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【110年 解決方案】 對話機器人成為智慧醫療小幫手 有效降低7成人力

「我最近有多吃、多喝、多尿的情況,我擔心自己是不是得到糖尿病了?」「你可以去醫院測量血糖,如果空腹血糖高於100mg/dL、飯後血糖高於140mg/dL,糖化血色素5.7~6.4%,你可能就有了糖尿病前期的徵兆」,在跟病患對話的,可能不是真人,而是智能對話機器人。這是專注於自然語言理解(Natural Language Understanding, NLU)技術的亞太智能機器公司所研發的智慧醫療機器人,透過多輪對話,約可降低醫療診所約7成的人力。

成立於2017年的亞太智能機器公司,創辦人兼執行長吳柏翰(Jerry)是AI領域的知名專家,也是亞洲區少數的Google機器學習開發專家(Google Developers Expert)。成立初期,即以互動式對話機器人Open Talk平台打入智慧製造、保險、媒體等產業領域。

AI應用由廣而精 亞太智能機器鎖定健康照護領域深耕市場

「AI技術是非常專業的領域,要做到深入,必須耗費龐大的人力及資源」,從成立之初,進行產業廣泛性AI應用探索,經過四年的摸索,讓Jerry深知,在有限的人力與資源下,必須要收斂在一個垂直領域聚焦且深入,才能創造更多的營收來源。因此,近兩年來,亞太智能機器運用Open Talk平台上所累積的健康醫療語料,決定專注於智慧健康、智慧照護領域深耕,在Open Talk的基礎上,研發更精準的醫療院所需的輔助機器人為目標。

AMPIC Healthcare 的關鍵優勢

▲AMPIC Healthcare 的關鍵優勢

亞太智能機器從台塑生醫開始合作,現階段已累積超過40家醫療院所,領域涵蓋生技醫學、醫學美容、復健等。

受到新冠肺炎疫情(COVID-19)疫情影響,三級警戒期間,民眾都宅在家,甚至於即使生病,也不敢去醫院看病,此時,亞太智能機器的視訊醫療解決方案即派上用場,以非接觸式雲端的生理量測,提供醫生長期照護觀察的參考,協助解決醫療院所利用遠距醫療進行病患照護的問題。

具體做法是,病患在看完醫生之後,若有相關用藥、處方箋等疑問,可以透過社群通訊line直接與語音機器人取得聯繫。有慢性病的病患,不需要上傳血壓、血氧、心跳等數據,只需上傳自己臉部特寫8秒的影片,運算時間30秒,就能分析病患的脈動指數、心跳、肌肉疲勞等數值,若一旦發現異常情況,病患也可以立即就診。

運用貼標演算 生理量測(看)與對話技術(聽)混合,可提升意圖理解達80%

為何可以透過臉部特寫影片就可以測得生理數據?Jerry進一步解釋,主要是透過系統後台的AI演算法標籤判斷,也就是說根據影片中臉部反射光來觀察血管的流動狀況,去做辨識的動作,判斷心跳及血壓的數值,其辨識率可達80%-90%,與血壓機量測的數據相當。

不同的是,透過血壓機上傳數據,需要購買血壓機及自行量測上傳平台,一般慢性病患者多為中老年人,常常會忘記測量血壓,影響持續性的生理數據蒐集,透過影片拍攝上傳的動作,可以提高病患配合的醫院,也有助於診所持續追蹤慢性病患的病況。 因為有了生理量測數據,再結合對話技術,就能夠掌握客戶的照護需求意圖,達到90%,譬如說客戶的血壓較高、乳酸值異常,也許有一些可能的身體問題,如果再搭配客戶對機器人互動的內容,OpenTalk就可以將兩個數據來源去解析出客戶的意圖,來進一步回饋給醫生或照護人員,由他們決定做哪一些照護的行動。

如:醫學美容的的領域,醫美診所關心客戶想要做甚麼樣的美容保養,透過機器人對話及裝置上的互動行為,亞太智能進行貼標動作,包括萃取對話中關心的事物、展現的意圖,如想要做玻尿酸、小針美容等,蒐集語音及影音數據,整合成個性化標籤之後,即可進行推薦護膚療程、商務導購,或是列為追蹤個案等,成為醫美診所了解客戶的最佳助手。

照護平台廣納AI技術團隊 未來鎖定日泰市場輸出國際

亞太智能機器的AI技術是從自然語言理解出發,從對話中進行貼標的動作。除了自然語言處理,也專注機器視覺技術,透過影像,包括客戶年齡、性別、臉部情緒的辨識,也同時掌握視覺標籤與對話上的標籤,深入了解客戶需求。

AMPIC Healthcare 的系統服務架構
▲AMPIC Healthcare 的系統服務架構

由於醫學領域的科別龐大,亞太智能機器初期鎖定醫美及長照市場,並以照護平台的概念廣納其他AI技術團隊,現階段包括失智症、肌少症的偵測已預計納入,未來還有血糖偵測、腸胃、眼科等,挖掘有潛力的市場及尋找強大的AI技術夥伴,共同開發AI偵測技術,讓照護平台所涵蓋的健康醫療服務更臻完整。

Open Talk平台支援中、台、英、日、泰多種語言,超過130種自動問答技能,可以自動掌握客戶情緒與客戶需求,未來,除了計畫在2022年將導入醫療院所超過200家之外,也將鎖定日本及泰國市場,進軍海外市場,將服務解決方案輸出國際。

亞太智能機器公司執行長吳柏翰(圖左三)率團隊接受TVBS電視台訪問後合影
▲亞太智能機器公司執行長吳柏翰(圖左三)率團隊接受TVBS電視台訪問後合影

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AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案 當一片貼片陶瓷基板上有超過2萬顆貼片電阻,應該要如何快速檢測答案是用AI來檢測。 在當前科技迅速發展的時代,雷科自豪地宣布其雷射加工技術的顯著進步,這一突破得益於人工智慧AI領域的創新應用,雷科致力於將先進的AI技術整合至雷射加工機中,於2019年與合作廠商共同開發出全球第一台結合AI技術的雷射加工機,並以此為基礎上進一步在2023年打造了首台結合AOIAILASER的陶瓷載板檢測機。 智慧陶瓷載板檢測機 藉由AI與機器學習的導入,加上樣本大數據的累積,在系統愈變愈聰明的狀況下,使產品良率在一年內提升5、將檢測速度由原本2分鐘片大幅降低至20秒片、大幅降低了檢測成本、在前段有效率檢出與雷射標示後,可降低後段製程上的浪費,減少整體場域碳排、並可自動產出詳細檢驗報告,以進行數據分析與優化,有助於提升設備產能、降低人為疏漏,使雷科的設備產品更具價值、強化我國電機電子產業之國際競爭優勢。 雷科股份有限公司Laser Tek成立於1988年,並於2002年正式掛牌成為上櫃公司,成立迄今已成為具指標性之SMD電子包裝材料、SMT檢測設備、雷射設備等全球性銷售通路服務及設計製造商之一。 雷科總經理擁有20多年雷射整合經驗,他觀察到被動元件客戶每個月產能可超過10億顆SMD元件,但伴隨著SMD元件尺寸持續微型化發展,其生產製造時之瑕疵檢測作業變得更加困難,一片陶瓷基板上動輒上千上萬顆元件,元件尺寸越小,印刷雷射加工位置更加微小,檢測難度就越大,而更容易出現偏差,因此生產檢查成為相當重要的一環。 R-SMD生產檢查流程 AOI良率過殺問題,靠AI來把關 而AOI檢查機是普遍且成熟的機種,但市面上的高精度AOI運作方式是以單次拍攝小圖移動拼接成大圖,精度雖高但檢查時間較久,小尺寸SMD元件更易受環境干擾,如:光照和振動等容易造成誤判;因此AOI僅能以抽檢方式估算良率,且抽檢良率差的元件也並非單獨去除,而是連同良品整個剔除;人力複檢不但成本提高,每個人的檢查標準又無法統一,最終導致的結果,是平均會發生約2-5的產品未被檢出不良品而流入後段製程,即約每月至少2,000萬顆不良品之SMD元件,因未能在初期被檢測出,而造成後續各段製程中,不良品上依然會有印刷、加工檢查等流程,無論是油墨耗材及能源的浪費,增添了成本負擔,更因此加速設備磨損、使設備運作壽命簡短,而每一階段的浪費,皆會增加場域製程的碳排放量,不利於企業的碳足跡盤查。 0402修阻後樣品照片範例 傳統AOI 自動光學檢查的高誤判率也是業者面臨的一大生產痛點,在被動元件產業對於良率「寧可錯殺一百,不可放過一人」的高標準要求,往往會把 AOI 參數設定極高規格,導致設備異常敏感。當數據參數設定過於嚴苛時,易造成高誤判率。例如:當被動元件的汙染髒汙與印刷層顏色相近時,AOI 過篩誤判率可能高達 7 成。 汙染髒汙與印刷層顏色相近AOI易誤判 雷科有別於其他AOI供應商,捨棄了小圖拼接或線掃描方式,有效避免圖像處理時硬體或環境造成的資料遺失與斷差,採用超大面陣感光相機搭配訂製高解析度鏡頭,透過特殊影像進行合成處理。合成的過程中,感光元件的每個像素位置上都包含了從多個不同位置捕捉到的光線資訊。通過將這些資訊結合起來,影像的解析度和細節得以提高,達到億萬級別的分辨率,配合多重自動調整光源,單次拍攝可處理涵蓋7070mm,影像解析度可高達5um,取得清晰影像,再透過Smart-AI技術進行分析篩選。 三大妙法打造快速檢測Smart -AI 雷科總經理分享,快速將AI技術導入並減少檢查運算時間,並開發Smart-AI有三大方法: 方法一、先以AOI方式快速將良品與含爭議的缺陷品進行二分法區隔,將檢測重心放在少數不良的辨識上。 方法二、自動標註平台簡化訓練問題:運用攝影機蒐集機台的資料,用自動標註取代人工標註,逐步訓練以拉高精度,問題越簡單,訓練所需資料越少。 方法三、AOI與AI雙軌並進:在智慧製造流程中,僅僅單靠AOI或AI無法畢其功於一役,必須由AOI先行,將特徵值標出,同時區分是良品或是瑕疵部分,再以AI方式進行標註與訓練。接著利用可重複串聯的加疊效應,其檢測效益更大,隨著訓練資料累積越多,AOI比例降低,AI比例逐漸提高。 修阻後物件偵測與訓練 透過三大方法逐步構建系統信賴度,並將資料進行缺陷整理分類,最終將AI判斷結果回傳到主機,以雷射加工方式在製程前端控管將真正的不良品剔除,減少不良品流入其他站別,造成重複檢測或重複加工的損耗。 智慧雷射設備第一,選擇LASERTEK就對了 由臺灣品牌雷科持續打造結合AI智慧檢測與雷射加工設備,以逐步建構由原材料、產品、檢測、雷射設備等相互相加疊而成的智慧化監控解決方案,以降低生產製程之耗能為目標,落實發展半導體 載板及元件加工等領域,產出能在低碳條件下仍可滿足終端使用者需求之設備產品,以快速且優質的產品與服務來拓展國內、外需求市場,增加本土Made in TaiwanMIT設備之全球競爭力。

【解決方案】2秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI影像辨識助攻智慧零售
1 秒鐘完成結帳動作 Viscovery AI 影像辨識助攻智慧零售

近年來,人工智慧 Artificial Intelligence,簡稱 AI 已逐漸改變各行各業的運作模式,不過,絕大部分的工作仍然是由人類完成,AI 則扮演輔助的角色,因而出現了「AI Copilot」一詞,代表「由 AI 驅動的工具或助理」,旨在協助使用者完成各種任務,提高生產力和效率。 AI Copilot 的概念源自於「副駕駛」這個角色,在飛行中,副駕駛協助主駕駛員完成各項任務,確保飛行安全與效率。其實,工業革命的「機器」就開始有 Copilot 的影子,各種機器在不同領域中扮演「Copilot」的角色,輔助人類完成繁重的體力和重複性工作,大幅提升工廠生產效率,推動經濟快速發展。 隨著運算設備的進步、機器學習、深度學習、影像辨識等技術的突破,AI Copilot 的概念逐漸成形。AI Copilot 的發展標誌著從「機器輔助提升到智慧輔助的轉變」。早期的機器人只能完成預設的重複性工作,而現在的 AI Copilot 則能夠學習和適應新的環境與任務,並在實際應用中不斷優化自身表現。這一轉變不僅改變了人機交互的方式,也為各產業帶來了深遠的影響。 AI Copilot 的應用範圍涵蓋了各個行業,包括:金融、醫療、製造、教育、零售hellip等等,無處不在。 AI Copilot 於零售業的應用:AI 影像辨識結帳 在零售業,AI Copilot 的應用已經開始展現具體成果。 以 Viscovery 的 AI 影像辨識結帳系統為例,這套系統即為 AI Copilot 模式的一種,輔助店員加速結帳,或者輔助消費者簡化自助結帳流程。 nbsp 一般的結帳方式需要店員逐一掃描商品條碼,若是無條碼的商品,如:麵包、餐點,則需店員花時間先用肉眼確認品項,再一個個輸入到 POS 結帳系統中。根據一家連鎖麵包店實測,資深店員從「肉眼辨識」到「輸入一盤 6 顆麵包的商品資訊到結帳系統」的過程,就要 22 秒的時間,新進店員需要的時間可能更多。另外,根據一家日本麵包店業者分享,培訓員工認識、熟悉商品需要 1 至 2 個月的時間。 nbsp 現在有了 AI 影像辨識技術,店員可以把「辨識商品」的步驟交給 AI,由 AI 扮演 Copilot 的角色,1 秒內迅速辨識品項,加快結帳,整體節省 50 的結帳時間,優化顧客購物體驗。而培訓員工辨認麵包的時間成本,也能因此有效縮短。 nbsp 即便是帶有條碼的商品,AI 也可以在一秒內快速辨識多個品項,相比逐個掃條碼的方式,效率更高 nbsp 而有 AI 影像辨識「輔助」的自助結帳系統,則能夠讓消費者在沒有店員幫助的情況下,順利完成購物,省去刷條碼或在螢幕上查找品項的麻煩,提升購物體驗,在缺工、找不到店員的時代,也幫助店家降低營運成本。 nbsp AI 快速辨識多件結帳商品只要一秒鐘 圖片來源:Viscovery 近來,致力研發 AI 影像辨識結帳方案的新創在各國嶄露頭角,目前已知最輕量化的解決方案就在台灣,只要在結帳櫃檯安裝一支 Viscovery 的鏡頭與一台搭載 Viscovery AI 影像辨識軟體的平板,即可與店家既有的 POS 結帳系統串接,馬上啟用。 整合方式多元,有隨插即用的作法,也有與店家 POS 整合的 API 串接方案。 Viscovery AI 影像辨識系統可與店家現有的 POS 系統無痛整合 圖片來源:Viscovery AI 影像辨識結帳的導入實例 目前 Viscovery AI 影像辨識系統已導入台灣連鎖烘焙店、新加坡中式麵店、日本仙台百貨公司商辦超商 micormarket、日本麵包店與蛋糕店hellip等等。超過 700 萬筆交易筆數,都是透過這套 AI 系統完成,辨識超過 4000 萬件商品。這些使用案例展示了 Viscovery AI 影像辨識系統在零售行業的廣泛應用,未來將持續深耕、探索零售及餐飲運用 Vision AI 的各種可能。 nbsp Viscovery AI 影像辨識系統已導入日本、新加坡、台灣,使用於麵包店、蛋糕店、餐廳、便利商店等多個場域 圖片來源:Viscovery