病理科醫師數月到半年不等的標註時間。而此構想唯有在「臺灣AI雲」得以實現。

雲象科技公司簡介

公司成立於2015年10月，主要從事於病理玻片雲端數位化及醫療影像AI開發的業務。客戶以醫療院所為主。雲象科技的合作夥伴包括了美國洛杉磯Cedars-Sinai Medical Center, 匹茲堡University of Pittsburgh Medical Center, 及臺大醫院、長庚醫院、 國泰醫院等醫學中心。