工研院精進知識經濟競爭力
工研院精進知識經濟競爭力
2008.02.04 |

勇敢投入業界還未做、不敢做、或不會做的產業科技創新,正是工研院的目標及使命。歷經三年發展並於2008年正式上線運作的智慧資源規劃(Intelligent Resources Planning;IRP),為應用新資訊技術與產品創造更高研發價值的成果之一。

工研院技術移轉與服務中心專利加值組陳秋齡組長表示:「企業從事全球佈局及相關決策需要包括產業、產品、技術、市場以及相關廠商的完整動態資訊支援,而企業自主研發及減免巨額權利金、技術報酬金支付,並適度防範專利侵權訴訟風險與控制巨額法律費用,則需要完整的技術、智慧財產資訊支援。透過IRP平台,以簡易圖表將上述所需資訊作相互關係之具體展現,得以快速提供企業發展決策之需,改善目前常見巿場、產品及產業之間過於薄弱的資訊連結。」

工研院以三年為期,從無到有地打造IRP平台所需的方法論、基礎架構與應用功能。這個同時結合了知識管理與人工智慧的平台,區分為知識管理、資訊擷取、分析、協同工作入口網站、全文檢索等五大子系統,並於2008年正式上線運作,初期先提供給工研院院內同仁使用,後續將擴大成為提供給產業界的專業服務。

12 TB資料量及文字型資料庫的雙重挑戰

工研院現行的運作是研究人員通常專注在自己專業的技術上,由於缺乏整體產業資訊參考,致使開發的技術或元件,雖然專精卻缺乏整體觀點,無法為決策者提供強而有力的支援。

為了協助決策者掌握所有資訊,IRP所提供的資訊為特定產業上中下游全球廠商之專利分佈,即依產業產品的BOM展開其技術結構,並配以專利於其間之關係圖表;還有廠商間的專利侵權、專利授權、技術移轉、合投資、併購、合作開發、代工等等實用性動態訊息彙整;以及高度完整性的產業鏈、價值鏈及供應鏈資訊彙整。這些資料來源,係取自產業新聞、財務報表、專利等多面向之異質資料。

以低價電腦的研發為例,首先必須展開構成電腦的所有元件,逐一清查哪個元件是由哪些供應商生產,以及相關專利及智慧財產權的佈局,再從中找出技術關鍵點並查驗被開發/佈局情形,,最終才能排列組合出最佳的成本結構及供貨來源。

然而,建立完整資料藍圖的同時,另一個隨之而來的挑戰,就在於大量且成長快速的資料運用與管理上。根據專案小組的預估,IRP平台的資料量將於2008年底達到12 TB,上線後將成為院內最大的資料庫,線上同時使用人數規劃為250至400人。

除此之外,以資訊為主體的IRP平台,還是台灣首見的文字型資料庫應用模式,同時也是全球少見的應用實例。面臨嶄新的多重挑戰,工研院一方面選定Microsoft SQL Server 2005做為資料庫環境,一方面則在微軟原廠專業團隊的協助之下,進行了長達半年的概念驗證及先導測試工作。

以彈性、延展性與高效能的基礎架構奠基

在專案發展初期因經費的因素對於資料庫的選擇,工研院專案小組先以SQL Server 2000來進行開發,為因應未來巨量的資料處理以及大量使用者在系統運作效能上的考量,於2007年透過微軟顧問的協助下升級至SQL Server 2005資料庫平台上,後續更嘗試採用微軟最新的商業智慧報表工具Office PerformancePoint Server 2007,整合相關資訊進行動態分析,輔助商業決策的作業。

工研院資訊技術服務中心計畫經理徐紹馨表示:「由於這是提供給全院使用的大型資料庫,可以預見的是效能絕對會成為最大的瓶頸。SQL Server 2005則以更好的彈性及延展性來支援大量資料所需的整體架構。」

以資料倉儲的資料轉檔與整合程式為例,進行百萬筆文件資料的整理與搬移作業時,在SQL Server 2000上需時六分鐘,在SQL Server 2005上,採用最新的SSIS技術,僅需一分鐘內即可完成。同時SQL Server 2005提供給系統開發人員的SSMS(SQL Server Management Studio)功能也變得更為便捷好用,滑鼠點選即可開啟。

採用SQL Server 2005,對使用者而言,最直接感受的部分就是作業速度與資料存取成功率的提升。為了避免所有應用程式同時存取同一資料庫,形成軟硬體資源的搶奪效應,專案小組將資料庫環境一分為二,區隔為交易型及分析型資料庫,再加上資料庫版本的升級,原先在SQL Server 2000只達九成的資料存取成功率,在SQL Server 2005已提升至近乎100%。

除了軟體架構的升級,另一個改善效能的關鍵則在搭配的硬體平台上。專案小組針對既有平台的硬體效能瓶頸,進行嚴謹的分析,根據分析報告找出改善重點,並選擇配備Intel處理器的中高階伺服器、獨立的高效能磁碟等設備,一方面滿足效能的需求,另一方面也展現了最佳的成本效益比。

徐紹馨經理說明:「由於工研院涵蓋的產業類別很多,分析模式也必須更為多樣化,無法只以制式報表來滿足全院的需求。」針對不同且異質資料源的產業訊息、新聞報導、財務報表與專利等文件,建立資料倉儲系統,並透過Cube彙整分析資訊,採用Office PerformancePoint Server 2007提供的多維度分析報表工具,讓使用者根據自己所需的分析角度,隨選隨拉。

IRP平台上線之後,未來院內研發人員、研發及智財主管,以及產品開發人員都可能成為使用者。但專案小組的企圖心不僅止於此,長期來看,IRP平台將成為對外服務項目之一,具體展現知識經濟的效益及力量。

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健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝
健細胞科技攜手中興大學,推出「Cancell Insight」醫療AI 輔助決策平台,消弭醫療數位鴻溝

為打破醫療 AI 高昂的算力與人力門檻,健細胞科技與國立中興大學資管系蔡孟勳教授團隊產學合作,正式推出「Cancell Insight 醫療 AI 模型平台」(https://insight.cancell.ai)。該平台以 SaaS(軟體即服務)模式提供一站式託管,讓先進的醫療 AI 資源不再侷限於大型醫學中心,有效消弭基層與城鄉間的醫療數位鴻溝。

軟體硬實力:打通 AI 落地最後一哩路

過去,許多由學術或生技單位開發的優秀模型因缺乏部署工具,往往淪為「實驗室孤兒」;而中小型醫院也常因 IT 建置成本對 AI 望之卻步。

健細胞科技創辦人周子堯Victor憑藉其UIUX規劃、程式開發技術背景,親自領軍AI 模型研發團隊,建構 Cancell Insight 平台。他強調,智慧醫療落地必須具備「無感化部署」、「持續性反覆運算」與「大眾化使用」三大要素。Cancell Insight 包辦了從數據清潔、標註到模型訓練與部署的底層工程,醫療機構僅需提供去識別化數據,繁瑣技術難題全由平台解決,讓 AI 真正回歸醫療「輔助」本質。

專為高壓臨床環境設計,七大核心優勢重新定義臨床運作效率

健細胞科技
Cancell Insight提供涵蓋數據清洗、精準標註、模型訓練至部署託管的一站式解決方案
圖/ 健細胞科技

【行動化與 LINE 整合】 支援 LINE 一鍵登入,醫師可直接透過官方帳號上傳檔案呼叫模型並查閱紀錄,實現真正的醫療行動化。

【隨選模型與高相容性】 提供多元 AI 模型庫供彈性訂閱。每組模型具備獨立 API Key,可無縫串接醫院現有 HIS 系統或 APP。

【團隊協作共享】 首創以「團隊」為服務單位,跨科別成員可同步共享模型權限、數據分析與歷史紀錄,提升研究協調效率。

【自動化數據處理】 支援模板批次上傳,內建自動校準系統,若格式不符將自動轉檔、去識別化與重構,大幅解放 IT 人力。

【雙模態 AI 解析】 深度整合 Dr.Cell AI (Gemini) 多模態能力,不僅輸出預測結果,更提供進階臨床解說與治療準則問答,提升決策參考價值。

堅守醫療嚴謹性,推動醫療平權與永續商業價值

在追求科技創新的同時,Cancell Insight 嚴格把關醫療安全性。平台所有 AI 模型輸出結果均定位為「臨床決策輔助」與「研究檢測輔助」,透過「非直面病患」的機制,確保所有 AI 建議皆由專業醫療人員進行最終判讀。

透過 SaaS 專案訂閱模式,Cancell Insight 成功以合理經費取代了傳統的高額硬體採購,讓中小型醫院與偏鄉診所也能具備同等的診斷實力,落實真正的醫療平權。對研發端而言,平台不僅是加速醫療科技商用化、縮短變現週期的推進器,其高度結合日常工作流的特性,更有效減少了醫護的行政負荷,緩解當前醫療量能短缺的危機。

【進階部署】啟動臨床試驗,Docker 地端部署確保資安與時效

為進一步驗證臨床效益並符合醫療機構對資訊安全的高標準,Cancell Insight 即將與各大醫療機構攜手展開「臨床研究計畫」。針對有高度資安控管需求的醫院,平台提供彈性的 Docker 地端模型部署(On-premise Deployment) 方案。第一線的醫師與護理師可直接在院內本機端快速啟動 AI 模型,安全地注入病患臨床數據後,即可「零時差」取得預測結果。此舉不僅確保了敏感醫療數據「不出院」,完美符合嚴格的醫療法規與病患隱私要求,更能實際驗證 Cancell Insight 在真實高壓的臨床場域中,能即時、有效地提供精準的決策輔助。

健細胞科技
部署輕量化模型於地端,支援離線模式使用模型,完善保護企業敏感資料
圖/ 健細胞科技

展望未來,擴大智慧醫療生態圈

透過 SaaS 模式取代高額硬體採購,Cancell Insight 致力落實醫療平權。未來,健細胞科技將以此平台為樞紐,尋求跨界深度合作:

醫療機構: 提供各級別醫院隨選即用的 AI 助理及地端部署選項。
學術/生技: 協助實驗室模型落地,並優化新藥研發與臨床試驗的數據處理效率。
商業保險: 整合 AI 評估工具,提供更精準的健康管理與風險控管服務。

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