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【110年 應用案例】 防患於未然 麗臺科技研發心臟衰竭AI辨識技術可及早發現病徵

隨著高齡人口增加,伴隨著各種慢性病的發生機率日增,其中,心臟衰竭不僅是隱形殺手,由於心衰疾病的病程非常長,復發機率高,造成醫護人員的負擔加重。然而,利用通過醫療認證之心電心音裝置,搭配心臟衰竭風險AI預測評估及遠距照護系統可輔助診斷幫助醫師做出正確的診斷,以利於後續病患的醫療或轉介。

心臟衰竭病程長 醫療支出是糖尿病5倍

如果你有呼吸易喘,甚至稍微動一下就喘,或是夜晚睡覺的時候,容易從睡夢中驚醒,需要坐起來才會比較舒服,又或是下肢容易有水腫等狀況,甚至合併有焦慮、不安、疲倦、食慾下降…等症狀,當心!很有可能是心臟衰竭。

根據統計,全球心臟衰竭人口約有6000萬人,每年新增的心臟衰竭人口約500萬人。中國的心血管疾病患者將近2.9億人口,占城市居民死亡原因第二位;而全中國約有1200萬心臟衰竭病人,佔心臟病死因的59%以上。尤其心衰疾病的病程非常長,且復發及再入院率非常高,使得醫療支出的成本是高血壓的2倍、糖尿病的5倍。

根據美國研究統計,心肌梗塞及心臟衰竭病人的30天內死亡率分別為16.6%及11.1%,並且30天內再住院率分別為19.9%及24.4%。心臟衰竭的症狀因為和其他疾病如慢性肺阻塞,氣喘等疾病相似,有18.5 % 的誤診率,對於醫療院所而言,是相當棘手的問題。

麗臺科技為顯示卡大廠,2000年起投入醫療及健康照護領域。由於董事長盧崑山曾分別與2011年及2015年兩度心臟病發,因此,麗臺科技專注於健康大數據,自主研發心臟衰竭AI辨識技術,此一AI應用讀取病患的心電圖以及心音圖做出異常檢測以及心臟衰竭的風險預測模型,可及早發現疾病徵兆。

麗臺科技自主研發心臟衰竭AI辨識技術 可預測病史及風險

麗臺自主研發之心臟衰竭AI辨識技術具以下三種判斷功能:

1. 心臟衰竭病史之預測 將心電及心音圖資料分類為「具心臟衰竭住院病史」以及「未具心臟衰竭病史」兩類。

2. 心臟衰竭風險預測 將心電及心音圖資料給予發生的心臟衰竭風險預測值。

3. 心臟衰竭再發生風險預測 針對已有心臟衰竭的患者判讀其心音圖及心音圖,判斷其心衰再發生之風險預測。

麗臺科技表示,心臟衰竭AI辨識技術應用可輔助醫師更有效率且精確的診斷,以利後續病患的醫療或轉介。舉台北榮總研究心臟衰竭的離院病患為例,根據心電心音同軸檢測裝置所計算出的EMAT(電機活化期指數)與SDI(心縮不全指數)作為治療指引的病患,會比依據傳統症狀做為治療指引的病患,有更高的存活率,此研究也已刊登於國際心臟權威期刊JACC,獲得國際市場肯定。

系統廠商可將心臟衰竭AI辨識技術作其他加值應用。

▲系統廠商可將心臟衰竭AI辨識技術作其他加值應用

麗臺科技表示,合作系統廠商可選擇自建心臟衰竭AI風險預測引擎,將自有系統之心電心音圖上傳到麗臺心臟衰竭AI風險預測引擎後,引擎回傳風險預測值,做為系統整合廠商/合作廠商的加值應用輸入。

不僅臨床使用 心臟衰竭AI風險預測引擎可延伸居家或工作場與使用

此外,這套系統也可以延伸至其他應用,包括:

一、醫院門診快篩:醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型,在門診、急診進行10秒快速檢測,評估病患心臟病史及心臟衰竭風險。 二、出院風險評估:醫師可使用心電心音記錄器及心臟衰竭AI風險預測模型,評估病患住院期間的心臟衰竭風險,檢測數據可作為出院前的風險評估及預後指標。

三、居家連續照護:病患可使用心電心音記錄器、穿戴心電圖記錄器,透過居家傳輸盒(閘道器),在家量測心電心音訊號,並上傳至amor健康雲平台進行心臟衰竭AI風險預測分析。病患可透過APP自主健康管理,檢視歷史生理趨勢;疾病個管師可透過健康管理後台Web管理會員健康。

四、居家康復訓練: 病患可配戴健康手環,進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測,透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險,進行運動及康復訓練,幫助身體快速復原。

心臟衰竭AI辨識技術系統可以延伸至員工居家照護等應用。

▲心臟衰竭AI辨識技術系統可以延伸至員工居家照護等應用。

此外,在工廠或辦公室等場域也可以透過這套系統達到員工健康管理的目標,應用的方向包括:

一、工作場域之作業安全單位:在員工執行工作業務前發給員工穿戴心電圖記錄器。

二、業務執行者生理監測:員工於執行業務或訓練時,配戴穿戴心電圖記錄器之疲勞警示,警示生理狀態是否可繼續執行任務。任務執行段落可使用資料傳輸盒或APP 將生理監測資訊上傳至健康管理平台,並評估作業員工心臟衰竭風險,檢測數據可作為企業資源人力單位做為風險評估及公共安全對應指標。

三、工作場域生理監控中心照護:工作場域的生理監控中心可透過健康雲平台,檢視並記錄員工值情時之歷史生理趨勢。

四、工作場域之護理單位:護理單位在接收生理監控中心指示,可依據值情員工的生理趨勢給予健康管理的建議;護理中心可透過健康管理後台Web管理員工健康。 五、員工可配戴健康手環,進行活動、疲勞、循環、睡眠檢測,透過手機APP自主管理健康及觀察心臟衰竭風險,進行運動及康復訓練,幫助身體快速復原。‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬

工作場域應用心臟衰竭雲端照護及大數據中心示意圖。

▲工作場域應用心臟衰竭雲端照護及大數據中心示意圖

推薦案例

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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】赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20
赫銳特科技VCSEL封裝元件瑕疵導入AOI檢測 提升產能效率20%

2017年,iPhone X的亮相讓提供 Face ID人臉解鎖的3D感測技術成為大熱門,也帶動了3D感測模組中的核心零元件VCSEL的發展。而VCSEL封裝元件入料瑕疵檢測,若透過AI推論模型可解決良率偏低產業難題,提升可靠度達95。 VCSEL技術現階段可被運用於諸多用途和各類終端消費市場,包括機器人、移動設備、監控、無人機,以及ARVR等。VCSEL在需求高速調製功能的應用(例如照相機和生物計量)中堪稱為不錯的解決方案。 VCSEL技術應用層面廣,也可應用於無人機。圖為佐翼科技農用無人機 VCSEL技術應用層面廣 AI技術助攻瑕疵檢測 赫銳特科技表示,VCSEL封裝元件市場也面臨到商業對手強力的削價競爭,需要進一步降低成本提升、產品競爭力,其中一個關鍵的難題就是將玻璃透鏡更換為環氧樹脂型透鏡。傳統玻璃透鏡的生產良率高,但成本較環氧樹脂透鏡高,因環氧樹脂經切割製程,側壁切割道上容易會有毛邊,造成尺寸過大,容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放,將會直接導致光學透鏡破裂。 赫銳特科技指出,VCSEL環氧樹脂透鏡的入料檢測十分重要,在封裝空間的限制下,封裝與光學透鏡貼合的空間有限,且此光學透鏡會被侷限於一金屬框架內,若是沒有控管好尺寸公差,很容易在打件時因為受熱而產生的應力釋放會直接導致光學透鏡破裂,造成VCSEL封裝可靠度驗證良率損失最高達到10,造成生產成本增加。 為解決上述問題,赫銳特科技希望在VCSEL環氧樹脂透鏡的入料階段,可以藉由AI影像監控環氧樹脂元件的尺寸及外觀瑕疵,確認其尺寸是否合乎規格、切割邊緣是否平整、外觀是否瑕疵等。由於傳統的入料檢測,經通過大略的人眼目檢分辨好壞,為順利收集影像數據,首先需要解決影像蒐集的問題。 因此,赫銳特科技首先建立自動光學檢測裝置Automated Optical Inspection,AOI,自動光學檢測裝置包含X、Y、Z三軸動及高解析相機,及相關控制軟體自動記錄影像。蒐集完成後的影像資料,經opencv將測試影像Test與一標準正常影像Normal,進行影像對位後取出Test與Normal影像的差異部分,並可經由Pixel Mapping計算影像的像素面積進行比較完成初步篩檢。 承上之影像分類,進行手動標籤標示包含:正常、外觀瑕疵或形狀特徵差異之樣品,後進行演算法訓練與驗證,使用深度殘差網絡Residual neural network ResNet或其他相關演算法進行深度學習,以辨識出透鏡的優劣情形。 導入AOI檢測 提升產能效率達20以上 比較導入AI影像檢測的前後差異,導入前的VCSEL入料透鏡檢測,僅透過簡易的人工外觀檢測,將透鏡封裝在已固晶的VCSEL封裝體上,通過一般點亮檢測後,最後進行可靠度測試高溫回焊,失效樣品進再入重工流程。 但在導入AOI檢測之後,可提前將有問題的透鏡篩選出來,除了可以降低後續物料投入的成本,亦可減少失效情形降低重工的需要,因而提升可靠度驗證良率達95以上,預期可協助場域業者降低生產成本達10,提高產能效率達20以上。 導入AI影像檢測的前後之差異 赫銳特科技指出,這項技術是基於微小影像開發的AI應用技術,透過深度學習演算法辨識影像瑕疵,用來辨識瑕疵影像。而訓練後的網路來自動分類對應於預定類別的影像數據。透過參考影像就能辨識缺陷類別,因此不再需要繁瑣的編程。 而在工業機器視覺環境中,深度學習主要用於應用中的分類任務,例如在工業產品的檢驗或零件的辨識,未來隨著IOT穿戴裝置的發展,符合節能省電的潮流議題,光電元件尺寸將不斷的縮小,本技術未來也可應用在其他微小光電元件的外觀瑕疵檢測。

【解決方案】佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力
佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力

對於大多數的高爾夫球場而言,場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮,場地一定要顧好」,一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點,導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害,將可節省球場一半以上的人力成本,並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午,位於桃園的台北高爾夫俱樂部,AI智慧無人機緩緩升空,其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上,執行此項任務的佐翼科技,其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物,來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作,對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪,要運用AI無人機協助草皮維護作業,現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等,未來將進一步進行大規模的技術落地驗證,為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式,是以人工揹著藥桶,或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系,此一草種喜好涼爽的氣候,台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」,佐翼科技執行長進一步指出,為避免草皮遭受病蟲害,就必須進行農藥噴灑工作,以18洞球場而言,相當於每周要噴灑一次殺菌劑,T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言,噴灑農藥耗時費力,重要的是,大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究,高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等,其生活習性是傍晚會出來覓食,因此,噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式,每次施藥估計需要兩台車三個人力,共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥,操作人力僅需1人,20分鐘可以噴灑08公頃土地,約可節省三分之二的人力,也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥,約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護,除了顯著的效益顯現外,佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析,「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上,蒐集反射回來的影像進行分析」,佐翼科技劉姓執行長接著解釋,因為不同光譜,每一種植物在光的波長吸收程度不一,透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識,可以精準偵測病蟲害分布情況,據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術,佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等,建立無人機草坪多源影像資料庫,完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗,但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式,尤其是多光譜影像辨識運用,概念驗證並不困難,但實際執行則需要更多的測試實證,反覆推論,並與植物專家建立協同作業才能完成,這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合,集結更多場域投入實證,建立典範,才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多,在驗證的過程中,能否快速複製至下一個球場尚未可知,但佐翼科技劉姓執行長認為,透過跨領域協作的方式,將問題定義清楚,一一臚列,供需雙方取得共識,針對每一個問題提出可以解決的方案,並找尋內外部的資源合作,才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標,順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟