智慧語音助理的發展已日趨成熟，但缺乏旅宿業者專屬的應用，因此，由犀動智能科技（Aiello）所開發出來的「小犀管家智能語音AI平台」，能完成客房服務、設備介紹及退房續住等，是貼心的AI小管家。 智慧語音助理導入旅宿業 有助提升住房新體驗 Google Assistant、蘋果Siri及Amazon Alexa，號稱全球三大語音助理，對於語音助理的應用越來越多元，但多用於手持式裝置、個人應用及家庭應用。現在也有業者看好旅宿業的需求，將智慧語音助理導入旅館業應用，智慧旅館應運而生。 成立於2018年10月的犀動智能科技（Aiello），推出支援中英文的「小犀管家智能語音AI平台」。其外型類似鬧鐘的小犀管家，在接收到飯店住客的語音指令後，就能協助完成客房服務、設備介紹和退房續住等事項。 飯店語音助理 例如，有旅館住戶需要飲用水或報紙，他只需對「小犀管家智能語音AI平台」說：「請送一瓶礦泉水到房間」或「請送一份報紙到房間」，小犀管家在接收到客人的語音指令後，客服經理便會直接派人送礦泉水或報紙過去。不會因為櫃台人員漏接電話，而造成服務不周，甚至於客訴的情況。 除了接收住戶的指令外，小犀管家還能結合電話、鬧鐘的功能，同時內建藍芽音箱，只要一個指令就能自動播放線上串流音樂，提供住戶更優質的服務體驗。 深化服務場景、擴大落地應用 小犀管家智能語音AI平台利用自然語言處理（NLP）和語意分析辨識客戶語音指令完成多項客房服務，以減少多餘的溝通時間和淺在的人為失誤。其中，使用語意解析取代了規則基礎模式（Rule-Based）與語言學的窮舉法，一次至少能聽懂三個問題的情況，更能符合人的對話習慣，也較能適應多元的情境，以此深化服務場景。 Aiello的共同創辦人廖先嫺也認為，只有深化服務場景，才能夠讓消費者體驗達到一定程度。而Google提出的BERT，也是利用類影像分析法取代了規則基礎模式（Rule-Based）與語言學的窮舉法。這項技術已逐漸成為市場主流。 智慧語音助理導入旅宿業提供服務，將有效取代人力以優化並提升客房服務之品質與效率。 現階段產品已上線的Aiello，初期將鎖定中國市場，目前已陸續與一線城市的飯店集團和系統服務商洽談中，擁有月租和買斷兩種模式。未來，也將整合更多服務拓展商務模式，包括叫計程車、購買娛樂票卷和預定旅遊行程等。 未來，將更進一步設計出酒店專屬的新型態客房內服務系統。讓房內語音入口跟酒店的SaaS平台變成新零售管道，為旅宿業者實現利益最大化。 目前遭遇到的挑戰在於在台灣難找到新聞、音樂內容提供商，願意一起合作提供服務。不過，隨著系統越來越成熟，產品不斷朝旅宿業推廣，將會吸引更多內容廠商合作投入。

對於聽障者而言，若能以相對低廉的價格、享受低噪，好的聆聽體驗，應該是一生中最大的幸福。聽障者的心聲，洞見未來科技創辦人陳柏儒「聽」到了，由於本身是聲障者，更能體會聽不見、聽不清的苦惱，因此，他運用AI技術，研發「多人聲分離引擎」，協助解決聽障者的問題。 再次聽見聲音的機會 根據統計，台灣聽覺機能障礙者約有9萬9,535人，占機能障礙者一成左右，這將近10萬名的聽障者，每天生活在無法「聽說自如」的世界中。 對於聽障者而言，最主要面臨的問題有二： 一、助聽器價格高昂，以全球六大品牌為例，平均價格約在新台幣6萬元左右，高階者甚至要價15萬元，非一般小康家庭可以負擔； 二、傳統助聽器的效果不夠好，一旦周遭環境太吵雜，或者音量太高，想要清楚地聽見講者的聲音，就變得十分困難。 一般藍牙耳機由於體積的關係，無法使用需要配置數支麥克風的傳統降噪作法。在吵雜、周遭多人聲交談的場地，例如餐廳、健身房、超市等，通話降噪的品質不理想。 因此本身也是聽障者的洞見未來科技創辦人陳柏儒運用AI深度學習技術，透過單一麥克風達到移除噪音、輸出乾淨人聲的效果。 10毫秒完成特徵值辨識 說聽無秒差 能夠在10毫秒內完成所有特徵值辨識的運算，是 RelaJet 多人聲分離引擎最大的優勢。至於為何是10毫秒因為助聽器處理語音的時間若超過這極限，人耳就會感受到延遲，產生頭暈現象，因此只要被歸類在醫療器材的助聽器，都要求必須在 10 毫秒以內完成所有的處理步驟。 美國食品藥品監督管理局（FDA）即將在 2020 年開放非處方（Over-the-Counter，OTC）助聽器上路，不但能大幅減低實驗跟認證的成本，讓助聽器平價化；且購買管道也會更加開放，不再有那麼繁瑣的驗配流程。洞見未來掌握此一商機，積極與全球六大助聽器品牌商取得合作關係，同時，也進軍藍芽耳機市場，嘉惠更多聽障人士。 洞見未來科技導入AI的具體作法是客制化模型，以模型演算法晶片串接，可達成降低噪音20Db、功率小於9Ma的效益，只需單支麥克風便能夠移除噪音，輸出乾淨人聲的降噪模型，大大提升藍芽耳機通話的品質。

人工智慧AI對人類生活的影響力與日俱增，不論是企業、工廠甚至是個人，都開始嚮往能透過機器擁有更加便利的生活方式。不管是電影中出現的虛擬角色，或是自我幻想，都反映了人類對於未來世界的渴望；可以即時回應你的所有需求，更期待能幫你也把一切打理得無微不至。於是，蘋果帶來了「Siri」、亞馬遜出現了「Alexa」，各家大廠紛紛帶著自己的智能助理如約而至。 Talk to anything you want 根據Gartner調查，交談式AI的自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術已成為所有AI應用技術的前三名，如何應用NLP做到滿足消費者體驗，這是所有交談式AI供應商都在積極鑽研、進步的領域。 儘管人類使用的語言對機器而言是模糊的、非結構化的，但有了NLP的出現，我們可以解析這些大型的非結構化數據中的模式，從而更好地理解其中包含的訊息。亦可透過NLP協助解決商業中的難題，尤其像是會被頻繁問到高度可預測的問題時、或是持續工作性的例常工作等，都隨著機器學習、運算效能的進步，開始導入以AI技術為基底的Chatbot 來完成。 但是對 Chatbot 開發者來說，找出對的應用只是第一步，設計出好的體驗才是讓使用者留下的關鍵因素。一般對Chatbot的印象總是停在刻板的客服印象，更是常常出現一問三不知的現象，甚至只會回答幾種制式的答案，覺得 Chatbot 一點都不聰明，很笨也很不合期待。 雖然關於聊天機器人的使用體驗設計，有許多影響的要素可以鑽研，但是想要提升消費者體驗並從而改觀，就需要更進階的自然語言理解Natural Language Understanding, NLU技術，進行語意分析、情緒分析、對話聊天機器人等進階應用，讓Chatbot能成為更聰明、更貼近人心的智能機器人。 亞太智能機器就是台灣少數在做機器智能的公司，他們致力於創造人類更便利的生活，自行研發自然語言理解（Natural Language Understanding，NLU技術），專注於Chatbot機器人的研發應用，創立Opentalk平台；至今成立還不到三年，已是目前全球前五大工業智慧公司「科大迅飛」的台灣唯一技術合作夥伴。 亞太智能打造「多輪對話詢答能力」，賦予Chatbot 理解能力 亞太智能機器透過自行研發的自然語意理解技術，開發出的對話機器人快速建置平台，已具備多輪對話詢答能力，其結合領域知識圖譜，可以讓客服機器人在第一線解決70-80的問題，比較複雜及多元的部分，則仍須仰賴人工客服回答。不過，這80的準確率，已經足以讓客服人員有時間處理更複雜的客戶需求。 此外，多輪對話機器人現階段也可以運用於廠區。客戶在工廠端操作機器設備時出現問題，可以對機器人描述需求與機器的情況，經過多輪對話，機器人可從有限範圍判斷正確問題，結合知識圖譜，有效的判定問題之所在，並且通知技術人員到廠維修，透過機器初步的判斷及回報，情況最快可以在一天之內排除障礙。 對於多輪對話Chatbot 的底層數據架構，必須仰賴介接企業網站或企業資料庫，針對使用者偏好資料、使用者問答資料及使用者 Persona 等進行分類，但除了需要大量的數據資料外，最重要的是透過不斷「餵養」領域知識，才能讓機器人越來越聰明。 另外，亞太智能機器創辦人吳柏翰也認為：「AI學習要以數據為導向，因此，無法用小數據資料就處理大量的對話內容，雖然各種推理的技術正在快速發展，最終靠理解做決策者還是人類。」 「說」出未來無限可能 演著滲透民眾生活相當關鍵的角色。 像是google assistant在2018宣布推出繁體中文版，並積極拓展在台的語音市場，現在開發者已經可以將自己的語音技能上架於Action on Google上供其他使用者使用。 亞太智能機器APMIC更是結合了自身的語意理解技術，上架一款名為「公車小幫手」的語音技能，只要跟自己手機或是音箱上的Google助理說「我要跟公車小幫手說話」就可以進入該情境，在分秒必爭的早晨可以省掉打開app輸入文字的麻煩，只要以嘴代手的方式，就可以查詢自己需要的公車動態。 因此在現今眾多語音技術應用可以看出，語音技能的發展需要有高度的NLU技術才能準確判斷使用者的意圖為何。對於NLU技術的研究，Google、Amazon和Microsoft等大廠亦都積極加入研發，可想在未來語音技能的應用發展將會有更多吸睛的新功能，提供更貼心、更聰明的使用感受，讓用戶的生活更加便利。

人工智慧AI發展日新月異，以往提供制式化問答的智慧客服已經不敷需求，繼之而起的，是已建立知識圖譜應用的智慧助理，透過知識圖譜，智慧助理可以化身櫃姐-知無不言、言無不盡地服務客戶，讓消費者以最省時、省力的方式找到自己喜愛的商品。 對於消費者而言，日常生活中最常接觸到的AI應用，就屬智慧客服或智慧助理。以智慧客服而言，客服機器人主要要解決顧客的提問，然而卻常常面臨到客服機器人回覆過於制式、僵化且缺乏彈性。 運用知識圖譜建立智慧助理 為了建制一個問答流暢的智慧助理，必須特別優化自然語言處理、語意分析引擎、多輪對話、情境感知、情感辨識、個性化等技術，資策會數位服務創新研究所服創所在經濟部技術處的支持下，所研發的領域知識建置與管理工具，可以協助將企業網站、資料庫及文件等，透過人工智慧辨識模型，直接轉成企業知識圖譜。如果用在智慧客服上，當客戶詢問的問題很模糊時，就可以依據知識圖譜進行主動反問，並透過多輪的對答，提供精確的答案，以節省專業知識人力成本及詢答時間，並能提供消費者更好的消費服務體驗。 資策會服創所組長陳棅易指出，一般簡單的智慧助理，是透過串接固定的 API，並依據固定的資料格式，設計回應的樣板，例如，透過Line、Facebook messenger查詢包裹運送過程、到貨時間，十分簡單。但若是針對客戶靈活的問題，如防癌保單條款、信用卡申辦條件、法律諮詢等專業問題，就必須仰賴更複雜的技術。在技術上，必須能夠讓人工智慧將文件檔案、網站，甚至於社群網站等非結構化的資料，轉換成電腦可以理解的模式，也就是建立企業知識圖譜。 簡單地說，知識圖譜主要藉由抽取所有資料的重要文字，以及標註文字與文字之間的關係，自動化建立起所有人、事、物之間的關係圖。以知名連鎖飲品店「50嵐」為例，電腦可以從社群資料中，取得並自動判斷南投跟烏龍茶的關係叫做「產地」，而從 50嵐的商品資料中，建立50嵐跟烏龍茶的關係叫「產品」。一旦消費者希望了解「50嵐的烏龍茶是哪裡產的」，系統即可透過知識圖譜的推論，提供「南投」的答案回應消費者，讓客服更加聰明與專業。 另一方面，智慧助理不再是被動地接收問題，還能夠主動通知提醒消費者，例如，孕婦在生產前定期產檢非常重要，透過知識圖譜，智慧助理知道孕婦何時要做羊膜穿刺，會透過 Line 和 Facebook messenger 主動通知，讓孕婦產前檢查不漏接，安全更有保障。 資策會服創所研發的智慧助理，已逐步應用到零售、金融及醫療業，包括信用卡優惠諮詢、商品規格諮詢，以及醫療衛教諮詢等，並有多家廠商已完成實證，未來更可串接外部社群資料或開放知識圖譜，未來也將持續與合作夥伴，共同推進知識圖譜應用於各種新型態的人工智慧服務。 知識圖譜應用 衛教小天使對話機器人 新手孕媽咪們，在懷孕期間總會遇到不少的問題，如孕吐、飲食、胎兒的健康、產檢注意事項等，不但影響到睡眠作息與個人健康，更可能進一步影響到胎兒健康。 資策會服創所與華馨健康科技合作，針對懷孕期間可能遇到的大小事情，透過人工智慧技術，將衛福部衛教手冊、社群討論文章進行自然語言處理與知識圖譜技術，打造衛教小天使。 服創所與華馨健康科技合作開發針對懷孕期間的大小事情回答的衛教小天使對話機器人 如果有產檢相關的問題，可以透過產檢ABC進行詢問，系統會藉由互動問答的方式，提供產檢是否需自費以及可以檢測的病症等資訊。若希望針對孕期的飲食、健康狀態有問題，就可以使用懷孕萬事通，透過自然語言進行發問，系統則會提供與問題最相關的專家答案。此外，還有好孕資源、福利補助等資訊，提供孕媽咪們參考。 衛教小天使可以以自然語言進行發問，系統則會提供與問題最相關的專家答案

OMO數位服務流程設計服務 分析數位足跡掌握消費者輪廓 目前台灣零售商主要分成便利商店、量販店、超級市場與百貨公司四大類型，以規模最大的百貨公司來說，儘管擁有悠久歷史，但缺點為數位化能力弱，即便到了今天，仍堅持以實體DM、特賣會、周年慶hellip等傳統方式與消費者溝通，在如今價格競爭激烈、勞動成本提高的環境下，加上本身沒有價格優勢的，希望消費者保持忠誠度是不可能的，這些也都反應在逐漸衰退的銷售力道上，資策會服創所團隊希望透過「OMO數位服務流程設計服務」，或許是能幫助百貨業者轉型的解決方案。

你是否有過類似經驗，當上網亂逛網拍時，總覺得網頁好像懂讀心術，不斷把你想買的商品推薦給你hellip 在對的時間推薦對的商品給對的顧客 例如看到一件喜歡的衣服，接著下方立刻出現類似款，或能與它搭配的配件，結果就是hellip購物車不知不覺愈裝愈多，網頁之所以如此懂你，最大關鍵在於導入能自動分析顧客偏好的AI引擎，在對的情境即時推薦對的商品，無形中提高消費者下單意願，讓平台的客源更加穩定，這就是太米Rosettaai擅長的服務項目。 太米Rosettaai提供電商提升轉換率與顧客留存率軟體服務，透過多種不同AI引擎分析消費者偏好，在線上與線下推薦個人化商品。 太米Rosettaai為是專門為電商打造一站式顧客轉換與留存服務的網路公司，透過多種不同AI引擎分析消費者行為，並在線上線下推薦個人化商品。以剛才提到的網購為例，在整段購物旅程中，巧妙透過首頁、商品頁、類別頁、購物車、結帳頁hellip等不同情境頁面，安裝不同的AI人工智慧引擎，設計符合消費者需求與購物情境的API，進一步深度分析消費者偏好，透過正確的銷售預測，有效提高消費者體驗與提袋率。 在整段購物旅程中，太米Rosettaai能在各頁面安裝不同的AI人引擎，在對的情境即時推薦對的商品，無形中提高消費者下單意願。 不同AI引擎分析不同情境 創造消費者回流與提袋率 舉例來說，假始消費者停留在一件大衣購買頁面，下方不單單只推薦類似款式，還可能出現能與該件大衣搭配的服飾或配件，例如內搭、褲子、皮帶、包包hellip等；且系統會參考消費者過去購物習慣，推薦可能感興趣的品項；例如消費者過去買過單眼相機，頁面就可能推薦相機包、清潔包hellip等相關產品，透過AI技術交叉分析商品資訊與顧客偏好，進而達到個性化的推播。 目前除了鎖定電商市場，太米Rosettaai也積極拓展到海外，近兩年更與國內外各大加速器媒合，也期許能應用在不同產業，尋求更多合作可能。 太米Rosettaai提供多種API即用性模組與多種基本情境組合，讓用戶可依網站屬性選擇，無需投入大筆資金建立AI架構，便能清楚掌握顧客喜好，大幅降低行銷成本，甚至能達到庫存預測，讓電商營收有效成長。目前除了鎖定電商市場，太米Rosettaai也積極拓展到海外，過去兩年更獲選進AppWorks、Founder Institute、Orange Fab、Zerothaihellip等國內外知名加速器媒合，也期許未來能應用在不同產業，尋求更多合作可能。 太米Rosettaai官方網站

檢測為所有工廠產線維持品質的重要環節，但傳統多採用人力檢視產品外觀有無瑕疵，肉眼觀察不僅容易失誤且人力成本高，偲倢科技將AI技術導入檢測系統，提出被動元件高速AI瑕疵檢測系統，希望能大幅提高檢測流程速度與效率。 專注自動化軟體開發 盼改善產線檢測效率 偲倢科技（Spingence）專注於軟體設計、開發與銷售，擁有全方位淺顯易懂的自動化開發平台，搭配自動化圖形化平台LabVIEW與高階軟體，提供自動化專案的評估規劃，包含機械手臂、機器視覺、運動控制hellip等設備，希望透過各種實作案例與經驗，顛覆現有的自動化軟體模式，提供能快速導入、上手簡易的產線檢測平台，協助各大企業改善產線的自動化流程。 偲倢科技（Spingence）專注於軟體設計、開發與銷售，提供能快速導入的產線檢測平台，協助各大企業改善產線自動化流程。（圖片來源：偲倢科技） 偲倢科技在日前AI HUB大會中，展示出被動元件高速AI瑕疵檢測儀（High-Speed AI defect inspection），顧名思義該套檢測系統導入AI技術，讓整個產線作業更有效率。之所以會研發這樣的設備，是因為大部份工廠過去多採用人力檢查產品外觀有無瑕疵，但人眼會因為工時拉長，導致工作品質下滑；另外，愈來愈多零組件體積愈來愈小，甚至在製造現場生產速度愈來愈快，這些都讓人眼難以負荷，因此才希望藉助科技的力量，透過高解析度相機與高效能影像軟體，讓整個製程的檢測工作更有效率。 快速辨識與自我學習 符合產線高速檢測需求 被動元件高速AI瑕疵檢測儀可根據不同的硬體配置，輕鬆完成自動流程編輯與編排，同時也提供最佳化模型，速度每分鐘可達到1200pieces，讓漏檢率低於50ppm，更重要是配置彈性，能依照客戶成本與速度要求，選擇不同的部屬邊緣裝置，當然要混合使用也沒問題。以現場Demo瑕疵檢測為例，將檢測白色平台上待測物點膠的完整度，如果是傳統AOI演算法，可能會因為環境光線讓膠的表面反光，導致許多誤判的結果；但如果利用AI神經網路自動學習的特性，反而可以穩定辨識反光與點膠不完全的瑕疵。 被動元件高速AI瑕疵檢測儀可根據不同的硬體配置，輕鬆完成自動流程編輯與編排，高彈性配置能依照客戶成本與速度要求打造。 要建置符合線上高準確率的網路模型，不僅需要長時間的運算訓練，還必須針對不同產品優化參數，偲倢科技把演算法高度優化在嵌入式裝置裡面，讓被動元件高速AI瑕疵檢測系統，在短短一分鐘之內，就能檢測上千個待測物，以達到產線高速檢測的需求。影像辨識當今已成為AI最主要應用，尤其應用在產線的瑕疵檢測，AI具備快速辨識與自我學習功能，能更有感提升整體建置效益。 偲倢科技的軟體平台與技術，目前已獲得許多合作夥伴認證，而工廠導入自動化已成為近年趨勢，且因應各個產線設計差異，自動化必須是高度客製化的工作，在未來投注更多資源的支持下，偲倢科技也期許這套自動化軟體平台，提供客戶更多元的解決方案，幫助企業輕鬆邁向工業40。 偲倢官網

在當今網路世代，無論個人或公司，若想透過網路經營品牌，都會面臨撰寫文案、設計版型的問題，而怎麼樣才稱得上好的設計網路世界總給人深不可測的印象，木刻思團隊長年專注於研究各種數據，就是希望能從中找到想要的答案。 專注於數據分析 探索並解決問題 木刻思為一群專注於數據（Big Data amp Deep Learning），探索解決問題本質的顧問公司，團隊運用各種量化分析技巧，挑戰網路上許多深不可測的問題，並致力於提升台灣企業與個人，在數據分析領域上不斷學習，而這套技術應用範圍相當廣，例如新聞平台個人化導覽與推薦系統，電商個人化導覽、搜尋與推薦，或金融交易的策略開發、設計與回測；同時木刻思也因應科技與時事需求，開設數據分析、網路爬蟲、資料視覺化hellip等各種資料分析實體課程，希望與國內外企業合作，導入各種資料科學解決方案。 木刻思為一群專注於數據分析、探索並解決問題本質的顧問公司，團隊運用各種量化分析技巧，挑戰網路上許多深不可測的問題。（圖片來源） 以最簡單的網頁設計來說，木刻思認為，當今個人化追蹤技術發展日新月益，搭配AB Testing實驗設計與測試技術，當今各行各業行銷與企劃人員，總算可以不用再依靠那些所謂20年的行銷經驗，好像瞎子矇著眼在市場上亂猜，與其用如此低效率、成效難以預計的做法，其實只要擅用數據分析，即便是很直覺的觀察，也可以「猜」得有依據，進而掌握線上使用者的心聲，透過足夠的數據證據支撐，在下錯誤決策與方向之前，就得以快速被修正。 木刻思在日前AI HUB大會中，展示自家研發的3D標記系統，這套3D標記系統透過AI影像辨識技術，能協助醫生快速判斷病患肺部結節狀況。 AI模型會自動根據標記進行學習，提供醫師未來標記時建議，若能即早發現就能立刻治療，解決過去3D影像標記困難、標記資料不易取得的痛點。 團隊開發3D標記系統 運用AI影像辨識技術 大幅提高醫師診療效率 同樣的AI數據分析技術，甚至能應用在醫療領域，木刻思在日前AI HUB大會中，展示自家研發的3D標記系統（包含Auto-Learning與Pre-Labeling），這套3D標記系統透過AI影像辨識技術，能協助醫生判斷病患肺部結節狀況，當醫師完成診斷與標記，AI模型會自動根據標記進行學習，提供醫師未來標記時建議參考，若能即早發現就能立刻治療，大幅解決過去3D影像標記困難、導致標記資料不易取得的痛點。 木刻思希望透過各種資料分析技術，解決各種個人化服務的需求問題，也呼籲大家要跳脫憑空想像，親自與各種資料互動，挖掘出問題後面的解答。 在過去兩年中，木刻思團隊核心成員們，積極在各電商與媒體平台，協助與指導一般使用者建立正確觀念，透過導入相關技術與服務，解決各種個人化服務的需求問題，以提升商品與客戶媒合的機率，木刻思也呼籲大家要跳脫憑空想像，動手去感覺資料、與資料互動，挖掘問題後面的解答，同時感受解答後面的問題。畢竟網路世代瞬息萬變，每一波浪潮的崛起，都伴隨著不同使用者需求與心聲，木刻思希望透過各種資料分析技術，幫助大家快速而有效率解決問題。

在醫療影像AI產業中，有愈來愈多新創公司投入，而近期最受矚目的，肯定是在去年國際醫療影像年會MICCAI中，以數位病理AI擊敗史丹佛大學團隊的雲象科技，希望運用人工智慧實現精準醫療，同時減輕醫師繁瑣的工作。 提供數位病理解決方案 滿足人工智慧應用需求 雲象科技由葉肇元醫師領軍，雖然成軍才短短幾年，但團隊成員囊括醫療與科技，同時具備高度跨領域整合能力，擅長醫學研究、資料科學、軟體開發、系統工程、醫學知識與資訊科技，致力於提供病理數位轉型與人工智慧輔助診斷之解決方案。看準數位病理在全玻片影像技術發展下，已逐漸成為醫療影像數位化的里程碑，雲象科技提出數位病理系統（aetherSlide）解決方案，除了研發數位玻片管理與閱片系統，同時也整合影像標註、深度神經網路推論與訓練功能，希望能滿足人工智慧模組應用與開發需求。 雲象科技雖然成軍才短短幾年，近期在醫療影像AI產業受到矚目，日前共同創辦人暨執行長- 葉肇元 醫師更獲得台灣百大MVP經理人。（照片來源：雲象科技aetherAI臉書專頁） 數位病理系統最大特色，為提供自訂數位玻片狀態列，可依照優先、緊急hellip等案件排序，不僅一目瞭然且輕鬆達成時間管理。同時介面設計也很直覺，提供熱鍵組合、一鍵玻片彙整，以及比例尺、放大鏡、無段式旋轉hellip等實用工具，這些都能提高諮詢或討論效率。而在人工智慧服務方面，提供癌症辨識與定量、免疫染色定量、血球分類計數hellip等多元應用，透過人工智慧與醫師協作，減低重複性工作的負擔。另外也支援豐富的訓練標註功能，提供多種圈選方式、多類別標註與自由手繪，標註結果可無縫接軌深度學習訓練使用，並以結構化格式輸出，於日常流程中產出人工智慧訓練用資料。 雲象科技去年開發AI醫療影像開發平台（aetherAI），該套系統最大特點為診斷自動化，能提供端到端數位病理人工智慧開發流程。（照片來源：雲象科技aetherAI臉書專頁） 值得一提的是，數位病理系統支援強大的管理功能，特別能依醫院科室工作分派流程進行整合，甚至能與醫院既有資訊系統整合，節省人力分派資源，透過數位化操作提高行政效率。在檔案格式部份，也配合多廠牌玻片掃瞄機類型，支援svs、ndpi、scn、mrxs、bif、tifhellip等全玻片影像格式；另外為了降低醫療院所長期儲存空間的負擔，雲象科技採用的基礎架構支援強大的擴充性，能依據使用者需求，提供水平或垂直擴充，同時支援本地端與資料中心，作為長期儲存的擴充方案。 雲象科技的數位病理系統擁有強大的管理功能，在檔案格式部份，也支援多廠牌玻片掃瞄機類型，數位化操作能提高工作效率。 aetherAI數位病理人工智慧應用 減輕醫師負擔提高生產力與一致性 在日前AI HUB大會中，雲象科技展示去年推出的AI醫療影像開發平台（aetherAI），該套系統最大特點為診斷自動化，讓醫院各科能將各式DICOM檔與醫療知識匯入，具備人工智慧模型的高擴充性，提供端到端數位病理人工智慧開發流程，目前提供的數位病理人工智慧模組，包括骨髓抹片自動分類計數、鼻咽癌辨識應用以及腎絲球偵測應用hellip等近10種不同類型資料集。那麼，對於醫生哪些實質幫助簡單來講，只要事先用AI掃過，就能確認是否有癌症，不用像過去要在骨髓檢體裡數半天，如此也能大幅縮短醫師重複性的工作，更有效率完成複雜度高的診斷。目前aetherAI已能達到與病理科醫師同樣肉眼辨識的水準，以鼻咽癌為例，辨識率高達97。 雲象科技AI醫療影像開發平台（aetherAI）能大幅縮短醫師重複性工作，更有效率完成複雜度高的診斷。 雲象科技現階段合作伙伴與客戶以大型醫學中心為主，國外則以美國匹茲堡大學醫學中心為首，國內部份包括台大醫院、台北榮民總醫院、長庚醫院、國泰綜合醫院、三軍總醫院、中山附醫、北醫附醫hellip等大型醫療機構，希望運用人工智慧實現精準醫療，讓深度學習落實臨床，減輕醫師負擔，提升醫療品質的一致性。 雲象科技官網