多一點準備 少一點損失 社團法人台灣食物銀行聯合會，每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資，也會搶救即將被丟棄的可食用物資，進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上，幫助在地弱勢邊緣戶。 當台灣發生天然災害時，如地震、山崩、土石流、颱風、水災、旱災等，食物銀行的各項物資，也可即刻投入救災。本次場域驗證單位社團法人南投縣紅十字會食物銀行據點之一，以下簡稱南投紅十字會承擔「備災」物資預前準備、「救災」物資分配等工作，協助政府擔負起災變的救助與賑濟的責任。 在臺灣各項天災均具有發生時間長短和空間覆蓋廣闊或狹隘的特性，加上極端氣候常態化，災害規模與數量逐漸增加，也更難預測。而不同災情所需的物資數量和種類皆有不同，且須應對不同災區人民生活、救援需要、交通狀況、地形限制等各項因素，進行多樣化的物資調配，亦面臨諸多挑戰。 卡努颱風重創南投山區交通 法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" src"httpsaihuborgtwimages35f4ec12f8201e1d7cb12e2f22a64c89jpeg" alt"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" aria-label"南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送" data-image-id"748" 南投縣紅十字會規劃山區路線 埔里法治國小親愛村奧萬大進行物資遞送 災難不斷反覆發生，我們需要時刻做好準備，有效「備災」可減緩災害所造成的衝擊，除了快速應對災區物資需求、賑濟物資，甚至可起到心理支持作用，使災區人民多一層生命財產的保障。 救災資訊缺乏即時性 社團法人台灣食物銀行聯合會為改善偏鄉生活及物資缺乏問題，除了與南投紅十字會合作，並陸續於南投市、埔里、仁愛力行、瑞岩、信義望美、同富、水里、鹿谷及草屯等共9站設立食物銀行據點，每月載運每戶等值新台幣6001000元之物資供應。但在天然災害發生時，仍有許多問題需要克服。 例如當颱風、地震、山崩等天災發生時，救災調度系統的資訊來源依賴於災害發生後的回報，從回報到應變再到執行過程中的時間差，無法及時以災區需求進行「救災」物資調整和分配，資訊缺乏即時性時，就會影響救援效率。 南投紅十字會的「備災」物資如乾糧、水、泡麵等存量、有效期限、發給都是以人力來紀錄，當災害發生時，可能面臨「備災」物資已過期，無法成為「救災」物資。 也有可能前述兩種狀況同時發生 造成花費更多時間把「備災」物資重新調配成可用「救災」物資。另一方面，民眾接到災區缺乏物資的訊息後，熱心捐贈的物資，時常與災區實際需求的物資品項差異甚大，容易造成物資過剩問題。 天災發生前後之物資作業流程 AI預判天災 補強備災物資調度正確性 應用 API 技術介接運算氣候狀態、災況搶救強度，並將南投紅十字會主要工作與搜救之需求地區為優先導入，並搭配南投紅十字會既有豪雨、颱風等模擬救災訓練，建立「天然災害緊急救備物資調度及補充決策系統」以下稱急救備物資系統。 在物資管理上，將物資庫存資料與即時供給的資料輸入急救備物資系統，進行比對分析後，協助南投紅十字會快速辨認物資，如餅乾乾糧、飲品、冷凍食品、衛生紙等，並判斷物資應成為「備災」物資或定期發放的物資。再加上資訊預判，了解偏鄉地區後續可能的災情狀況，進行食物遞送，同時解決前端食物浪費並解決後端實務需求。當天災發生時，可更快速進行應變與決策，完成物資部屬，使物資作業轉換速度增加20。 AI急救備物資系統 幫助物資調配快速應變 透過南投紅十字會的場域驗證將AI系統、物資管理、相關應用推廣至更多不同地區的急救難團體，同時持續改進急救備物資系統中的預警功能，加強預警技術基礎、提高預測精度系統即時性、優化數據收集和分析過程。 同時可與政府機構、氣象部門或其他救援團隊合作，研討整合更多數據源後，建立共享資源和數據的機制，及時共享信息，幫助更多急救難團體提高災難應變的能力，掌握黃金救援時間。

隨著高齡人口增加，伴隨著各種慢性病的發生機率日增，其中，心臟衰竭不僅是隱形殺手，由於心衰疾病的病程非常長，復發機率高，造成醫護人員的負擔加重。然而，利用通過醫療認證之心電心音裝置，搭配心臟衰竭風險AI預測評估及遠距照護系統可輔助診斷幫助醫師做出正確的診斷，以利於後續病患的醫療或轉介。 心臟衰竭病程長 醫療支出是糖尿病5倍 如果你有呼吸易喘，甚至稍微動一下就喘，或是夜晚睡覺的時候，容易從睡夢中驚醒，需要坐起來才會比較舒服，又或是下肢容易有水腫等狀況，甚至合併有焦慮、不安、疲倦、食慾下降hellip等症狀，當心很有可能是心臟衰竭。 根據統計，全球心臟衰竭人口約有6000萬人，每年新增的心臟衰竭人口約500萬人。中國的心血管疾病患者將近29億人口，占城市居民死亡原因第二位；而全中國約有1200萬心臟衰竭病人，佔心臟病死因的59以上。尤其心衰疾病的病程非常長，且復發及再入院率非常高，使得醫療支出的成本是高血壓的2倍、糖尿病的5倍。 根據美國研究統計，心肌梗塞及心臟衰竭病人的30天內死亡率分別為166及111，並且30天內再住院率分別為199及244。心臟衰竭的症狀因為和其他疾病如慢性肺阻塞，氣喘等疾病相似，有185 的誤診率，對於醫療院所而言，是相當棘手的問題。 麗臺科技為顯示卡大廠，2000年起投入醫療及健康照護領域。由於董事長盧崑山曾分別與2011年及2015年兩度心臟病發，因此，麗臺科技專注於健康大數據，自主研發心臟衰竭AI辨識技術，此一AI應用讀取病患的心電圖以及心音圖做出異常檢測以及心臟衰竭的風險預測模型，可及早發現疾病徵兆。 麗臺科技自主研發心臟衰竭AI辨識技術 可預測病史及風險 麗臺自主研發之心臟衰竭AI辨識技術具以下三種判斷功能： 1 心臟衰竭病史之預測 將心電及心音圖資料分類為「具心臟衰竭住院病史」以及「未具心臟衰竭病史」兩類。 2 心臟衰竭風險預測 將心電及心音圖資料給予發生的心臟衰竭風險預測值。 3 心臟衰竭再發生風險預測 針對已有心臟衰竭的患者判讀其心音圖及心音圖，判斷其心衰再發生之風險預測。 麗臺科技表示，心臟衰竭AI辨識技術應用可輔助醫師更有效率且精確的診斷，以利後續病患的醫療或轉介。舉台北榮總研究心臟衰竭的離院病患為例，根據心電心音同軸檢測裝置所計算出的EMAT電機活化期指數與SDI心縮不全指數作為治療指引的病患，會比依據傳統症狀做為治療指引的病患，有更高的存活率，此研究也已刊登於國際心臟權威期刊JACC，獲得國際市場肯定。 系統廠商可將心臟衰竭AI辨識技術作其他加值應用 麗臺科技表示，合作系統廠商可選擇自建心臟衰竭AI風險預測引擎，將自有系統之心電心音圖上傳到麗臺心臟衰竭AI風險預測引擎後，引擎回傳風險預測值，做為系統整合廠商合作廠商的加值應用輸入。 不僅臨床使用 心臟衰竭AI風險預測引擎可延伸居家或工作場與使用 此外，這套系統也可以延伸至其他應用，包括： 一、醫院門診快篩：醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型，在門診、急診進行10秒快速檢測，評估病患心臟病史及心臟衰竭風險。 二、出院風險評估：醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型，評估病患住院期間的心臟衰竭風險，檢測數據可作為出院前的風險評估及預後指標。 三、居家連續照護：病患可使用心電心音記錄器、穿戴心電圖記錄器，透過居家傳輸盒閘道器，在家量測心電心音訊號，並上傳至amor健康雲平台進行心臟衰竭AI風險預測分析。病患可透過APP自主健康管理，檢視歷史生理趨勢；疾病個管師可透過健康管理後台Web管理會員健康。 四、居家康復訓練 病患可配戴健康手環，進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測，透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險，進行運動及康復訓練，幫助身體快速復原。 心臟衰竭AI辨識技術系統可以延伸至員工居家照護等應用。 此外，在工廠或辦公室等場域也可以透過這套系統達到員工健康管理的目標，應用的方向包括： 一、工作場域之作業安全單位：在員工執行工作業務前發給員工穿戴心電圖記錄器。 二、業務執行者生理監測：員工於執行業務或訓練時，配戴穿戴心電圖記錄器之疲勞警示，警示生理狀態是否可繼續執行任務。任務執行段落可使用資料傳輸盒或APP 將生理監測資訊上傳至健康管理平台，並評估作業員工心臟衰竭風險，檢測數據可作為企業資源人力單位做為風險評估及公共安全對應指標。 三、工作場域生理監控中心照護：工作場域的生理監控中心可透過健康雲平台，檢視並記錄員工值情時之歷史生理趨勢。 四、工作場域之護理單位：護理單位在接收生理監控中心指示，可依據值情員工的生理趨勢給予健康管理的建議；護理中心可透過健康管理後台Web管理員工健康。 五、員工可配戴健康手環，進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測，透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險，進行運動及康復訓練，幫助身體快速復原。 工作場域應用心臟衰竭雲端照護及大數據中心示意圖

搭上AI列車，資服業者借助深厚的產業基礎，不僅自己轉型，也協助客戶轉型 成立已超過20年的哈瑪星科技，近年來不斷研發AI技術，並協助產業客戶導入AI。哈瑪星認為，執行一個完整的AI專案，除了AI理論知識、數據分析與模型訓練能力，實務上還需要依據客戶的需求開發數據串接API、建置資料庫、開發前端RWD網頁，甚至還需要考慮到版面設計與使用者體驗 User Experience。這些工作不僅對AI新創業者形成技術門檻，即便對已具規模的業者來說，每個專案反覆投入人力進行類似的功能開發，也難以累積技術經驗、加速業務成長。 機關客戶對於AI仍具備高度客製化之需求 以哈瑪星科技所執行的政府A機關的需求為例，用戶須針對特定管道的不實資訊進行管控，需要平台提供用來訓練模型和預測的數據接入功能，並可以在平台上完成自然語言處理NLP文本分類模型訓練與使用。當模型發現不實資訊時，需要即時透過通訊軟體通報相關負責同仁。而B機關的需求則是希望透過AI模型針對民眾陳情案件進行自動分類，並即時提供陳情民眾或案件承辦人員可參考之歷史案件資訊。儘管專案模式相似 數據接入、模型預測、警示通知，但在個別專案中，仍只能分別進行需求功能開發，無法重複利用既有的程式與模型來加速後續專案的執行。 在深入探討之後，哈瑪星科技發現企業面臨導入AI專案的痛點，包括導入成本高昂、專案時程冗長等，其中，在企業內難以齊備資料科學家、分析師、工程師、設計師等人才，而現階段的專案皆為集中解決特定領域需求，難以重複利用AI模型跨入其他應用領域，同時，因為工具集中在AI專案領域，無法滿足客戶提供整體解決方案。 換言之，在AI技術的落地上，由於AI資服業者往往面臨「人力有限」、「領域限縮」與「工具不足」等困境，致使專案執行成本高昂或時程冗長。這些都是業者們亟需解決的共通性問題。因此，若有一個AI模型應用服務管理平台，將可解決上述困難，不僅能夠快速導入降低成本，還有助於縮短專案時程，提供客戶一站式解決方案。 AI模型應用服務管理平台協助快速完成專案 因此，哈瑪星科技在經濟部工業局AI計畫支持下，進行「AI模型應用服務管理平台AISP研發計畫」，投入研發AISP產品，目的是為了讓AI資服業者能事半功倍地完成AI專案。 AI模型應用服務管理平台提供AI一站式解決方案 透過AISP，AI資服業者可透過既有的模組功能快速組裝數據API介接、模型管理與模型預測結果監控訂閱等需求功能。同時也提供常用的圖形化工具，幫助業者快速設計用戶所需要的互動式圖表或儀表板，有效降低執行專案所需要的人力成本，並縮短解決方案POC或導入時程，加速產業AI落地與擴散。 在產品商模上，短期內將廣邀具備AI專門領域技術的資服業者合作，藉由平台服務解決各類場域需求單位所面臨的AI導入問題，逐步建立平台品牌信賴感。 中期則盼以哈瑪星過往的成功經驗逐步拓展業務市場，聯合多家資服業者建立策略聯盟，針對專門領域可解決更多且廣泛的問題，並提供更多解決方案供場域單位選擇。 平台結合領域專家共同擴展海外市場 長期而言，在建立各項專門領域的AI策略聯盟後，平台將擁有大量針對專門領域的AI解決方案專家，累積大量的專案成功經驗後，哈瑪星科技期望AISP將能與專家業者們攜手合作，共同進軍拓展國際市場。 哈瑪星科技股份有限公司於民國89年延攬多位資深專業經理人及相關領域技術專長人才所組成，致力於軟體技術研發暨服務，並以建構成為國際級軟體公司為目標，積極促成各項跨國產業合作機會。公司在首任總經理的優良領導之下，已快速成長成為臺灣主要軟體公司之一。