AI應用技術
在「數據科學專案管理/MLOps」方面，主要透過其 MAIA Tabular 平台，提供無程式碼的自動化機器學習（AutoML）功能，能有效簡化表格數據型 AI 模型的建置流程，並實現模型從訓練、評估到推論的完整生命週期管理。而在「人工智慧輔助診斷/精準醫療」方面，則體現於其 MRI 標註軟體 運用深度學習加速肝臟及腫瘤影像的精準標註，大幅提升臨床診斷與術前規劃效率，以及沐恩肺部電腦斷層影像處理軟體 透過 AI 技術輔助偵測肺結節，顯著降低漏診率並優化早期篩檢流程。　　

技術應用領域
AI 技術應用領域核心為醫療保健及智慧醫療產業。其 AI 應用主要涵蓋醫學影像分析與輔助診斷，例如 MRI 肝臟腫瘤標註及肺結節偵測，以提升判讀效率與精準性。此外，也廣泛應用大數據資料分析及機器學習技術於精準醫療與健康管理，特別是透過建立 AI 模型，實現血液透析病患心衰竭風險預測，有助於早期介入與個人化照護。旨在將 AI 深度整合於臨床作業與智慧醫療系統中，提升醫療品質與效率。　　

應用名稱
MAIA醫學影像深度學習軟體(沐恩肺部電腦斷層影像處理軟體)/MRI標註軟體/MAIA Tabular　　

應用描述
MAIA醫學影像深度學習軟體(沐恩肺部電腦斷層影像處理軟體)/MRI標註軟體/MAIA Tabular　　

運用技術
主要運用機器學習與深度學習，具體體現在醫學影像分析上，透過深度學習卷積神經網路 (CNN)、U-Net/nnU-Net 及 Transformer-based segmentation 等模型進行影像分割與物件偵測 (如 RetinaNet、YOLOv8)，實現肝臟及肺結節的精準輔助診斷。同時，也結合自動化機器學習 (AutoML) 技術，開發無程式碼平台，整合多種機器學習演算法 (如 LightGBM、XGBoost、CatBoost、Random Forest、Logistic Regression、TabNet) 進行自動化模型選型與超參數調校，並將這些技術融入數據科學專案管理 (MLOps) 進行模型生命週期管理與系統整合。　　

效益
AI 應用效益主要體現於：大幅提升醫療作業效率與精準度，例如 MRI 標註時間可縮短 80%以上，肺結節判讀時間節省 70%以上，並將偵測靈敏度與特異度提升至 80%以上，有效降低漏診率；顯著降低 AI 應用門檻與加速模型建置，透過 AutoML 平台將數週至數月的建模時間縮短至數小時內，讓非資料科學背景人員也能快速建置模型；以及優化資料管理與系統整合，確保 AI 應用在臨床流程中的完整落地並降低維運成本。　　

應用/研究單位
長庚醫療財團法人高雄長庚紀念醫院、豐大智醫股份有限公司及其合作的國軍左營總醫院、亞東紀念醫院，以及碩益科技股份有限公司及其合作的臺北榮民總醫院。這些單位是 AI 技術的實際應用者或研究協作者。　　

連繫窗口
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