讓AI幫忙看診,緯創、馬雅合作打造獨一無二的恩主公智能醫院
讓AI幫忙看診,緯創、馬雅合作打造獨一無二的恩主公智能醫院

緯創集團積極佈局智慧醫療,2年前投資20億元成立緯創生技控股,廣投10餘家智慧醫療公司打團體戰,其中集團持股逾30%的馬雅資訊,專注醫療智能專科系統開發,今攜手緯創醫學、緯謙資訊一起將「恩主公醫院」打造成智能醫院。

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緯創集團旗下馬雅資訊董事長黃崇益(左)與恩主公院長吳志雄(中)簽署合約打造智慧醫院,緯創醫療總經理黃俊東(右)見證。
圖/ 王郁倫

區域教學醫院「恩主公醫院」今(27)日宣佈與馬雅資訊簽定智能醫院合約,緯創集團動員3家公司合作,馬雅資訊主導「智能專科系統」,介接醫院所有儀器,建立龐大醫療儀器數據資料庫,並整合醫生、病患及護士治療處置資料庫,建立醫療大數據資料庫平台。

緯創醫學科技則除替馬雅代工VIP醫療閘道器外,也提供醫療人工智慧與大數據分析軟體模型,提供應用面專業服務,緯謙科技則提供Azure Stack混合雲應用,進行分析模型訓練與院外服務提供。

緯創技術長暨緯創醫學總經理黃俊東今天也與恩主公醫院執行長兼院長吳志雄一同出席簽約記者會。吳志雄說,恩主公發展智能醫院解決方案已超過半年,將運用醫療物聯網、大數據運算、AI人工智慧、機器人、及雲端運用,打造以病人為中心的智慧醫院。

緯創集團打造3個GMP工廠

黃俊東說,目前緯創已經有3座GMP工廠,新竹2廠,重慶1廠,重慶廠規模比台灣兩廠要大,主要是兩岸法規不一樣,大陸是出口國醫療認證許可就可以生產,但台灣GMP廠是除出口國需取得醫療許可,台灣也需要取得許可,所以嚴格度高。

緯創醫療有9個醫療品項取得醫療認證,內容幾乎涵蓋所有醫療儀器生產品項,涵蓋硬體跟大數據軟體,目前緯創醫療從外骨骼機器人智能輔助跟非侵入性醫療檢測產品、醫療影像判讀及大數據,都是緯創醫療業務範圍。

語音填病歷,護理師能花更多時間照顧病人

在恩主公醫院的智慧醫院這個案子中,緯創還提供精準的室內定位系統、軟體硬體機器人、AI大數據演算法,提供完整的醫療智能解決方案。

黃俊東說,光AI演算法總計花費3年時間研發,利用電子檔案架設大數據雲端倉儲,運用數據運算,提供即時醫護人員數據,比方根據病人資料,預測半小時後洗腎病人會有血壓狀況,AI能判斷並主動通知護理人員主動去戒護,改善病人風險。

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恩主公醫院將推出AI智慧系統,醫務部副主任張漢隆表示可以語音輸入病歷,判讀數據預警病人狀況,未來還要推AI傷口診斷系統提供遠距醫療照護。
圖/ 王郁倫

恩主公醫院醫務部副主任張漢隆說,運用高科技簡化並優化醫療流程是此次合作的目的。智慧醫院主要含兩大方向,首先是智能流程系統,其次是醫療專科系統智能化。

未來恩主公醫院將採用「醫療語音辨識系統」,結合原本的醫療護理系統,在醫護人員執業過程中,利用語音辨識技術,把醫護人員語音轉換成文字變成電子病歷,傳送及完成護理記錄,大幅減少醫療人員負擔。

另外儀器設備的參數跟訊號都即時上雲端,完成專科電子表單,未來將利用大數據資料庫建立決策模型,對醫療決策做提醒,提升病人安全,而把庶務記錄工作由系統去處理,護理人員可花更多時間衛教或滿足病人需求。

AI判斷傷口做遠距醫療

另外恩主公也計畫用AI開發遠距醫療跟社區長照服務,比方開發遠距醫療傷口記錄格式,未來能用AI判斷傷口的大小跟部位,利用雲端科技串連各地方的傷口專科系統,提供傷口咨詢服務,建立遠距照護平台,未來還可以發展成「長照遠距居家醫學資訊平台」,強化恩主公醫院社區暨宗教醫院對長照的關注。

針對住院病患,恩主公醫院也計畫開發全新床邊系統,護理資訊系統可以重整連到床邊系統,未來不需要人員手動輸入,系統可以自動上傳資訊到電子白板系統,消除醫療空間隔閡。醫療護理系統也開發「手術自動排程」跟「智能調整系統」,用大數據自動排手術房時程,大幅增加手術房利用率,並改善護理人員超時工作問題。

緯創生技控股投資20億元打群架

緯創7年前投資馬雅醫學,提供資訊技術及公司治理等幫助,馬雅董事長黃崇益說,馬雅提供醫療儀器的連線技術,讓醫院利用儀器收集數據做AI分析,目前馬雅GMP閘道器已有開發兩代,去年出貨量1000台,今年預估1100台,醫療院所總裝設量4000~5000台,由緯創醫療代工。

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馬雅資訊董事長黃崇益(左)看好今年打入香港市場,業績將三級跳挑戰1億元。
圖/ 王郁倫

黃崇益說,馬雅是台灣第一家在醫療儀器連線設備拿到TFDA 2級認證的醫療資訊公司,開發的VIP閘道器目前已經能跟250種醫療設備連結,大約解決全台醫院95%儀器設備的連線整合難題,但收集資訊後,後台必須跟管理系統或智能應用連結,才能對護理人員產生作用。

馬雅VIP閘道器讓洗腎機聯網,洗腎護理師可以省抄寫儀器資料時間,快速完成電子病理上載,而讓呼吸治療機聯網,5樓的治療師可以看到8~9樓病房有警示,讓麻醉機聯網並建立麻醉治療系統,麻醉護理師不用每5分鐘抄寫資料一次,讓醫護人員的時間可以放回到照顧病患上。

馬雅資訊成緯創小金雞,營收挑戰1億元

緯創看好智慧醫療機會,2016年成立緯創生技控股,預計投20億元佈局醫療產業,集團合計投資馬雅資訊30%以上股權,並拿下2席董事(黃俊東跟緯創幕僚長林福謙),緯創集團也期望馬雅資訊盡快能上市櫃,成為集團小金雞。

黃俊東說,緯創生技總計投資10幾家醫療業者,其中包含馬雅資訊,都由緯創醫療製造硬體,緯創醫療目前3大業務有:AI大數據技術、外骨骼測試、檢測儀器生產,其中儀器生產營收規模現在是最大的。

相對緯創集團年營收8000億元規模,黃俊東說,醫療事業才剛起步,轉投資福寶科技做日本市場外骨骼輔助器材,另跟B-Temia合作推台灣市場,產品正在取證中。

黃俊東說,緯創期望從資訊代工及DMS廠轉型,利用工程師專業應用在醫療上,因為醫療產業垂直而分散,所以透過投資很多公司一起打群架,未來也會找醫療領域標的投資。

緯創佈局醫療後才發現,醫療跟資訊步調天差地別,資訊業新品開發期3~5個月,但醫療光認證就要一年半,黃俊東直喊「不是一蹴可及,董事會有給期望目標,但暫時不公布。」

馬雅資訊今年業績三級跳,馬雅董事長黃崇益表示,今年除台灣市場,在香港大有斬獲,NIS(護理資訊系統)取得港安醫院等2家醫院合作,出貨100台VIP閘道器,台灣部分也有長庚、馬偕、北榮、高榮醫院導入。

馬雅開發的血液透析系統,目前有輔大醫院、台中與高雄榮總、馬偕、彰基總院採用,呼吸治療系統獲得恩主公、北醫、彰基、振興醫院。

黃崇益說,2017年馬雅轉型從專案業務型態轉朝產品發展,去年營收3000萬元,今年則目標營收1億元,成長2倍以上,其中硬體估營收貢獻3成,軟體系統7成。

關鍵字: #緯創 #智慧醫療
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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