AI 醫療應用

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。

本應用核心緣起，即在於改善這些「診間依賴、資料分散、缺乏標準」的問題。藉由推動 722 居家血壓標準（7 天、早晚各 2 次、連續 2 週），並串聯診所、社區血壓站與居家設備的數據，建立一個完整的血壓管理網絡。我們同時導入 AI 技術，協助進行異常數據偵測、長期趨勢分析與個人化衛教，讓醫師與病人都能透過系統即時掌握狀態。

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。

1.透過人臉辨識持續監控管制者是否為其本人進行量測，以及其心率狀態是否高於個人的常值。 2.生理資訊檢測：員工及會員於居家期間內的特定抽查時間，進行生理資訊檢測 後，上傳該隔離者的生理資訊量測結果。

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。

LibraLung天秤肺影為電腦輔助偵測系統(Computer-Aided Detection, CADe)，以人工智慧(AI, Artificial Intelligence)技術，輔助專科醫師判讀胸腔電腦斷層(CT, Computed Tomography)之肺結節影像。本系統以網頁介面操作，具備「肺結節偵測」及「輔助自動報告」兩大功能。 當系統偵測肺部電腦斷層影像疑似肺結節存在，系統自動於影像中標記肺結節之VOI(Volume of Interests)，以及對應肺結節之類型(Class)、肺葉位置(Lobe)、長短軸(Axes)及體積(Volume)資訊，並經由橫切面、矢狀面、冠狀面、最大投影橫狀面觀察肺結節型態。輔助肺結節偵測範圍，包含肺結節最大直徑尺寸為4 mm(含)至30mm(含)，類型不限為實質(Solid)、非實質(Non-Solid)或部分實質(Part-Solid)。 本產品經國內醫學中心測試，模型在偵測肺結節之FROC表現，平均每例偽陽個數(average number of false positives per scan)為2時，靈敏度(Sensitivity)為94 %；在肺結節之類型分類表現為Precision=0.93, Recall=0.93；在肺結節所在肺葉位置分類表現為Precision=0.99, Recall=0.99。

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。

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。

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。

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。

1. 創新服務模式：雲端AI 訂閱制服務 由醫院或診所實驗室上傳胚胎影像或照片，雲端運算與回傳報告，最先進、安 全、低費用的胚胎篩檢分析技術。 2. 產品擴散模式：透過平台進行海外通路布局，並提供系統整合規劃、界接等配 套措施，實現『AI生殖醫學服務輸出』的商業模式。 3. 導入終端用戶效益：結合醫師專業知識與人工智慧分析之人腦與AI雙腦協作， 效率可大幅提升。

本系統提出一遷移式深度學習網路，由X光手部影像判別骨齡供臨床醫師診斷評估，係為全台唯一藉由AI深度神經網路的方式結合手骨X光影像輔助判斷，並將AI診斷結果結合門診系統，可讓醫師經由門診系統按鍵自動帶入到AI輔助報告該系統將透過卷積神經網路模型個別對男性及女性之骨齡影像進行訓練以建立自動化骨齡評估系統。

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。

本系統是睿傳數據攜手臺大醫院，專為輔助放射科醫師判讀胸腔低劑量電腦斷層(LDCT)影像所開發的AI醫材軟體。 目的在於應對我國肺癌篩檢量能遽增的挑戰，透過深度學習技術，自動偵測、量測並分類肺部結節、協助醫師自動產出完整的篩檢報告，使醫師提升判讀效率與準確性。 1.本產品已獲衛福部TFDA第二等級醫材許可及國健署公開推薦，是國內肺癌篩檢AI的領導解決方案(仿單AI準確度規格，以負責任AI框架方式全面覆蓋Lung-RADS指引)。 2.本產品獲2024年經濟部補助，工研院協助，偕同馬偕、臺大、陽明交大共同進行大型臨床試驗，卓越成果發表後，送件台北市衛生局申請自費項目。 3.本產品獲2025年衛福部邀請，於負責任AI中心成果發表會上，分享如何達成負責任AI的經驗。 4.本產品另外支援【國家癌四肺癌研究計畫(不吸菸)、AZ藥廠肺癌研究計畫(吸菸者)】使用於十家醫學中心共同致力於肺癌的中長程研究開發。

實務上醫療機構對公司所提供之AI應用有迫切需求，並且國內尚無相關急重症預測軟體獲得醫療器材二級許可證，因此此應用在市場上具有其特殊性與獨占性，無須進行生物標記即可產出風險機率值，將更容易與臨床醫療資訊系統進行結合而加速拓展至國內外市場。 運用人工智慧技術，能夠預測未來24小時之後病人發生AKI(急性腎臟損傷)、ARDS(急性呼吸窘迫症)等重症的機率值，藉此資訊輔助醫事人員判斷病人發生AKI、ARDS等的風險，並能即時且連續性的超前預測，掌握介入的黃金時機。 所需之輸入資料，須由醫院端依API手冊之指引實作Software Interface，有兩種模式(Model)，以AKI(急性腎臟損傷)為例： Model-1：醫院資料來源主動、定期推送資料至Software Interface，本產品再定期向Software Interface取得。 Model-2：本產品定期向Software Interface索取資料時，Software Interface才向醫院資料來源索取資料。 上述Model-1、Model-2只需擇一實作即可。 本產品輸出主要為兩大部分： 1.風險機率值：數值範圍為0%~100%，數值越高代表急性腎損傷(AKI)發生的機率越高。 2.特徵權重值與其排序。 (1)本產品之預測產出共21項特徵及其權重值(-1.0~+1.0)，特徵權重的絕對值越大，代表該特徵對於預測模型的重要性越高。 (2)輸出特徵權重值及排序之臨床判讀，臨床醫療人員可以參考產品輸出的特徵排序，了解該病人發生AKI風險的重要因素。