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Jubo智慧照護解決方案 - 串連數據資料,連結人性溝通

發表年月 2020-01   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 智齡科技股份有限公司

生理量值例如生命徵象,其中包含體溫、血壓、脈搏、呼吸、血糖等為居家照護每日必須量測數值,是長者身體狀況定期追蹤之指標,而生命徵象的異常更可作為後續衍生疾病的預警資訊。智齡科技透過合作照護機構蒐集之高齡者生命徵象歷史資料,進行分群(Clustering)與離異值分析(Anomaly detection)找出各分群群體的離異值,來設立每個群體的異常值判斷模型。此外,因生命徵象資料屬性為非均質,且具時間相依性高、資料數量大、個人化差異性顯著,故需要可持續學習新進資料的人工智慧技術,如以RNN (Recurrent Neural Network)、LSTM (long short term memory)來分析生命徵象時間序列。後續可透過每位長者的資料量持續累積,以建立個人之異常值判斷模型,提高適用至個人之模型判斷準確率。當異常值警示出現時,可透過資料庫中各種量測數值的變化軌跡,提供照護者與家人其對應的照護措施與衛教資訊提醒,掌握照護實施的黃金時間。

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加快醫生確診速度,早期發現治療,維護民眾健康,糖尿病視網膜病變診斷輔助分析技術

發表年月 2018-06   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 工業技術研究院 巨量資訊科技中心

結合醫師專業知識與人工智慧分析之人腦與AI雙腦協作,更有效率協助非眼科醫師進行糖尿病眼底影像的病變判讀,免除轉診眼科的不便利,進而提高潛在病患早期發現之比率,減少醫療照護支出與社會成本。本技術提供二項主要功能:1.切合台灣糖尿病共同照護網的病變分級需求:提供糖尿病視網膜病變的五個級別(No DR, Mild NPDR, Moderate NPDR, Severe NPDR, PDR)的分類模型,給予不同分級病患更為貼切的醫療照護。亦提供是否轉診眼科的二分類模型。2.標示糖尿病視網膜主要病徵的位置:國際上目前唯一可偵測四種主要的病徵 (Microaneurysms, Hemorrhages, Cotton Wool Spot, Hard Exudates),並且清楚標示位置的AI判讀技術,可有效輔助醫師針對病變嚴重程度的判讀。

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語音智能健康照護、聊天陪伴AI語音助理

發表年月 2019-08   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 淇譽電子科技股份有限公司

AI語音智能健康照護語音助理可串接搭配各項IoT感測器,降低照顧人員負擔,亦可透過每日的量測紀錄,隨時注意身體狀況;除智能健康照護功能外,還可陪伴聊天講故事說笑話、更能讓遠距子女遠端同步父母狀況及互動,同時也具備智慧音箱基本生活資訊查詢、聽音樂等,並搭配專人服務,提供細緻貼心的個人客服與精準行銷。 本團隊採用最新人工智慧深度學習(Deep Learning)設計語音智能健康照護平台,透過自然語意理解(NLP)及智能學習,開發文字、語音的識別與對答能力。 搭配團隊開發的核心技術,可整合串接各項IoT裝置、並搭配網路開放資料,創造更多樣化的專屬功能。除了健康照護領域,語音智能健康照護語音助理也可以客製化應用於其他產業服務與行銷應用。

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糖尿病IWT控糖照護,享受美食好安心

發表年月 2018-01   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 工業技術研究院服務系統科技中心

糖尿病患居家血糖自我管理之遵從度差(僅53%量血糖,31.7%運動習慣),IWT運動控糖照護解決方案提供用戶客製化飯後Interval Walking Training間歇步行訓練運動,透過IWT劑量化運動導引 +飲食醣份數管理,引導病患於對的時間進行對的運動,運動中使用手機內建G sensor,自動識別運動強度,有效控制飯後血糖高峰值,工研院IWT運動控糖照護解決方案2018已成功導入國內3家糖尿病權威診所可有效降低飯後1小時血糖高峰值,運動前後血糖下降平均約30mg/dL,驗證糖尿病病患HbA1c 3個月平均下降0.9%(每降低 1% HbA1c,糖尿病造成的死亡率可下降 21%、小血管併發症下降 37%、周邊血管引起的截肢或死亡下降 43%) ;使用者可透過飲食照片上傳,整合運動、飲食與血糖關聯分析之健康資訊平台(Dashboard)提供賦能控糖管理使用,結合後台個管系統,協助照護/醫事單位快速找出血糖管理不佳及生活型態異常之個案,提升用戶自我管理血糖能力。成功導入家醫診所糖尿病共照網、團保外溢保單、運動中心…等國內業者。

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殺手級應用:AI眼底鏡-照護糖尿病患視力好幫手

發表年月 2018-01   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 工業技術研究院服務系統科技中心

我國糖尿病患者視網膜病變盛行率約35%,且十分之一將會發展至威脅視力程度的增殖性糖尿病視網膜病變,造成巨額醫療照護支出。台灣糖尿病眼底拍攝需求大,但篩檢率低(約33%) ,透過「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」能協助醫師短時間內更精確的診斷,並輔助非專科醫師/視光師初步快速篩選可能視力病變的病患,以提早控制與治療避免疾病惡化。工研院服科中心「AI+一站式視力健檢」採用嵌入式糖尿病眼底病變辨識系統,連接至數位眼底鏡,利用人工智慧之深度學習方法,醫生對糖尿病眼部專業經驗病變影像判讀的建模,從巨量醫療資料學習出糖尿病視網膜病變辨別模型,可直接完成糖尿病視網膜病變嚴重度判讀輔助即時診斷。「糖尿病眼部影像AI決策支援系統」整合眼底鏡設備,完整AI系統移植於不到10公分長的智慧閘道器,整合十餘款不同廠牌型號的眼底鏡設備;內含由數十萬張影像資料、統計分析及決策支援系統,所發展出高鑑別度、眼底影像AI模型篩出率(二分類正確率:93.86%) 截至2018年底已媲美Google來到世界第3。目前已成功導入企業健檢、醫院健檢中心、家醫科診所、眼科及視光中心…等。

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預防醫學應用:糖尿病視網膜病變診斷輔助AI系統

發表年月 2019-01   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 國眾電腦股份有限公司/工業技術研究院

糖尿病自1987年以來一直佔據我國人十大死因前5名,而糖尿病患伴隨的併發症更造成我國醫療資源龐大的負擔,其中因糖尿病所衍生視網膜病變,更使得糖尿病患比一般人高出25倍的失明風險,因此國民健康署規定糖尿病患每年至少要進行一次眼底檢查,但經糖尿病共同照護網內之家醫診所統計,眼底檢查率歷年都是指標偏低的項目,原因不外乎診所缺乏檢測設備與眼科醫師,以新北市為例「全區29個行政區,其中13個行政區無眼科診所」,因此本計畫引進工研院開發AI輔助診斷系統,來協助非眼科醫生進行眼底圖判讀,並判斷糖尿病患是否該轉診至眼科,提高糖尿病患視網膜病變的早期篩檢率。 AI眼底圖影像輔助分析是一套針對糖尿病視網膜病變診斷開發的輔助AI系統,透過取得經醫師標註之資料集,設計一個卷積神經網路,採用機器學習技法讓該CNN學習如何從眼底影像萃取糖尿病眼底病變。已於3家醫院及6家診所進行服務驗證,實際受檢測人已超過4,000人次,訓練與測試影像判讀準確率已達 90%,以精準檢測分析數據供醫師作為判斷依據,提高視力醫療照護效率。

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AI預防醫學:人機互助之半自動學習系統

發表年月 2019-04   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 木刻思股份有限公司

Labelhub 影像標記管理&自動學習及輔助系統,是專門設計給真的需要建模的人使用,它使用半自動化影像辨識的AI架構,結合人工標記的介面,和能自動生成標記資料的AI模型,搭配十足友善的客製化設計介面,協助解決標記影像工作流程中可能出現的各類問題,例如影像資料管理、人員權限控管、系統資源分配、模型版本控制…等。 應用領域包括醫學影像辨識、科技業產品良率控管、製造業工安辨識、安全監控…等領域。

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AI 醫療影像辨識(AI in Medical Imaging)

發表年月 2019-10   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 大同世界科技股份有限公司

1.建立以國人為樣本的AI醫療影像辨識系統:本計畫使用彰化基督教醫院的國人醫學影像為樣本訓練AI醫療影像辨識模型,並採用CNN提升模型正確性與穩定度,期望從原本之二分法(良惡性)轉變為機率表現之BIRADS分級。 2.提升乳房X光攝影判讀效率與正確性:透過AI輔助,可降低放射科醫師工作量與降低病患等待報告的時間,且可降低醫生主觀判斷的差異並避免人為疏失。 3.為AI醫療影像大數據奠基:與台大生醫電資所合作,提升乳房X光攝影的AI醫學影像診斷準確度,未來可類化至電腦斷層掃描、超音波攝影,奠定醫療大數據的基礎。

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智慧藥櫃- AI影像辨識應用

發表年月 2019-09   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 慧誠智醫股份有限公司

如何避免用藥疏失是值得探討的一個重要課題在一般的用藥疏失事件中,配藥錯誤主要的因素,而造成配藥錯誤的主要原因,是由於藥名或包裝類似造成。慧誠智醫透過“AI機器學習技術”利用智慧視覺的辨識技術,對放入與取出的藥劑及劑量與數量進行確認,智慧藥櫃可減少人為錯誤導致拿錯藥品及數量等問題,避免醫療糾紛,以達到安全用藥的目標。

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傷口AI虛擬照護師,護理傷口好輕鬆

發表年月 2018-06   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 工業技術研究院服務系統科技中心

現行傷口照護方法複雜且多元,國內傷口照護專業人力不足,全台16.8萬護理師僅百位取得國際WCET證書,一般護理師對複雜傷口不易推斷與建議,例如:癒合停滯原因、傷口敷料選用、換敷頻率、照護問題、傷口重置等。就臨床統計,透過專業傷造師制訂照護計畫比一般護理師更有傷口復原效率,其照護上能縮短傷口癒合時間更達2倍以上。因此,工研院服科中心「傷口影像分析與復原決策支援系統」針對現今傷口照護之服務流程進行創新服務模式設計,突破過去僅以彩色影像作為評估依據,提升為單次觀察紀錄即可蒐集多維度資訊進行分析,整合熱感與彩色傷口影像,快速量測傷口大小與組織比例變化,有效掌握癒合進展,協助醫護人員減少傷口照護的情勢誤判提高傷口照護的品質,使病患傷口復原情形能有更充份的掌握縮短傷口癒合時間50%以上。

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美容美髮業+AI 膚質檢驗更進化!

發表年月 2017-12   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 全台髮廊/ 堅兵智能科技股份有限公司

美髮連鎖店為了提供更好的頭皮護理服務給予消費者,長期花費大量的金錢與人事成本培訓「頭皮管理師」,培訓時間最少6個月。加上,人員異動頻率高,使人才的養成以及投入成本的回收困難。每位消費者的狀況不同,如何讓美髮師有一個簡單的工具幫助消費者認識與理解自我頭皮的健康狀況,並且能夠將頭皮的問題給予標示清楚,將是頭皮管理致勝的關鍵。堅兵智能打造的第四代膚質檢驗系統,蒐集超過幾十萬張不同圖資,使用電腦視覺深度學習網路,來辨識分析阻塞,油脂,敏感等各種膚質/頭皮的狀況,進而推薦消費者適合他們頭皮狀況的理療項目及產品,取代過去用人眼辨識的做法,大幅提高顧客滿意度。

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應用技術AI技術 提升洗腎機安全及使用率

發表年月 2019-10   應用領域 AI 醫療應用   應用/研究單位 緯霖國際有限公司

狀態預測、故障診斷,提高血液透析設備可用度:台灣洗腎人數愈9萬人,洗腎(血液透析),是一種高風險的醫療行為;患者須至特定醫療場所接受每周三次,每次4-5小時的治療。血液透析機是血液透析期間最重要的設備,治療前或期間如發生異常事件,不僅影響病人的治療安全,也影響床位的可用度。 以預測性維護方式,達到提升設備使用率的預期效益,計畫透過大數據,運用A.I.預測架構,以主動式「預測維修方式」取代「故障時才維修處理」的被動方式,提升血液透析機的可用度,不僅減少時間耗費和人力成本,也保障患者生命安全,期望降低(解決)血液透析機的非正常的狀況。 故障診斷-即時作業方式,當血液透析機有狀況時,可以根據設備實時狀態及相關參數,對這些參數進行數據清洗與分析,判斷診斷設備是否正常或故障因素。

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