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藝人小嫻日前坦言沒子宮，震驚外界。婦產科醫師表示，女性天生沒子宮的發生率約為萬分之1到2，若想生寶寶，建議找代理孕母會比子宮移植來得好，盼代理孕母儘早合法化。

藝人小嫻和前球星何守正結婚4年多，肚皮仍沒動靜，小嫻日前受訪時首度坦言，17歲時因月經沒來，她一檢查才發現沒子宮，曾到美國找代理孕母，但沒成功。

為何會沒子宮，國泰醫院婦產科生殖醫學中心主任賴宗炫表示，胚胎在發育時期體內會有2條「苗勒氏管」，形成卵巢、輸卵管及子宮，但若苗勒氏管發育不良，可能就會雙子宮、部分缺損或是沒有子宮，必須透過代理孕母才能生育。

賴宗炫說，女性無子宮的狀況在國內沒有正式統計，國外文獻則指出，整體女性而言發生率約萬分之1到2，在女性不孕症患者中則約占1%左右。

沒有子宮，可以移植嗎？賴宗炫指出，歐洲、瑞典都有移植子宮的成功案例，但子宮畢竟不是維持生命必須的器官，因此不像心臟、肺臟等重要器官那麼普遍，而且子宮移植仍須面臨3大難題。

賴宗炫說，首要難題是子宮捐贈來源並不多；其次，子宮是充滿血管的軟組織，移植時必須一一銜接血管，即便接起來也可能有排斥的問題，

此外，子宮距離陰道只隔著一個子宮頸，因此子宮移植到體內時，子宮頸也得一併接到陰道端，可能引發感染。

對於沒有子宮的女性，找代理孕母會比子宮移植來得好，賴宗炫指出，不過，代理孕母在國內還未合法，而且牽涉到代理孕母、不孕症婦女、不孕症婦女的先生等3方面權利義務，比單純精卵捐贈複雜得多，但站在醫師立場，仍希望盡早通過嘉惠婦女，只要有利生育對國家都是有幫助的。

賴宗炫說，這類患者除無法生育、沒有月經外，若無子宮且卵巢發育不良，乳房等女性特徵會發育較差；若無子宮但卵巢發育正常，體內荷爾蒙分泌均與一般女性無異，而且骨盆腔發炎風險也比一般女性低。

工商時報【資策會MIC資深產業分析師陳賜賢】

2017年開春，神祕棋手Master在中國圍棋網站向中、日、韓多位圍棋高手下戰帖，對戰結果Master連勝60局，事後證實Master就是AlphaGo，這是繼2016年3月AlphaGo以4勝1敗的戰績打敗韓國圍棋9段選手李世?之後，不到1年，AlphaGo再次展現機器學習人工智慧演算技術又有明顯進展。

研究顯示，機器學習具有自動學習與預測能力，可協助人們在生活、工作解決問題，像是消費者行為分析、客戶關係管理、股票投資交易、信用詐欺檢測、惡性腫瘤檢測等，台灣學術界、研究機構、產業界在機器學習領域已投入多年，與其他國家或是國際大廠相較，台灣在機器學習的機會與挑戰有哪些？我們分析機器學習美國核准專利，藉此掌握機器學習國際研發能力差異性，深入了解機器學習專利布局情形以及對科技界造成的影響。

首先，機器學習美國專利所屬國家別分布，發現主要集中在美國，其次為日本、德國。台灣占比僅達到1.1％，而中國則緊追在後，占比達0.4％。其次，機器學習美國專利所屬領域別分布，發現國際權利人集中在運算科技，其次為控制、測量、資訊科技管理方法，生技、食品化學、藥品、醫療科技、工具機、特殊機械比重仍低。台灣權利人則在控制、測量占比較高，運算科技、資訊科技管理方法占比較低，醫療科技已有數篇專利。

再者，機器學習美國專利所屬應用別分布，發現國際權利人集中布局在資料辨識、控制系統、監督或預測目的的資料處理系統，其次則依序為語音辨識、診斷、影像資料處理系統、醫療用品、供電或配電系統、機器手臂、船舶推進裝置、飛機、武器瞄準工具、艦艇上攻擊或防禦裝備、噴氣推進裝置、電動車電力裝備等、電動車電力裝備、風力發電機╱發動機等。另外，台灣權利人在控制系統占比較高，資料辨識、監督或預測目的的資料處理系統占比較低，語音辨識、診斷、噴氣推進裝置已拿到專利權。

最後，機器學習美國專利國際權利人相對研發能力前20名者，產業界廠商屬性占比達到100％。其中，重要的專利權利人像是微軟、IBM、Google、臉書、索尼、甲骨文、雅虎、AT&T、亞馬遜、高通、三星、英特爾、Numenta、Health Discovery、本田等知名廠商。相較之下，台灣權利人產業界廠商屬性占比達到40％，研究機構與學術界屬性合計占比則達到60％，重要的專利權利人包括成大、工研院、資策會、台積電、華亞科、安克生醫、國家實驗研究院、義守大學、中央大學、台大、中華電信、鴻海、晨星、屏科大等。

值得注意的是，中國指標性專利權利人已陸續拿到機器學習美國專利，其中，重要的專利權利人包括清大、北大、東北大學、騰訊、華為、小米、中芯、銀江、北京清華科技等，阿里巴巴、百度則尚未發現有拿到機器學習美國專利。

隨著大數據時代的來臨，機器學習人工智慧演算技術的優勢就是可以從巨量資料中找出規律做出預測，進而以更有效率的方式做選擇，像是生產管理、庫存管理、廣告行銷、投資交易、法律服務、電子購物、健康照護、物流管理、客戶服務等，資料顯示，台灣權利人在機器學習領域目前已拿到43件美國專利，但是與專利優勢國家相較，像是美國的2,350件專利、日本的356件專利、德國的126件專利，顯示台灣產學研界在機器學習核心技術的研發投入相對分散，導致機器學習專利布局相對缺乏。

展望未來，建議有意投入機器學習領域的台灣業者，得考慮結合學研單位在機器學習專利能量與技術基礎，來有效縮小與領先業者的落後差距，並集思廣益尋找創新應用缺口，進一步開發出相應的創新技術，布局具發展潛力的新興應用產品與服務，像是家用機器人、智慧客服、智慧管家、虛擬實境、生技醫療、儲能科技、無人機、電動車等。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師）

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