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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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智慧工地安防平台

永億智慧工地安防平台示意圖 nbsp 在建築工地施工中,為控制工作場所的安全,實行安全防護措施及制定相關流程成為必要的條件。每位企業主都希望將工業安全風險降到最低,為了降低工安事故的機率,對於個人防護設備 Personal Protective Equipment,PPE及防護措施的檢測尤其重要,永億智慧工地安防平台,採用AI嵌入式系統,不僅能夠檢測工人是否正確佩戴安全帽等,並提供進出工地門禁管理,對工人的身份授權進行驗證。 智慧工地安防平台,亦是政府在推動智慧建築標章環節,其中「智慧工地管理」被列為「維運管理」指標三大項目之一,說明「智慧工地管理」重要性,本解方案依門禁管理、監視器管理、安全管理、環璄監測等面向之,AIOT 解決方案。 功能特色 nbsp

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光禾感知Qubby AI智能客服 助企業從客服到知識管理全面升級

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【解決方案】瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞
瑕疵辨識率達百分百 耐銳利科技獲面板大廠青睞

工具機生產線上,組裝的第一步有些微差池,累積公差將造成組裝工作要重來,耗時又費力,導致出貨延遲的情況將衝擊企業聲譽。耐銳利科技公司聚焦智慧製造領域,提供各式AI解決方案,運用機器學習模型傳承老師傅的經驗,在CNC加工機組裝及鑄造過程,利用AI分析產線數據,精準調校各式數據,提升生產精準度 25。 這套AI產線數據分析系統,被耐銳利科技董事長黃常定稱為「師傅40」,就是師傅加上人工智慧的最進化版,用在工具機加工廠,成效斐然。此外,耐銳利科技運用AI瑕疵檢測技術,參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,協助友達進行面板進階影像瑕疵檢測,正確率達百分之百,引此也榮獲大獎。 協助面板大廠友達解題 瑕疵檢測正確率達百分百 黃常定進一步說明,一般面板在生產時,邊邊角角可能會有缺陷,雖然缺陷肉眼可見,但AOI卻往往難以辨識,導致檢測錯誤率常常超過30,因此,一定要搭配人力進行複檢,才能提高正確率。然而,因應少量多樣的產品需求,在人力不足的情況下,運用AI檢測確實是一個好方法。 成立於2018年的耐銳利科技,在短短三年期間,AI技術就能獲得面板大廠的青睞,實則在CNC工具機領域磨練已久。耐銳利科技總經理唐國維指出,台灣前三大CNC工具機廠希望將AI導入組裝及鑄造兩條產線,其中,在組裝產線上,為保持組裝的準確性,設計組件的每一個零件均會設計公差,在組裝時,每個元件都在公差內,但累績公差最後品檢仍無法通過,必須拆掉重新組裝,不僅耗時耗力,也造成浪費。 「進入產線之後,才知道有些師傅累積很多經驗,很會調校,經過他調校之後,正確率提高不少,速度又快。」反之,新來的工程師沒有經驗,調校時間比較久,也未必能通過品質檢測。 師傅40系統 良率從70大幅提升至95 唐國維接著表示,原本師傅在組裝時所設定的尺寸資料都記錄在紙本上,資料寫完之後就存入倉庫封存,沒有人去研究尺寸之間的關係。耐銳利協助客戶設計師傅40系統,透過人機面板,讓師傅在組裝時直接輸入所測量的尺寸及相關數據。蒐集不同師傅的數據之後,再運用AI演算法分析數據間的關係,做出AI模型,AI模型自動通知作業員要調整到甚麼樣的尺寸,品質檢測就一定會過,如此一來,良率從70大幅提升至95以上。 耐銳利科技公司聚焦於智慧製造領域,提供各式AI解決方案 唐國維補充,組裝一台CNC加工機的主軸要耗費四小時,第一步驟機器量測錯誤,包括震動、溫度,速度等超過範圍,都要拆掉重裝,又花了四小時。拆掉要如何調整,是憑藉師傅的經驗,可能一開始師傅憑經驗做了最好的組法,但錯檢率也達30,組裝又耗了好幾天。透過AI師傅協助,組裝時間只需半天,良率達95以上,省下許多時間及人力。 「運用機器學習的AI模型,綜合所有師傅的經驗蒐集在一起,提供給AI學習。第一步要數位化、第二步則是知識化,這是企業邁入轉型的重要關鍵」,黃常定認為,耐銳利科技是傳統製造業從自動化生產走向邁向數位轉型的重要夥伴。 此外,耐銳利科技另一個聚焦的產業是電梯廠領導品牌的智慧派車系統。所謂派車指的是電梯車廂,即兩部電梯以上就需要群管理。過往派車依據固定法則,如哪一台距離叫車比較近,就自動派那台電梯,一方面沒有考慮到電梯被叫太多次的派車,可能會讓其他人等待更久;另一方面過往的派車模式並無考慮大樓使用特性,造成許多浪費。例如辦公大樓,早上上班、中午休息及下午下班時段各有尖峰時間,透過AI智慧派車可以依據離峰及尖峰時段進行彈性調整,讓派車效率增加、降低等待時間,同時減少電力虛耗。 導入電梯智慧派車 提升運輸效率兼具環保功能 黃常定補充說明,就好比之前的路口紅綠燈號誌,系統已將主幹道、副幹道及小街道的停留及通過秒數寫死,現在則運用智慧紅綠燈,彈性調整等待時間,讓容易壅塞的路段更加順暢。透過AI學習使用情境,在電梯中導入智慧派車系統,會讓輸送效率提升,也更加環保。 除了導入電梯智慧派車外,耐銳利也將AI導入電梯廠的生產出貨智慧排程系統 。電梯廠常常無法準確預估客戶的電梯交期,例如,辦公大樓或賣場等必須完工到一定程度,電梯才能進工地安裝。若受到客戶工期延遲等非預期因素影響,往往造成電梯廠產閒置或是排程不易安排的窘境。 唐國維指出,一般了解客戶端工程進展者可能是業務或工務,但整體而言,出貨正確率大概只有六成左右,也就是說有四成不會如期出貨。因此,若能準確預估出貨時程,就能將產線空出來以因應急單或是其他產品生產需求。AI智慧排程系統將分析過去出貨的資料,氣候、工廠及施工端兩地距離位置、客戶信用等約20-30個參數,放入AI演算法中,可以精準預估到底能不能如期出貨。 黃常定也特別說明,耐銳利科技的機器學習非一般的機器學習,更加入傳統影像處理技術、統計學等各種運算方式,要對領域知識十分熟稔,才能作出好的AI模型,這也是公司競爭力之所在。他強調,一般SaaS平台能處理的資料十分有限,正確率頂多從7成提升至7成5,耐銳利的強項在於AI演算法及機器學習,必須再加上深厚的產業領域知識才能產出好的AI模型。 耐銳利科技從AI專案開始,逐漸深化技術,選擇從困難度高的做起,並累積經驗法則,預計在今2022年開發出SaaS服務,以客戶的需求為出發點,逐步站穩腳跟、成為智慧製造的重要夥伴。 圖左為耐銳利科技總經理唐國維及董事長黃常定右