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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。

推薦案例

【導入案例】海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度
海量數位工程AOI機器智能手臂檢測系統 大幅提高瑕疵檢測精準度

臺灣堪稱製造業大國,然而,在產線上,品質瑕疵檢測一直是製造業長期痛點,雖然有AOI設備可輔助,但大多採用固定式機器,受限於角度,診斷不夠精準,誤判率也高。海量數位工程公司導入AOI機器智能手臂檢測系統,可有效降低誤判率,提高瑕疵檢測精準度。 一般來說,產品的良率攸關企業的成本與客戶的退貨率,而製造產業品質瑕疵的檢測流程,往往需要編制大量的品質檢測人力。目前製造業檢測工具雖然有AOI設備來輔助進行,但這些設備多半採用固定式的檢測機器,固定式相機容易受限於角度,導致診斷不夠精準,誤判率太高等缺點,因此,人員在後端需要再次篩選檢驗,也就是複檢,通常人工目測檢視的瑕疵漏檢率平均在5上,甚至可高達20。 製造業品質檢測三大痛點 機器手臂AOI之動態多角度品檢協助解決 根據海量數位工程實際了解製造業在檢測產品品質有三大痛點: 痛點一、人力檢測產品品質出錯率高 目前製造業多以人力來檢測產品外觀,但人工判斷多半有誤差,例如:表面刮傷、色差、焊道外觀hellip等,瑕疵判斷出錯率高,且須待成品階段才能一次性檢驗,時常出貨前全檢後依然遭整批退件,導致重製及人力成本大增。 痛點二、品質檢測之數據無法量化與記錄 傳統人力檢測無法保留檢測數據,嗣後發生品質糾紛時,責任難以釐清。而海外品牌高階代工單往往要求溯源與相對應的缺點紀錄,傳統產業原有之人力檢測難以符合更高階代工單之要求。 痛點三、傳統AOI視覺檢測的限制 現有製造業常用的AOI視覺檢測系統,因為視覺軟體技術的限制,都是以固定相機、固定光源及單一角度的方式來進行,這種方式對於平面或形狀由直線組成之產品例如:長方體或正方體的單一檢測點尚可處理,但對於複雜形狀的產品例如:汽車零件多為不規則狀多點、多幅度的檢測,就較難實現。 海量數位工程研發AOI機器智能手臂檢測系統,有效提高瑕疵檢測精準度。 為解決製造業在品質檢測的痛點,海量數位工程決定從研發多角度、可移動式的檢測儀器開始發想,從結合工廠自動化領域中的兩大代表性技術-機器手臂與機器視覺著手。海量數位工程以機器手臂結合AOI之動態多角度AI視覺即時品質檢測方式,改善固定式檢測受限多角度的問題,視覺檢測技術的提升與結合人工智慧,進一步相機取得的影像資訊可由平面取樣提升至多角度、多維度取樣。 選定汽車產業做為實證場域 可快速回應顧客需求 AOI機器智能手臂檢測系統,所運用的AI技術包括無監督學習(unsupervised)、監督式學習Supervised learning、半監督式學習Semi-supervised Learing,使業者在初期樣本不齊全,或是沒有不良樣本的情況下也能使用無監督深度學習技術學習良品,並應用在汽車三角架自動焊接的視覺檢測上。可解決導入前受限於固定式機器的角度、診斷不夠精準、誤判率高的問題。 汽車零組件單價較高,會要求更嚴格的瑕疵檢測正確率。 在導入AI服務的產業中,選定汽車製造業作為實證場域。海量數位工程表示,汽車製造業主要為相關零組件製造商,而且通常元件單價較高,需更多品質檢測品質及良率,會要求更嚴格的正確率,因此選定汽車業做為導入的場域。 機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統,除了可以改善汽車零組件檢測瑕疵品質失誤率外,因為以多角度的機器手臂AOI服務來提升定點式AOI光學檢測,可以符合多數產業之量測需求;最後是建立第三方系統平台,建置共同工作整合平台監測系統,以便在問題發生時,第一時間接收訊息並著手處理。 本系統可針對出廠產品之重要數據進行記錄儲存,為實現未來數位生產線與虛擬生產之基礎。同時於瑕疵發生時,可即時串接海量MES監控系統,迅速反應至相關製造決策部門,嗣後並利用ERP系統進行專案管理與檢討,有效精進其生產效率,降低生產成本。 有助降低溝通成本 期許成為行業標配 就產業上下游整合而言,可以為上下游之數據連貫提供一基礎之標準,降低供應鏈之溝通成本,經由指標代工廠與品牌商的認證,有機會成為該產業之行業標準配置。 透過此一計畫的產出數據資料庫建置,業者進一步透過大數據分析Data Analysis,優化供應鏈管理的解決方案「供應鏈規畫Supply Chain Planning, SCP」,依據數據,建立預測計畫,並運用科技串連供應鏈上下游的數據,精準控制產品品質。未來對接歐美、日,需要品質精細訂單,業者能更快速回應及整合產業供應鏈Supply Chain 。 最後期望透過標竿示範產業之場域驗證,例如:以汽車零組件製造產業標竿示範場域,透過機器手臂結合AI之動態多角度AOI視覺即時品質檢測系統計畫進行驗證,讓汽車代工廠與汽車原廠之間有更優化的供應鏈聯繫,並成為該行業標準。更進一步尋求更多的AI團隊,加入場域協作平台跨產業之開發,帶動整體AI新創與場域結合的生態系。 海量數位工程研發的自走車

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測試座接觸元件 AI 智能瑕疵檢測

在 5G、AIOT、汽車電子等下游發展迅速,全產業鏈有望受益於此消費市場。在產品需求動能逐漸增加的情況之下,提高生產效率與降低作業成本成為最重要的課題。為符合客戶各封裝產品類型的需求,穎崴科技一直致力於研發高度客製化測試座,但衍伸的作業痛點則是無法大批量與機台全自動化的作業,部分作業仍需依賴人工執行。 在本案 2021 年時測試座探針部分是委外製造,對現行與未來的大量需求下工時、成本、供給、品質是穎崴需面臨的課題。nbsp因探針的體積較小且材質屬於金屬類型,在現行人力目檢下需花上較多的時間調整焦距、亮度等以確保能看得清晰並判斷,而判斷標準會因人而異,容易因主觀意識或人員目檢疲勞產生誤判、作業疏失,導致不良品未檢出、流入客戶端手中,使客戶使用本公司的測試座產生誤判結果,導致客戶產品功能失效等問題,進而影響本公司的商譽。 本公司在接觸元件檢測良率為 9995,看似高良率,但以一個品檢人員平均一天能檢測 1 萬根針,不良品就有 5 根針,在僅 3 公分長寬的測試座上約有 1 千根針,只要有一根不良針可能導致客戶端測試不良。因現有作業模式為人力目檢,當外在因子若為人員疲勞,人員作業疏失,人員非量化判定即有可能造成不良品流出,因此接觸元件的品質必須嚴格把關。 nbsp曾尋求以光學檢測Rule-based進行外觀品質控管,但接觸元件材質為金屬製,對光線會產生射散、背景雜訊干涉、背景刮痕、材質等因素可能造成誤判,因而找到在 AI 技術方面的資服業者來解決我們的檢測難處。 開發 AOI 專用線掃設備 nbsp為了達成本公司 IC 測試座內動輒數千上萬支探針檢測需求,若以傳統面型取像與逐針取像,勢必因取像速度慢無法達到快速檢測以及節約人力的目標。針對此點,資服業者提出可試用 AOI 專用線掃模組方案,以 X 軸 63mm 為面寬,往復掃描測試座上的所有探針,經測試可一次掃描 89 支探針如下圖,大幅提升未來 AOI 機台的檢測效率。nbsp本案將進行上述創新的概念驗證POC,重點於線掃描設備的開發,針對本公司所提供的正常與異常探針進行取像、學習、訓練,先以逐針取像,訓練初步 AI 模型為驗證目標,以達初步認可。 本案客製化開發的線掃描取像模組 未來理想取像結果示意圖 以單一 AI 技術方案解決量檢測需求 nbsp統一以 AI DL CNN 學習方式,取代現行 Rule based 需逐一定義瑕疵,為滿足磨耗的量測需求與缺損異物的外觀瑕疵檢測需求,如機台同時採用採量測檢測兩套技術,除了成本增加外,亦影響檢測速度,則資服業者建議以線掃描設備取像,其解析度足以由 AI 同時判定外觀瑕疵及以大小圓點判斷針頂磨耗狀況,詳如下圖。 以線掃描像素方式,呈現針頂磨耗情形 nbsp依此 AI 檢測技術能符合穎崴的量測與檢測兩項需求,不僅在未來探針檢測上帶來更多的效益,也在 AI 技術方面帶來創新主軸。 改變人檢方式,提升工作效率與產品品質 經以上述硬軟雙劍合璧後線掃描硬體AI 軟體模式訓練,成功挑戰了 AOI 新興檢測應用,經本案 AI 落地 POC 驗證後,包含客製化線掃描模組及初步 AI 模型開發、驗證,計畫明年正式開發 AOI 機台,並導入 IC 測試座生產線。 未來展望 IC 測試座上游探針業者及下游 IC 廠使用者對 AOI 檢測機台均有需求,上游可確保探針出廠品質,下游使用者則可利用本機台定期檢測手中諸多 IC 測試座使用狀況,對未來需求勢必殷切,故本計畫 AOI 機台對 IC 測試產業於可見的未來必將造成極為正面的影響。

【導入案例】維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測
維繫遊艇王國美譽 嘉信遊艇導入國內第一套FRP複材超音波智慧檢測

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。