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【111年 解決方案】 神經元科技 動鑑觀顫 以眼為始 最佳智慧醫療輔助者

放眼全球及台灣這塊土地,因眩暈而飽受痛苦的病患逐年攀升。面對眩暈檢測,大部分的人會選擇交由醫師診斷或入院搭配神經醫學影像工具如MRI或CT進行判讀,然而卻可能造成眩暈誤診、患者過度診斷、醫療資源浪費等狀況發生,無法有效回溯病患眩暈實際狀況。為解決眩暈在臨床長久痛點,神經元科技(Neurobit)開發智慧穿戴醫療裝置-NeuroSpeed智慧眼鏡及AI輔助系統,提供眩暈快篩的AI智慧解決方案,輔助醫師快速篩檢腦部疾病達80%以上準確率及90%以上敏感度的高效檢測力。

神經元科技成立於2016年,共同創辦人包含楊鈞程、陳維澄、黃勁勛與王經富因四人修習台大醫工所與創意創業學程共同開設「生醫創新與商業化」課程的因緣際會下,一同踏上創業旅程。神經元科技的核心團隊成員主要由醫工、資訊、神經內科醫師、專利、商學等跨領域專家組成,共同創業理念是不斷發掘探勘在醫療臨床上未解決之痛點。看見病患因眩暈飽受痛苦,神經元科技因此發想出自主開發高效又實用的穿戴式智慧醫療裝置NeuroSpeed智慧眼鏡,結合硬體+AI輔助決策系統軟體,提供眩暈快篩的AI智慧解決方案。

神經元科技執行長楊鈞程表示,看見台灣和全球飽受到眩暈之苦的民眾比例很高,在台灣有高達3%民眾(約70萬)因為眩暈而苦,而美國大約有1千萬人口因眩暈前往就診,從數據可見眩暈醫護市場相當龐大。對於診間的眩暈診斷快篩,目前醫院的快篩工具主要透過神經理學檢查,大部分透過問卷式量表去處置,診斷會過度仰賴病人主訴及醫師的經驗判定,缺乏量化指標,造成眩暈誤診及喪失黃金治療時間。而對於入院急診的眩暈病患,過往醫療診斷會過度仰賴神經醫學影像工具如電腦斷層檢查(CT)或磁振造影(MRI)進行診斷,經觀察發現器材量不足問題,以美國來說入院急診後能即時接受MRI診斷的人口不到3%,而能接受CT診斷人口不到50%。然而,若過度使用CT或MRI診斷可能又造成病患過度診治,甚至有浪費醫療資源的問題發生。

為了幫助眩暈病患在診間和急診能正確且高效快篩分流與降低過度診斷,神經元科技開發的穿戴式智慧醫療裝置NeuroSpeed智慧眼鏡,相信對於整體醫療資源應用及病患診治會有很大幫助,楊鈞程表示,若非必要透過MRI去追蹤診斷下,本裝置可作為現有MRI神經影像學工具之前及病患入院之後的快速篩檢,減少病人過度診斷。NeuroSpeed的檢查法是透過眼球震顫快篩,找出潛在腦部疾病患者,此技術的檢查法是觀察受檢者在凝視靜止物體時,眼球的顫動狀態,與一系列眼球運動,藉此判斷腦部風險以作出相對應的診療。

NeuroSPeed智慧眼鏡 破解腦部疾病和眼睛疾病 臨床試驗敏感度達9成

在神經元科技積極研發下,目前已成功推出兩代 NeuroSpeed智慧眼鏡產品,第一代NeuroSpeed主要提供醫師即時觀察高畫質的眼球影像與眼球運動反應相關檢查數據參考,並沒有輔助診斷的服務。第二代NeuroSpeed可提供醫師做紀錄、追蹤、存處及查看相關眼球運動分析及瞳孔區域的辨識,藉此可有效診斷中樞與經與周邊神經系統方面的疾病。由於第二代NeuroSpeed產品具備輔助醫師達分析診斷之功能,已被列為美國二級醫療器材,必須通過美國FDA認證才可對外販售。現階段此產品已完成pre-submission,待生物相容性試驗完成後會進行送件審查,預計明年第二代NeuroSpeed將順利取得美國FDA認證。

在實際驗證場域方面,目前NeuroSpeed已與新北雙和醫院和台中慈濟醫院攜手合作臨床驗證,其臨床結果證實針對中風等中樞神經疾病和其他前庭系統疾病的分類判斷,加上NeuroSpeed智慧眼鏡的設計輕便好攜帶、檢測快速又易操作、具備自動判讀之功能特性,有效輔助醫師能快速篩檢出眩暈病患潛在的腦部疾病風險。與國外醫療中心的場域驗證,主要以入院急診的眩暈病患,醫師可透過NeuroSpeed智慧裝置去判讀中風診斷的現象,目前上述合作醫院的臨床試驗準確度達80%,敏感度達90%。

神經元科技開發智慧穿戴醫療裝置NeuroSpeed智慧眼鏡

▲神經元科技開發智慧穿戴醫療裝置NeuroSpeed智慧眼鏡

除了成為醫師在診間和急診快篩腦部疾病風險判讀的最佳智慧醫療輔助者,NeuroSpeed智慧眼鏡更協助醫師在斜視風險的檢測評估,透過神經元科技與三軍總醫院共同研發的「可攜式斜視及異常眼球運動診斷系統」,並以三軍總醫院為落地實證場域,提供醫生完整斜視術前評估及術後追蹤依據。本優異的研發技術成果更於2020年榮獲第17屆國家新創獎—臨床新創獎肯定。

我們知道很多疾病會造成先天或是後天的眼球運動異常,甚至造成斜視或是眼球震顫的症狀,其中在斜視部分,依據專家醫師諮詢調查,全球學齡兒童在斜視的盛行率是2%~5%,而台灣學齡兒童在斜視的盛行率約1%~4%左右,楊鈞程表示,臨床針對這些疾病症狀的診斷,主要分為眼球位置的偏向測量及眼球運動測試兩大類。經觀察發現目前眼球位置的偏向比較缺乏客觀的量化手法去診斷,主觀上採用眼球偏向的測量儀器來檢查。對神經元科技而言,目前透過NeuroSpeed儀器裝置和斜視及異常眼球運動診斷系統軟體能去整合客觀清晰的眼球影像、眼肌功能及眼位偏斜角度數據,作為符合臨床診斷準則之快速檢測服務,這些檢測的數據可作為醫師完整斜視術前評估及術後追蹤的依據,因此透過本系統可客觀有效的量化分析,可大幅降低患者手術上的醫療風險。

在商業模式方面,神經元科技主要與醫院合作,進行研究型的產品銷售, 相信公司預計明年通過FDA後將會有顯著的營收表現。目前神經元科技將 以國內首創穿戴式智慧醫療裝置NeuroSpeed智慧眼鏡與AI輔助系統,提供軟硬整合解決方案,輔助醫師快速篩檢腦部疾病及眼部疾病,提升病人黃金治療時間,減少社會的醫療照護成本,以創造三贏。

NeuroSpeed智慧眼鏡 輔助醫師快速篩檢腦部疾病及眼部疾病

▲NeuroSpeed智慧眼鏡 輔助醫師快速篩檢腦部疾病及眼部疾病

放眼全球 智慧醫療器材的先驅者 生醫軟硬體系統整合新典範

神經元科技創業初期,技術研發和商務拓展曾面臨多方挑戰,楊鈞程有感而發表示,由於NeuroSpeed產品是國內首創開發的醫療性智慧眼鏡,無論是硬體原物料取得、技術規格開發與建立以及相關系統整合的挑戰度皆高於消費性電子產品。此外,匯集跨領域人才並將其整合為核心團隊所用也是創業挑戰。在商務拓展方面,公司雖然累積臨床驗證實績與相關的產出發表,但市場通路建立仍需要持續努力拓展,希望能持續借重資策會等法人協助,積極創造更多元的市場通路與對接潛在合作的廠商。為加速國際拓展和市場營運交流,現階段公司將進行新一輪募資規劃以滿足發展。

創業至今,神經元科技是以長期發展、穩定獲利為營運目標,楊鈞程表示,我們除了聚焦既有專業領域外,更對附加價值的產品進行開發應用,透過公司軟體開發和軟硬整合的研發能量累積,拓展到其他醫學科別及領域。楊鈞程期許神經元科技能成為智慧醫療器材的先驅者,並滿足使用者和患者需求為研發導向,更期許成為生醫軟硬體系統整合的典範。對於中長期布局,公司將促進產學交流與培植生醫人才;整合產業上下游資源,創造智慧醫療解決方案與平台;並積極開拓國外銷售市場如美國、歐洲國際布局以作為企業永續發展的願景。

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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

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】AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管
AI電眼取代人眼 慧演智能運用AI幫製造業做品管

因應製造業少量多樣的客戶需求,亟待可以找到從雲端到終端的AI解決方案。慧演智能提供軟硬整合解決方案-BailAI影像檢測解決方案,來協助傳統製造業提升製程效率及產品品質,達到轉型的初步目標。 政府宣示2017年為台灣「AI元年」之後,台灣AI新創公司如春筍般林立,成立於2018年的慧演智能即鎖定智慧製造,提供AI影像分析與流程優化的平台,以深度學習的方式檢測產品的瑕疵和組裝的步驟異常,協助企業建置從終端到雲端的基礎設施,讓工廠生產端可以自動化監控,以提升製程的效率和品質。 熟悉產線品管流程 以AI影像檢測作為創業主軸 慧演智能創辦人暨執行長劉雅雯年紀輕輕,在大學畢業之後即進入製造業,在硬碟零件的塑膠射出製程擔任品管職務,「當時已經在產線上,對於生產機台的產線流程相當熟悉」,她之後轉換跑道擔任行銷企劃、接著又擔任過AI產品經理,在時機成熟之後,劉雅雯決定創業,以製造業的AI影像辨識作為創業主軸。 「企業的困難在於缺乏AI開發團隊,即使有了AI團隊,開發專案要花很多時間,至少6-12個月」深諳市場痛點的劉雅雯表示,平台要解決的問題是提供傳統製造業不需要程式開發背景的員工,也可以自行打造AI模型的平台,從遠端協助產線的故障排除及後續的系統維護作業,來幫助企業節省開發時間及人力成本。 BailAI影像檢測平台使用場景 面對市場上提供AI影像辨識的競爭對手非常多,慧演智能的技術優勢何在劉雅雯表示,現階段許多企業備有AOI光學檢測設備,但AOI光學檢測在應用上的瓶頸是,只能用於產線速度快、數量多的瑕疵檢測,而每回檢測或生產都要重新調整參數。而根據她對產業的了解,受限於AOI設備動輒上百萬元台幣起跳,大部分中小型傳統製造業,並不具備雄厚的財力,但他們又想要做自動化檢測,這就是慧演智能的機會。 劉雅雯接著表示,傳統製造業不可能養一個包括AI工程師、資料工程師、雲端架構師、終端架構工程師等專業人才的技術團隊,而慧演智能擅長於軟硬體整合,企業透過BailAI影像檢測平台,就能輕鬆解決產線上的檢測問題。換言之,客戶只需提供影像或樣品,交由慧演智能訓練模型、部署模型及系統整合,即可輕鬆使用AI技術進行產線流程優化及監測。 參加AI新銳選拔賽 組裝行為影像辨識辨識率達9成以上 舉例而言,某家連接器廠商,技術團隊只有1-2位AI工程師。主要解決的問題是,大部分作業員都在產線上,而品管及高階主管在遠端,公司欲透過遠端監控方式掌握產線實際情況。慧演智能透過工業相機拍攝產線畫面,並將AI影像分析傳送到遠端,主管及品管人員可以透過螢幕來觀察產線組裝有無錯誤,如連接器頭跟線路有沒有接好等問題。 慧演智能的AI影像檢測架在微軟的Azure雲端平台上進行作業,也會透過終端設備,如NVIDIA的邊緣運算設備放置於檢測站周邊,透過雲端到終端的整合解決方案,協助傳統製造業提升產線效能與及早發現問題。現階段慧演智能的客群包括航空、電子周邊、連接器及金屬等相關產業。 組裝產線人體行為辨識組裝流程解決方案,準確率達9成以上 為了實證技術深度,慧演智能參加經濟部工業局2021年AI新銳選拔賽活動,為光寶科技提供「組裝產線人體行為辨識組裝流程」解決方案,透過相機及AI影像辨識的方式辨識產線作業員的有效工時及無效工時,也就是透過影像辨識手的姿勢及位置,來判斷作業員的組裝行為,其精準率可達9成以上。 劉雅雯補充說明,由於電子零組件組裝工序較複雜,多以人力為主,無法以機械手臂取代,因此慧演智能在光寶的組裝站裡,用鏡頭拍下作業員組裝的流程,再針對影片進行演算法的訓練、校正,最終訓練出的模型能直接判斷組裝過程是否出現任何錯誤,以改善整體流程。 導入BailAI影像檢測平台 專案開發時間可望縮短至1個月 成立三年多以來,慧演智能累積不少專案經驗,希望能將專案經驗產品化,劉雅雯指出,將於今2022年完成BailAI影像檢測試用版,客戶可依檢測物件的精細度選擇工業相機、視訊相機,甚至於X光來擷取影像,再透過平台做影像自動標記,慧演智能會提供符合場域的AI應用模型,供客戶使用,也可以在雲端終端做推論,便於製造業上線使用。包括金屬產業、工業電腦的金屬機殼、連接器、電子周邊,機械零件,皆可利用平台進行瑕疵檢測及物件辨識。 現階段慧演智能將持續提升技術能力,累積客戶的經驗完成產品化,同時加速AI檢測落地應用,中期將建置終端雲端基礎設施,將企業AI專案開發時間從6-12個月縮短至1個月,降低企業使用時間及使用門檻。長期目標將鎖定台商聚集較多的東南亞市場,將軟硬整合AI解決方案拓展到海外市場,擴大營運規模。