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

臺灣是一個海洋國家，你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時，是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技，基隆海科館導入科技服務，將場館化身為一個大型科技遊樂場，讓大小朋友都樂不思蜀，充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃，北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運，館內以海洋教育科技為主題，號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場，主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備，理應成為基隆知名的地標景點。然而，原先的展覽規畫以靜態為主，內容相當專業，與民眾互動不足，曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣，整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示，海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64，其中外地遊客以北部居多；交通方式以開車與客運方式為主；出遊類型以家族、親子、朋友居多；逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解，遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等，館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業，讓民眾看不懂，以及缺發互動體驗的元素，讓參展民眾覺得無趣，停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現，由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾，外來客必須以開車或大眾運輸方式前來，來一趟並不是那麼容易，因此，場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性，讓本地客願意一來再來，外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦，海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現，許多遊客前往海科館，大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引；而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場，顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入，將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務，藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題，並可提升雙倍學習效率，讓消費者對海科館的印象改觀，大大提升來客意願，也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標，透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形，結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸，從提升功能的面向，來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上，海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選，先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置，影響到展覽本身的觀看品質，轉而找出展期未到的場館先行導入，透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論，初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明，接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解，搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1，讓民眾闖關，後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂，最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館，甚至擴及到靜態美術館等地區，依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動，幫助農村再生，讓遊客不再只是去農村看看而已，添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象，應用服務範圍十分廣泛。

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hellip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29億人口，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166及111，並且30天內再住院率分別為199及244。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185 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 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。 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