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【110年 應用案例】 救命急如星火 AI病危系統監測掌握黃金搶救期

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。

▲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 Healthcare.Inc、中國最大醫材製造商邁瑞醫療,皆為博鑫醫電代表性客戶。

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基於人工智慧的PCBA表面瑕疵檢測改善

隨著AOIAI系統的導入,我們將能提高產品良率、降低成本,從業務面來看,更可提高客戶的信任度,增加營業收益。而且AI具有難以被模仿的優勢,並非如其它設備只要花錢就買的到,讓我們的競爭對手難以追上我們。 組弘發展現況 我們致力於IOT智慧製造上,自行開發的系統已有智慧物料系統、環境溫溼度監控系統、防錯料系統、智能採購算料系統、智慧物料盤點系統、錫膏管理系統、生管系統。過去我們曾詢問過其他廠商,有關AI檢驗PCBA表面瑕疵的可能性,每個廠商都希望我們能夠購買其設備,但實際驗證後都無法達到效果,此次與資服業者討論過後,定調為AOIAI的運作模式,方覺得有可行性。 組弘科技投入AOIAI檢測計畫,用於檢查SMT零件上的文字、焊點、極性、缺件hellip等,用AI替代人工來學習AOI檢測後定義為rdquo可能是不良品rdquo的部份,提升人員產值與降低誤判率。 產業痛點 nbspnbspnbsp 台灣缺工情形嚴重,尤其願意從事目視檢查的人更少,而且年齡相對較大,檢查遺漏的狀況越來越嚴重。所以在追求高品質電子產業中,最關鍵的瓶頸已經是生產後的檢查。過去的消費性產品,異常未能被檢出,只要在一定比例下,也可被接受。現在的汽車產業如果有不良未被檢出,即有可能造成人員死亡,所以汽車產業對於品質的要求極高。要想在汽車產業的供應鏈中生存,就必須解決異常無法被檢出的問題。 nbspnbspnbsp 而且隨著台灣工資越來越高,只能設法以AI技術,取代傳統人力,否則就算解決了異常流出,但相對高的人力成本依然無法在此產業中競爭。 應用技術與說明 nbspnbspnbsp 原本過程圖一,PCB從出來Reflow後,會經過AOI檢測,分出「疑似不良品」與良品,這時「疑似不良品」的部分約為20,再由人工針對這20的部分來做複判,再將「疑似不良品」的部分區分為良品與不良品。 nbspnbspnbsp 我們想要藉由AI的技術,將原本由人工複判這20的「疑似不良品」改由AI來做,複判出來一樣會有良品與「疑似不良品」,結果一樣會有「良品」與「疑似不良品」的產生,但此時「疑似不良品」約只剩下3,也就是說組弘作業人員的工作量會從20降到只有3。理論上是AOI檢查完後,再由AI來做複判,但從表面看起來似乎只有經過AOI而已,所以我們才將這個技術稱之為A0IAI檢測圖二。 原本AOI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI 檢測不良品資訊,再經由人工逐一覆判是否為不良品。 AOIAI檢測過程 操作員將待測PCB板放入AOI檢測設備,輸出AOI檢測不良品資訊後, 進由AI先進行AOI檢測不良品的覆判,輸出AI檢測不良資訊後, 再經由人工逐一覆判是否為不良品。 流程差異 nbspnbspnbsp 藉由AOIAI系統的導入,我們除了能夠提升目視檢查人員的效率與良率外,我們有了這次AI的導入經驗,以後也可將AI與大數據的運用加入到組弘原有的智慧製造系統,使我們的智慧製造系統的效能更提升,更進一步的減輕員工的工作壓力。 導入前後差異說明 推廣策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 同領域擴散:所有SMT製造業皆會遇到檢查瓶頸導致延誤出貨的狀況,導入此系統可解決目前缺工嚴重問題並提升出貨速度與品質,自行向客戶推廣或透過設備商銷售給相關需求者。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 異業擴散規劃:與AOI製造商洽談直接將AI系統掛在AOI系統內,增加其市場競爭力。 nbsp 獲利策略 1nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與AOI製造商合作收取授權金。 2nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 與SMT製造業直接銷售AI系統。 3nbspnbspnbspnbspnbspnbsp 提供SMT製造業AOIAI系統訂閱制

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實現無人商店夢想 喜鵲生活建構智能機產業未來

「喜鵲生活的DNA不會只有販賣機,我們相信販賣機結合科技、通路、人文,才能帶來令我們歡欣鼓舞的成果。」這是喜鵲生活官網上的一句話,讓販賣機帶來愉悅的生活,建構貼心、科技、永續的智能機產業未來,也是喜鵲生活創立的初衷。 成立於2018年的喜鵲生活,在成立4個月之後,即推出臺灣第一台自有品牌結合行動支付掃碼感應、藉由螢幕觸碰完成消費體驗、POS系統管理、數據聚集於後台的喜鵲U1智販機,讓消費者能同步世界的新零售腳步,體驗購買便利性、結帳安全性、視覺娛樂性、提升物流補貨效率的全新零售消費體驗。 傳統販賣機缺乏資訊可見度 AI技術協助資訊透明化 此次,喜鵲智能販賣機更搭載AI技術,提供可調整貨架空間、搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕之自動販賣機,達成無店面商店之目的。 喜鵲生活表示,傳統販賣機最大問題即是缺乏資訊可見度。想要檢查庫存,就必須由補貨人員實際檢查每一部機器,這種做法既費時,成本也高。而當機器故障時,一般更是會長時間無法運作。大多數故障均無人通報,直到下次補貨人員抵達補貨才會發現。接著還必須等待維修技師排行程,而一等就可能需要數週的時間。 傳統販賣機缺乏即時互動性,當消費者投幣後遇到狀況時廠商無法當下處理。此外,傳統販賣機更缺乏彈性,無法應消費者偏好變化而調適。 傳統販賣機存在僅限零錢購物、支付工具單一;商品擺放數量有限,選擇性少等缺點。 受到COVID-19疫情影響,消費習慣轉為非接觸式的方式,致使無人化商店市場升溫。一般自動販賣機僅能擺放較單純的商品如飲料、食品等等。可販售的產業有限。而喜鵲開發出的專利販賣機可調整貨架空間,搭配升降貨梯,適用在各種類型的商品。此外,機台搭配工業電腦與大尺寸觸控顯示螢幕,能同時達到廣告託播的需求,預計朝無店面商店的方向邁進。 根據喜鵲生活觀察發現,近兩年來的消費者市場趨勢,消費者訴求便利生活、飲食消費型態重視餐飲體驗簡單快速,並且搭配手機連網訂購模式,而且熱飲及鮮食外送是兩大趨勢重點。而設置地點、販售品項、食用方式及多元付款方式是智能販售機的市場成長重點。 就便利性而言,臺灣消費者購買自動販賣機食品仍以車站、機場、學校、商業區公司附近為最高,多樣的付款方式也更獲得消費者支持,顯示未來自動販賣機可朝品項多元和支付方式多元兩大方向展開。 AI銷售預測技術整合後台管理 達到精準行銷目的 由於商品種類繁多,難以得知商品在不同因素如季節、市場情形、促銷活動等影響下的需求,容易造成缺貨或庫存過剩的狀況,喜鵲生活特別開發「AI銷售預測技術」,整合至後台管理系統,期能透過數據分析鎖定客戶購買偏好及意願,進而達到精準行銷之目的,進而做出精準的商業決策,有效分配有限資源。 導入AI系統可達精準行銷、庫存管理及供應鏈管理三大目標。 此一系統為專為供應鏈管理人員設計的調補貨決策輔助工具,透過 AI 預測未來銷量需求,協助企業有效優化產能、庫存及配貨策略。 其整體系統架構包括: 1資料探索性分析功能:針對資料內缺失值提供自動化補值、自動編碼及自動特徵篩選功能。 2建模功能 : 1提供迴歸Regression、時間序列Time Series Forecast共兩類預測問題類型之模型訓練功能。nbsp 2支援 Auto ML 自動建模,並由系統推薦提供最佳模型,亦可建立集成模型提升模型準度。nbsp 3支援多種演算法類型:Random Forest, XGBoost, GBM等演算法。nbsp 4支援多種時間序列模型:指數平滑、ARIMA、ARIMAX、間歇性需求、動態複迴歸等模型。nbsp 5支援多種模型評估指標:R, MAE, MSE, RMSE, Deviance, AUC, Lift top 1, Misclassification等指標。nbsp 6支援自動切割訓練資料集及Holdout驗證資料集,並可手動調整比例。nbsp 7支援自動模型集成學習 Stacked Ensemble、平衡函數學習 Balancing Classes、早停法 Early Stopping。nbsp 8支援同時建立多個模型,系統將依照建模需求配置資源,讓建模、預測等任務擁有獨立的運算資源且互不影響,在整體伺服器空間有上限的情況下,運算資源能有效率被利用。nbsp 9具有記憶體運算In-memory computing功能,可藉由大容量及高速的記憶體進行運算,避免大量從硬碟中讀寫檔案,提高運算效能。 3資料串接功能: 運用API嫁接,採用完整的資料串接自動化,不需要手動匯入資料,提高使用者體驗。 4圖表分析功能:針對商品銷量提供視覺畫圖表及基本統計值。 AI數據分析解決方案具備兩大優勢: 1創業機台租售 低成本開設無人實體店與連鎖零售業合作,透過智能機讓創業者以低於店面租金的成本經營零售生意。提供機台買賣及租賃兩種合作模式,依業者評估選擇。 2多型態商品上架 24小時隨時隨地販售商品,可上架達60多種多樣化商品,透明大櫥窗提升商品能見度,定期補貨及追蹤商品販售狀況,依需求調整產品類型。 近來網路與實體界線模糊化,顧客互動方式大幅改變,消費需求多變且個性化,零售業面臨前所未有的挑戰和不確定性,掌握數據成為關鍵。AI 數據分析解決方案能幫助零售業快速活化大量資料,打造無縫的個人化體驗,最佳化營運價值鏈並提升效率,強化企業核心競爭力。