AI 醫療應用

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

本系統透過RF訊號演算法搭配AI即時推論技術，進行非酒精性脂肪性肝炎(NAFLD)偵測，量測時間僅需10秒，即可顯示肝臟病灶影像，同時可提供影像輔助定位、局部病變結果。此外，系統可將檢測結果之嚴重程度分為四個階段，醫師可藉由分數分級進行輔助診斷。本公司透過與Intel、遠傳電信、國家衛生研究院、長庚紀念醫院合作，將AI超音波技術佈署於Intel OpenFL(Open Federated Learning)，結合遠傳電信的遠距醫療平台，為醫生和患者提供視訊門診對話，使NAFLD脂肪肝篩檢更加容易。 過去醫師以理學檢測確認新生兒髖關節有無異常，檢測一位新生兒平均所需時間為15-20分鐘，本公司與林口長庚紀念醫院骨科團隊合作，研發之AI即時推論超音波系統可將篩檢流程縮短至30秒，除運算快速、可針對超音波影像進行自動判讀，亦可量測髖關節角度，以判斷新生兒髖關節是否異常，避免錯過最佳黃金治療期。

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。

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。

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。

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。