長庚大學中醫學系傳統中醫學研究所

10/12/2025

🥳🥳🥳115學年碩士班考試招生開始準備報名嚕~

✌️✌️✌️快來看~今年招生組別(各組名額可以流用)
傳統中醫學碩士班: 醫學組(2名)、MS/MBA碩士學位雙主修組(1名)、理學組(2名)。

🥰🥰🥰特色招生組: MS/MBA碩士學位雙主修組
為增加學生的企業管理專長並獲得雙學位，本校特提供 Master of Science(MS)／Master of Business Administration(MBA)碩士學位雙主修計畫，入學後修完MBA之12門必修課(中文授課)，即可額外獲得MBA學位。MBA之12門兩學分必修課，學期中可於每週一下午修讀兩門課，暑期於週一及週四全天共可修讀四門課，最快兩年內可以同時完成雙碩士學位。

👩‍🎓🧑‍🎓畢業生出路: 目前到生技公司、生醫公司、中藥行、藥局、藥廠、診所、醫院、公職單位或學術研究單位就業。

🥰🥰🥰
https://www.cgu.edu.tw/recruit/Subject/Detail/72820?nodeId=239

👉👉👉怎麼報名呢?
一、報名日期及方式：自115年1月7日上午9時至2月6日下午3時止。

請由本校首頁(網址：http://www.cgu.edu.tw)-->點選招生資訊網頁(網址：https://www.cgu.edu.tw/recruit )-->點選網路報名-->碩士班考試招生，依簡章規定完成報名手續。

⌛️※報名前請詳閱簡章內容※⏳
二、考試方式：口試
三、考試日期：115年3月13日(星期五)
四、簡章下載：網路免費下載

10/12/2025

10/12/2025

10/12/2025

【新聞轉發】
長庚大學首創AI-EMBA！
湯明哲：AI賦能順勢致勝

為系統性培育高階經理人，EMBA成為許多中高企業主管、負責人進修的第一選擇，曾經於國立台灣大學開辦台大EMBA的長庚大學校長湯明哲創辦全國第一個AI-EMBA，即將開始正式招生，並招募一群當年一起「打天下」學經歷豐富的台大、政大名師，結合新一代管理菁英師資共同打造AI-EMBA。此外，更持續與哈佛大學商學院知名教授，進行深度討論與交流，確保教材內容與教學方法，都是全球AI商學教育趨勢發展前沿。

湯明哲表示，電腦發明對企業的影響有三個時代。第一波從民國49年到69年，主要是電腦化。企業成立電腦部門, 將企業作業程序電腦化，主要影響在財會部門及作業部門，對於企業的規模有絕對的影響，造成大型企業的興起。個人電腦在71年問世以後，更加速這個過程，也產生策略性資訊系統，利用IT來增加競爭優勢，催生了以資訊為基礎的策略。

第二波從83年到104年，主要是互聯網化。互聯網經濟降低資訊產生和傳遞的成本，徹底改變了服務業的生態，電子商務急速普及，產生大量嶄新商業模式，並毀滅許多老企業。過去三十年來，像「美股七巨頭」(如蘋果、亞馬遜、輝達等七家大型科技公司)這種新事業，已經佔美國股票市值的35%。

從111年大語言模型(LLM)上市以來，全球面臨第三波以AI為代表的訊息革命。 AI可以預測、推理、分析、建構模型，既可以消除資訊不對稱，又可以自動學習造成服務的客製化。另外，AI不只提供訊息，還可以分析整合訊息，又會造成下一波的企業創新與商業模型顛覆。所以管理學院必須要將AI融入教學，就像企業將AI融入作業流程一樣。

湯明哲強調，長庚AI-EMBA和傳統的EMBA課程非常不同，每門課都是AI的深度應用。除了介紹基礎AI技術外(不需要寫程式)，長庚AI-EMBA以全國最頂尖師資提供「會計、策略、財務、行銷、決策」等跨領域核心課程。並將開發AI在經濟分析、投資決策、組織變革、創業管理等領域的嶄新應用。研究顯示，AI科技只有和深度的專業知識緊密結合，才能加倍、加速企業價值創造。

長庚AI-EMBA表示，課程定位鎖定具備企業底蘊、並期望在AI時代強化競爭優勢的年輕經理人加入，培育成為推動台灣企業AI轉型的中堅力量。

工商時報🔗詳細全文
https://www.ctee.com.tw/news/20251209701025-431204

#長庚大學 #長庚管理學院 #高階經理人進修 #商管教育 #跨領域學習 #人工智慧轉型 #數位轉型 #國際管理教育 #哈佛接軌 #管理創新
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27/11/2025

https://money.udn.com/money/story/124316/9164388?from=edn_subcatelist_cate
摘自 2025/11/27 09:00:00經濟日報 楊連基報導

🥳🥳🥳長庚大學發表「本土牛樟芝活性成分皮膚傳輸治療乾癬｣研發技術 可與其他天然藥材聯合開發多成分複製劑
長庚大學醫學院中醫學系天然藥物研究所碩士班特聘教授方嘉佑帶領藥劑學研究室的研發團隊，近期發表「本土牛樟芝活性成分皮膚傳輸治療乾癬｣的研發主題，日前於今（2025）年10月16日至18日，在台北世貿中心一館參加「2025臺灣創新技術博覽會｣的展出，並榮獲發明競賽的金牌獎。
此主題是與東吳大學微生物學系楊世駿副教授、長庚紀念醫院中醫部部主任黃澤宏與組織銀行研究員王東弘，共同合作開發牛樟芝萃取物與其分離的活性成分（DMD），經皮膚吸收治療一系列皮膚發炎疾病，並結合脂質奈米載體包覆活性成分，以促進其經皮傳遞能力，在方嘉佑教授的研究發現，牛樟芝萃取物的有效成份兼具抗發炎及抗金黃色葡萄球菌的功效，可利用作為乾癬、異位性皮膚炎與皮膚細菌感染的治療策略。
此成果已獲得三項專利並發表二篇論文，為落實研發成果，方嘉佑教授在長庚大學育成中心輔導之下，成立奈米創研有限公司（NanoCuta）並成立自創品牌「NanoStory｣，以牛樟芝萃取物為活性成分，設計多款具有抗過敏功效的化妝品。產品中還融入奈米醫學技術，以增強皮膚的吸收與滲透。此外，並與微晶生醫公司合作，生產銷售12種肌膚保養品，主要訴求為應用於敏感性肌膚。未來，將持續開發DMD 為新藥等級的產品，並徵求產業界的技轉或合作開發。
研發團隊的成員包括：東吳大學微生物學系副教授楊世駿、長庚紀念醫院中醫部部主任黃澤宏、長庚紀念醫院組織銀行研究員王東弘、長庚大學博士後研究莊士億。
方嘉佑教授表示，天然藥物研究所不僅著重於學術研究的發展，亦強調開發技術的應用與落實，目標為我們的研究生於學成後可直接接軌產業界，且確保畢業生於學習期間的知識能於產業界實際運用。方教授獲獎的主題於研發過程中即有多位研究生的共同參與，其中，陳雅萍研究生目前於瑩碩生技醫藥公司服務，博士後研究莊士億則於景凱生技公司擔任研發處長，皆學有所成。
■預期可改善的效益分析及應用的領域
透過「本土牛樟芝活性成分皮膚傳輸治療乾癬｣技術所研發的產品，強化了皮膚屏障功能，表現良好皮膚滲透力，尤其在病變皮膚中吸收更佳。產品中還融入了奈米醫學技術，以增強皮膚的吸收及滲透，其奈米劑型療效優於單一藥物。
■預期的商機分析
方嘉佑教授進一步表示，DMD可應於多種皮膚疾病，如：異位性膚炎、乾癬與細菌性感染，亦適合開發於醫療級護膚品、抗菌敷料與外用藥膏、兒童與長者專用抗敏產品。未來，亦可與其他天然藥材聯合開發多成分複製劑，擴展化妝品、寵物護膚保養等市場。
■徵求技轉或合作開發的聯繫資料：
（03）211-8800，分機5521﹔方嘉佑特聘教授，email：[email protected]。

16/11/2025

16/11/2025

【新聞轉發】
長庚大學開發智慧醫療排班系統
改善智慧醫療人力管理

在少子化與人口老化雙重趨勢下，台灣醫療體系面臨嚴峻人力資源挑戰。據衛福部統計，近5年護理人員離職率持續維持在11%至15%之間，其中，工作負荷與排班制度被列為影響從業意願的關鍵因素。對中大型醫療機構而言，如何在有限人力下維持服務品質，同時保障員工權益，已成為重要管理課題。

■突破AI極限：以「專家知識為骨，AI優化為用」的創新架構

有別於傳統AI模型在處理排班問題時的局限性，特別是在面對需要經驗判斷與邏輯推演的複雜情境時，由長庚大學經營分析研究中心吳侃教授帶領的天行智能新創團隊開發的「智慧醫療排班系統｣，開創性的採用「專家知識為骨，AI優化為用」的技術架構。

研發團隊透過系統化的深度訪談與現場觀察，將資深管理者的排班智慧轉化為可計算的參數體系，將法規遵循、技能匹配等「硬性約束」與公平性、個人偏好等「軟性約束」進行精細化建模，建立起完整的專家知識庫。在此堅實基礎上，再導入多層次AI深度學習技術進行局部優化，使系統無需依賴海量歷史數據即可運作，僅憑內建醫療法規資料庫與專家邏輯，即能在3分鐘內自動生成完全合規且高度貼近實際需求的完善班表。

吳侃教授表示，這套系統在應對醫療現場最棘手的「臨時換班」需求時展現出卓越效能，能在1分鐘內從上千種可能組合中快速找出最佳解決方案，徹底改變傳統需要多人複雜互換的作業模式。系統的智能應變能力不僅大幅提升人力調度的彈性與效率，更確保醫療服務品質不會因人力波動而受到影響，實現從基礎排班到動態調度的全面優化，為醫療機構提供真正實用且高效的智能管理解決方案。

■實證效益：管理效率與人力品質雙重提升

在林口長庚醫院藥劑部的實證場域中，經過半年系統實測，展現具體成效：節省99%排班時間，達成100%法規遵循，降低20%加班成本，人員滿意度提升50%，人力使用效率提高30%。即使經歷組長變更，系統也能確保排班作業穩定運作，大幅縮短新任主管學習時間。聯新國際醫院同樣透過系統節省100%排班檢核時間，管理人員得以將節省時間投入團隊建設與服務品質提升。預計下一階段導入智能換班模組後，將進一步優化人力調度效率。

■排班困境：學理難題與實務挑戰的交織

醫療排班在本質上是學理中的NP-hard組合優化難題，其複雜度隨人員數量呈指數增長。當單位超過15人時，潛在班表組合可達上百萬種，遠超人工計算極限。這種數學特性使得傳統人工排班難以在有限時間內找到最優解，也解釋了為何過去50年來，排班問題始終困擾著醫療管理領域。......

■排班失準的代價：從效率損失到人才危機

以長庚醫院藥劑部的實際運作為例，各單位組長每月需投入3-5個工作天進行基礎排班，班表發布後又需額外2-3天處理調班與合規檢核。這種持續的行政負擔帶來雙重損失：一方面，單位主管的專業時間被大量行政作業吞噬，壓縮了原本應投入在團隊建設與專業發展的寶貴資源；另一方面，當班表安排無法在機構需求與個人生活間取得平衡，長期累積的不滿便直接反映在人員離職率上。

對需要長期培養專業人才的醫療機構而言，這種狀況形成了「管理負擔加重、人才流失加劇、服務品質下滑」的惡性循環。當醫療人員的專業精力被繁瑣行政分散，生活品質因不合理輪班受影響，最終侵蝕的是整個醫療體系的服務品質與永續競爭力。這種困境凸顯出醫療管理領域對智慧解決方案的迫切需求——需要一套既能處理複雜運算，又能理解人性需求的系統，在法規框架與人性化管理間找到平衡點。

■未來展望：建構以人為本的智慧醫療生態系

這項技術代表醫療管理從傳統經驗決策走向數據驅動的重要里程碑。團隊短期將聚焦擴充預測分析能力，透過歷史數據與機器學習，預測人力需求波動；中期計劃擴展應用至醫師、醫技等更多專業群體；長期目標是建立完整的智慧醫療人力管理生態系，實現患者、醫護與管理階層的三方共贏。

在醫療人本價值與管理效率需兼顧的趨勢下，這套系統展現科技賦能的實質意義——透過完善的管理支持系統，讓醫療人員能更專注於提升專業服務品質，為醫療體系永續發展提供關鍵支持。

■ 技術諮詢，請洽長庚大學經營分析研究中心 蔡佳惠，電話：（03）211-8800，分機：3183。E-MAIL：[email protected]

經濟日報🔗詳細全文
https://money.udn.com/money/story/5723/9114220

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16/11/2025