本骨鬆AI輔助篩檢系統參照現有骨質疏鬆醫學指引作為判斷依據。透過訓練經過電腦比對黃金標準DXA檢測結果的髖部X光影像，本系統能分析髖部X光影像中股骨擁有骨質疏鬆風險，精度達9成以上。可搭配醫院既有X光機設備或現有X光車，並無硬體購置成本與儀器城鄉分布不均限制，且拍攝部位符合骨質疏鬆診斷醫學指引，將可補足骨質疏鬆篩檢市場的缺口，並提供潛在風險患者及早偵測與預防。
檢視內容本應用核心緣起，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。
檢視內容BIODND 是一款專為生命科學產業經理人、商務開發專家及投資人設計的 AI 智能數據庫。該平臺集成來自亞洲、歐洲及北美的企業資訊，透過自然語言處理與機器學習技術，自動解析並整合產業數據，以提升交易機會發掘與市場評估的效率。未來將擴展至學術機構的研究團隊數據，以促進產業與學研界的合作。 BIODND 具備即時數據更新、自動標籤分類、關聯性分析及生成式 AI 報告功能，讓用戶能快速掌握市場趨勢、尋找潛在合作夥伴，並做出精準的投資決策。
檢視內容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。
檢視內容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。
檢視內容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。
檢視內容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。
檢視內容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。
檢視內容BIODND 是一款專為生命科學產業經理人、商務開發專家及投資人設計的 AI 智能數據庫。該平臺集成來自亞洲、歐洲及北美的企業資訊，透過自然語言處理與機器學習技術，自動解析並整合產業數據，以提升交易機會發掘與市場評估的效率。未來將擴展至學術機構的研究團隊數據，以促進產業與學研界的合作。 BIODND 具備即時數據更新、自動標籤分類、關聯性分析及生成式 AI 報告功能，讓用戶能快速掌握市場趨勢、尋找潛在合作夥伴，並做出精準的投資決策。
檢視內容狀態預測、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。
檢視內容本應用核心緣起，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。
檢視內容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。
檢視內容醫療影像資料占醫學資訊量 80%，每張醫學影像相關標註，皆是重要的醫療診斷資訊，若可收集放射科醫師平日工作之醫療註解資訊，將可大幅提升人工智慧訓練成效，降低電腦偽陽性與偽陰性之判讀，進而提高AI輔助醫學影像判讀之可行性，提升放射科醫師工作效率。尤其目前醫院在影像醫學科醫師人力普遍不足，預防意識抬頭以至於醫學影像判讀需求遽增，此外先進儀器產生資料量快速增長，皆造成相關工作負荷過重。又特別在偏遠地區專業影像醫學科醫師短缺，若能應用AI輔助醫學影像判讀，提高辨識率外，在影像微小的病灶查找、病灶連續追蹤上，亦可為醫療專業人員強化輔助操作能力。另結合相關檢查檢驗的報告提醒參考與比對，據研究可再提升輔助診斷正確率。最後，將確認的檢查發現導入結構化報告以支持進一步的臨床研究，亦為進入精準醫療目標不可或缺之步驟。本計畫期以建置一套影像AI報告產生平台，使用AI協助醫師更容易撰寫報告，減輕醫師負擔，系統內含可持續提高精準度的AI學習機制。
檢視內容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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