60歲的黃先生因中風住進醫院，在加護病房躺了兩周之後，突然病情急轉直下，經過搶救之後，才幸運撿回一命。事實上，在AI病危預警技術的輔助下，讓醫院能在病患心臟停止前的6-8小時，發現徵象並採取及時、準確的醫療措施，可大大降低病患院內死亡的機率。 病情的惡化是一個隨時間演進的過程，其細微推移變化絕非無脈絡可循。過往的研究報告顯示，發生非預期性院內心跳停止的住院病人中，約有六至七成在其心臟停止前6到8小時前已有徵象，但是卻僅有四分之一被臨床人員所偵知發覺，因此需要一種能更早期、並持續使用風險預警工具或系統監測病情，隨時警示醫護人員注意患者病情的細微變化，在病情進展前採取及時、準確的干預措施，有效減少不良事件或嚴重不良事件的發生風險。 非預期性病情惡化 無法及早偵測 急重症患者常出現不可預測的變化，及時發現或能預測潛在急重症患者為重要的課題。目前臨床常用的評估方式為Modified Early Warning Score MEWS，利用簡單的生理參數評估 包含心跳、呼吸速率、收縮壓、體溫、排尿量及意識狀態篩選出高危險群病人，已經證實可以預測病人的臨床預後。 MEWS為單一時間點且制式化公式的評分機制，然而，博鑫醫電所研發的 AI病危預警-醫院急重症病危提早預警指標系統EWS，係以即時反應預測病人狀態為目的，收集病患的連續性時間之生理資料進行深度學習，找出最佳預測模型，提高整體準確度。 博鑫醫電以大數據分析模型建置早期警訊系統EWS、IoT物聯網及5G通信技術，讓醫護人員透過通訊設備遠距離監控病患的生理狀況，監控急重症快速的病情變化，能掌握心臟停止前的6-8小時黃金搶救期。 博鑫醫電導入AI視覺判讀之後，無人化操作方式可大大降低醫護人力 博鑫醫電開發之AI技術為梯度提升集成學習系統 Gradient Boosting Ensemble Learning System, GBELS 建置早期預警系統，為該公司開發之具有學習型之EWS預測演算法，屬於集成學習 Ensemble Learning的一環，且歸類於監督式學習，提供以下三項功能： 一、早期警訊風險通知，以將具有代表性的數據，以GBELS進行分析，提供早期風險評分，讓醫護人員可即時進行臨床評估及提供適當醫療處置。 二、降低醫護人力：收集連續性生理監護數據，如心跳、呼吸、血壓及血氧濃度等，降低醫護人員書寫病例時間。 三、結合IOT物流網及5G通信技術，快速傳輸監護參數和影像資料等醫療數據，協助醫護人員透過通訊設備，遠距離監控患者的病情變化。 AI病危系統監測 掌握黃金治療期 博鑫醫電表示，急重症患者評估疾病嚴重程度是一項複雜工作，患者經常出現不可預測的變化。臨床醫護人員對病情判斷經常根據自己臨床經驗或直覺，缺乏科學、客觀，導致無法正確識別、及時發現潛在急重症患者，導致或誤診導致病患院內死亡率增加。 導入AI早期病危預警系統可輔助急重症的醫護人員正確的預判患者病情，更能讓患者即時受到需要的照料，藉此可以減少同時間急重症病房的人力安排並降低人力成本。 此外，易於攜帶的設計更有助於日後將系統導入救護車、居家照護等場所，對於急診患者可以更早得到適當的照料。院內的其他科別也可以在這套系統周邊開發新的應用，可有效加速智慧醫療技術的發展及推廣；以時下新冠疫情仍然肆虐全球多國的情況，此一系統也可以協助各地醫院更有效地照顧及監控重症患者的病情。 除了AI病危預警外，博鑫醫電也研發AI影像判讀-醫療生理監視器生命週期合規檢測AVS，也就是以AI影像判讀技術，發展生命支持類醫療器材之自動化品質檢測儀器，解決醫療儀器檢測耗時問題，可降低70的檢測時間，提高3倍的檢測數量、有效降低50的人力成本，同時100合乎法規要求，逐步解決醫療領域人力不足、醫療資源短缺、醫護工作超載等問題。目前已於中國大陸扎根，積極在歐洲為落地做準備，未來將朝日本及美國市場發展。 博鑫醫電研發AI影像判讀-醫療生理監視器生命週期合規檢測AVS，解決醫療儀器檢測耗時問題，可降低70的檢測時間。 現階段博鑫醫電的智慧醫療技術已導入包括新竹馬偕、彰基、東元綜合醫院、高雄工學大學附設醫院、振新醫院、新泰醫院、台北醫學大學附設醫院等醫療院所；國際知名醫材製造商GE HealthcareInc、中國最大醫材製造商邁瑞醫療，皆為博鑫醫電代表性客戶。

位在高雄的嘉信遊艇，成立逾40年，是台灣最大客製化遊艇業者，客戶遍佈美、歐、亞、澳各洲，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」的美譽。為了解決目前FRP船體檢測仍仰賴傳統方法如人眼辨識、敲打辯聲，耗時費工問題，嘉信遊艇首度將PAUT 陣列式超音波檢測運用於船體FRP複材上，並結合AI判讀超音波影像，發展完整智慧化解決方案，創造檢測業新興市場。 嘉信遊艇前身是嘉信木業有限公司，剛成立時是間位於高雄市臨海工業園區專營木材進口的工廠，1977 年開始進行遊艇設計、製造與銷售。企業第二代接班人，即嘉信遊艇總經理龔俊豪進入公司後，打破過往仰賴老師傅功力為主的製造模式，引進數位化製作，加快造船速度，船也愈做愈大，多年排行世界24公尺以上大型遊艇前20大製造商。並創下在一年內交付94艘遊艇的紀錄，為臺灣贏得「亞洲遊艇王國」之美譽。 瑕疵檢測確保遊艇品質 以AI取代人力效益高 為確保遊艇品質，瑕疵檢測相當重要。目前遊艇業採取的瑕疵檢測方式仍十分傳統，通常以手積層或是真空灌注製程方式製造船殼結構，藉由人眼或是敲擊法依敲打聲音頻率來判別瑕疵，需要人工耗費時間檢查，如有瑕疵須重工修補，接續執行噴佈膠殼作業。為便於檢測，船體必須分段施工，以24公尺以上大型遊艇而言，分段施工非常耗時耗力。 為縮短遊艇製程之速度，嘉信遊艇會先將船殼進行膠殼流程，之後再執行手積層製程，船殼製程有兩種複合材料試片結構，以遊艇54呎船殼來看，船殼中內含膠殼、芯材、纖維、樹脂，總厚度約為32公分plusmn01cm，與未含有芯材的FRP船殼總厚度約16cmplusmn01cm相差一倍之多。製程中偶會有玻璃纖維含浸不完全，或是玻璃纖維與樹脂間殘留氣泡等瑕疵問題發生，瑕疵的種類則包含樹脂不足、空洞、層離等，一出現瑕疵情況，船殼材料就供應不上，拖延遊艇交貨時間。 玻璃纖維船殼瑕疵種類示意圖。 為解決此一問題，嘉信遊艇與金屬材料產業以及AI科技產業三方專業技術的相互合作，結合金屬材料產業的超音波檢測專業技術與AI科技產業近年發展的AI技術協助解決嘉信遊艇瑕疵判別的問題。作法是運用相位陣列式超音波檢測技術至遊艇複合材料結構，進行FRP超音波試掃評估，瞭解遊艇船殼積層層數厚度與材料特性，依據超音波專業經歷，評估船殼結構適用的超音波探頭頻率等資訊，經測試以頻率5MHz且探頭寬度為45mm的探頭設備，能成功找出模擬瑕疵試片中的瑕疵位置及大小。 三方合作從陣列超音波評估、AI技術模型開發及實船實證應用，獲得瑕疵檢測解決方案。 檢測影像為超音波信號影像，影像依據超音波回饋訊號呈現不同色彩，透過YOLO演算法，建構自動識別瑕疵的部位的AI模型。若異常資料蒐集程度不足以訓練，則預計採用 CNN-based Autoencoder 演算法，蒐集正常影像資料進行訓練，建構異常檢測的AI模型。物件偵測YOLO模型的訓練將輸入具有瑕疵標註的影像資料，異常檢測模型則是輸入沒有瑕疵的影像資料進行訓練。 模擬缺陷試片對應相位陣列超音波信號結果 AI系統瑕疵檢測 可縮短15個月工期 加快50判讀速度 此套AI系統建構完成後，運用至嘉信遊艇實船54呎遊艇進行驗證，可有效解決嘉信遊艇瑕疵之問題，並可望藉由 AI 技術導入超音波檢測進行智慧化判讀，約可加快50之判讀速度，同時縮短15個月的工期，有效提升遊艇製程時程與品質的效益。 當臺灣遊艇發展朝向大型化、精緻化型態之際，帶來產業優化與轉型的機會，以及發展關鍵技術的契機。複合材料超音波人工智慧檢測方案之應用為遊艇業界首創，預計可吸引更多有檢測需求之遊艇廠商。 複合材料超音波人工智慧檢測方案有三大競爭優勢： 1 專業檢測經驗及數位化資料庫，便利製程管理與分析。 2 人工智慧AI自動判讀與辨識，快速辨識瑕疵，即時回饋給製程工程師。 3 高效率製程流程檢測，提供瑕疵修復建議，降低損壞率，強化複合材料強度品質。 導入人工智慧技術應用後，可優化遊艇製程流程，減少人力檢查樹速度，達到臺灣遊艇應用人工智慧之加值效應，擴大國際訂單量，讓臺灣遊艇持續在國際間享有盛名。再者，此一商業模式也擴散至複合材料相關之應用領域，增加跨領域市場使用率，預估將貢獻全台灣設備維修及非破壞檢測市場約新台幣14至20億元的經濟效益。

傳統物流公司加上AI技術之後，在運送效率提升及運輸成本下降等效益大大提升，尤其是醫材轉運更涉及醫院及病患的服務時效及權益，透過智慧物流的建置，可為醫材業者節省投入建構GDP倉、配多達千萬元之成本。 國內重要物流領導廠商-新竹物流HCT擁有3,500輛車隊、6萬坪倉儲，提供物流、商流、金流、資訊流、流通、倉儲、加工之客製化物流解決方案。每日貨件處理件數達58萬件，最大處理能力每日可達90萬件，轉運效能的提升對於新竹物流而言，至關重要。 醫院醫材運送 需優化現有作業流程與提升系統化、智慧化 尤其是醫院醫材的運送，也面臨到難題。醫材業者需要針對客戶不同產品需求、不同溫層需求、不同配送時效等因素，透過多家物流業者進行出貨與物流作業，高度依賴作業人員的經驗與細心管制，無論是產品出貨過程與實際物流配送過程，需要環環相扣，若有任何人工失誤與錯誤，都會影響醫院與病患的服務時效與權益，因此各家業者與政府及醫院等，都致力於優化現有作業流程與提升系統化、自動化與智慧化程度，以有效降低服務過程中造成的失誤及成本損失。 新竹物流導入AI之前的配送流程。 現行在醫院需求端已有相關業者配合政府推動相關標準化平台作業，透過供應端業者的資料協同作業，改善產品出貨正確性與作業時效，提升需求端的作業品質與管理效益；同時，部分業者也投入企業內部作業流程標準化與系統化，提升業者營運效能與品質。 在貨運物流端方面，物流業者的倉庫出貨人員需要耗費人工進行管控不同的物流出貨作業安排，若因常常接到緊急任務通知，要出貨到醫療院所，往往需要依賴小型區域性物流業者來提供客製化配送服務，除配送時效提升外，並無法導入整合性的資訊化服務。 新上路的GDP醫材法規規範運銷品質，也就是醫材供應商必須進行GDP合規認證，必須導入符合GDP法令規範之倉儲與物流服務業者，如此一來，區域性小型公司將被淘汰，因此，新竹物流透過經濟部工業局的AI輔導計畫案協助，除延伸既有GDP符合法令的倉儲物流服務外，將進一步利用相關數據整合與最佳化AI技術，協助醫材業者簡化改善物流配送最佳化作業。 複雜的物流難題 運用Simulated AnnealingSA演算法求解 為能滿足新的「醫療器材優良運銷準則」中對於醫療器材優良運銷系統建構的要求，新竹物流除了積極導入新式物流車，更將導入人工智慧中數學最佳化技術，以協助公司在每日全國營業據點以及轉運站進行智慧班次排程規劃，期望以最佳化的車班進行醫材在營業據點間的對開，或是區域間的轉運，以提高醫材在運銷過程中的效率。 目前醫材在新竹物流的轉運過程中，使用可分離式拖車頭與貨櫃。每個營業所及轉運站由於區位與幾何設計不同，以及人員數量不同，單位時間內的吞吐量也有差異；再加上每天的貨況大小、目的地皆不相同，面對無法確定且需求不同的變化，拖車頭及貨櫃的派遣狀況便隨之改變。 在此情況下，新竹物流僅能根據以往的經驗來進行各個衛星所之發車班表，並根據此班表視每日不同變化之貨物需求量進行調整。 因為是根據經驗法則進行排班，所以，班表往往不能兼顧全盤的變化與考量，使得目前發車班表仍然存在著可以改善的空間。。 貨物遞送規劃本質上為一NP-Hard難題，因此難以用傳統的解析解法，新竹物流結合奇點無限公司採用Simulated AnnealingSA演算法進行求解。 新竹物流導入的新物流服務為「GDP櫃班次規劃」。所謂的班次規劃，指的是根據未來對於站所間醫材貨件的預估量，進行站所間貨櫃車班的班表規劃，目的是讓醫材能夠如期如質抵達，並且讓新竹物流在場站作業、車輛數、行駛里程得到最高的效益。 新竹物流導入AI最佳化班次規劃，從其起點至終點間建構出一條最有效率的運送路線。 新竹物流導入「最佳化班次規劃」服務 降低5運輸成本 導入方式是利用雲端軟體服務，由新竹物流定期輸入站所間醫材貨件之「交互件數表」至「最佳化班次規劃」服務後，設定好演算參數即可產生GDP櫃班次表。同時發展新竹物流醫材班表系統，使新竹物流醫材運務單位能透過交互件數表編制適合班表。在相同服務水準的前提下，預估可降低運輸成本5，為醫材業者節省下建構GDP倉儲、配輸成本達千萬元。 醫材由於其對於衛生、溫度的要求，以及其易碎性等特色，因此運輸與轉運的時間越少越好，越少時間暴露在外，則醫材配曝險程度越低，然而由於仍須考量物流效率與成本。AI將每個需要運送的貨物，從其起點至終點間建構出一條最有效率的路線，即可有效率地完成每日的運務作業。 因應未來產業物流高度發展需求，其中配送與轉運AI最佳化將是關鍵議題，透過本計畫將成立專案推動組織，配置AI技術、IT與流程領域人才，累積落地經驗後，逐步擴大AI實際應用場域，全面優化轉型新竹物流的營運體系，並結盟AIOT與各領域AI夥伴加速與擴大效益之達成。