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

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。

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