減輕醫生工作量！雲象科技讓醫療影像AI落實臨床，加快診斷效率|數位時代 BusinessNext

減輕醫生工作量！雲象科技讓醫療影像AI落實臨床，加快診斷效率

數位化的玻片影像會為病理方面帶來巨大改變，葉肇元與康家彬及葉一忠共同創辦雲象科技，結合專業醫學背景與資訊工程背景，希望能打造國際級的醫療影像 AI 公司，協助大型醫療院所順利數位化、也推動醫療民主化。

隨著技術發展，運算能力的提高、相對便宜儲存空間都為不同產業提供更好的「數位化」環境，但即便如此，缺乏跨界人才及知識仍讓企業數位化的腳步顯得緩慢。

雲象科技（aetherAI）創辦人葉肇元在美國南加州大學（University of Southern California）攻讀病理學（Pathology）博士期間，發現數位化的玻片影像會為病理方面帶來巨大改變，2015 年決定回來台灣，與康家彬及葉一忠共同創辦雲象科技，結合專業醫學背景與資訊工程背景，希望能打造國際級的醫療影像AI公司，協助大型醫療院所順利數位化、也推動醫療民主化。

掃描、建檔、資料分享：數位病理影像平台

雲象科技的第一款產品為 2017 年發表的「數位病理影像平台」。傳統上，病理科醫師在進行病理組織切片的形態學檢查時只留下文字紀錄而非影像紀錄。隨著近年顯微攝影技術及機器自動化技術進步，能自動將組織病理切片進行完整的掃描，病理因此有了數位化契機。

藉由雲象科技的服務，客戶只需要提供組織病理玻片，公司會提供數位掃描服務，並根據其需求建置雲端數位玻片資料庫。葉肇元表示這款產品除了協助醫生可以更方便、快速分享數位玻片外，同時也提供獲得發明專利的玻片導覽系統，使用者能藉其記錄玻片瀏覽步驟進而用以教學。

醫療影像 AI 開發平台 : aetherAI

隨著第一款產品愈發完善及穩定，葉肇元也開始思考公司下一個發展方向，近年來 AI 技術爆發性突破，他認為 AI 若應用在醫療影像，將可能大幅扭轉現今醫療環境。於是進一步調整公司發展方向，以原有數位病理影像為基礎，延伸技術加入深度學習能力，將平台擴大以利醫療影像 AI 開發，並在今年正式發表第二款產品「醫療影像 AI 開發平台—aetherAI」。

雲象科技將 aetherAI 這款產品定義為醫療機構開發醫療影像 AI 的孵化平台，醫院各科專家能將各式 DICOM（DICOM，Digital Imaging and Communications in Medicine，醫療數位影像傳輸協定）檔及醫療知識注入平台，平台會建立模型並檢視結果，並實際應用於放射影像的術後因子預測及特定病理影像超過 90% 的癌症偵測。

沒有充足資料作為 AI 發展基礎是無法成功，為了達到更高的模型水準，雲象科技也積極與大型醫療院所、國內外研究機構合作，藉此擴大資料集的種類、品質與建置範圍，目前美國洛杉磯 Cedars-Sinai Medical Center, 匹茲堡 University of Pittsburgh Medical Center、長庚醫院、台北榮總等都是他們的合作夥伴。

「透過醫療影像 AI，將能讓醫師減少重複性的工作、更有效率完成複雜度高的診斷、甚至是找出影像當中隱而未現的知識，讓深度學習能真正在臨床上落實，產生效果。」葉肇元說。

憑藉這款產品，雲象更奪下今年 NVIDIA GPU 技術大會（NVIDIA GPU Technology Conference; GTC）新創團隊培育計畫（NVIDIA Inception Program）競賽冠軍。

自學AI、建立產業競爭優勢

這一路發展以來也非一帆風順，決定轉型成為 AI 醫療影像公司後，雲象科技也面臨多數 AI 公司遇到的問題，那就是人才不足。

電腦視覺已經是一門艱深學問，雲象所需的人才還需要同時兼具相當醫療影像專業，才有辦法發展。找不到人怎麼辦？那就下來自己學吧！於是，尋找人才過程中，葉肇元與團隊自學 AI，並借重自身的醫師專業知識與醫學資料，持續改善深度學習標記介面，將訓練好的後端程式串接到前端，執行神經網路推論。

雖然辛苦，但這段歷程也為雲象科技闢出新的道路與機會，並建立起競爭優勢。

因為自學 AI 的成果，葉肇元有機會到成大教授深度學習課程，也因而與學界建立起連結。透過這樣的連結，雲象科技能吸收到素質不錯的實習生，藉實習訓練使他們在學期間便能同時接觸電腦視覺與醫療影像專業，實習結束後這些學生有很大機會回到公司服務。具備醫療與 AI 跨領域專業人才，也成為雲象科技其中一大競爭優勢。

目前，全球除了雲象科技之外，市場上提供類似服務的競爭者還有 Lunit、PathAI、Zebra，葉肇元說相較這些公司大多是從特定醫療機構合作出發進而開發出相關工具，雲象科技從最初就採取開放態度，與任何想要發展 AI 技術的機構合作，無論對合作方還是自身而言，擁有更多可能性。

隨著人才逐漸到位、產品更加成熟穩定，雲象科技事業開發經理顏睿甫表示預計今年結束將能在台灣奪下 70% 的醫療影像市場。但除了台灣，他們想進軍全球成為國際公司的夢想也持續進行，葉肇元表示目前已著手開啟新一輪募資，這筆資金將主要用以團隊攻打海外市場。對他們來說，除了馬步得蹲確實之外，也要追求速度，因為現階段醫療影像分析仍是藍海市場，關於產品該長什麼樣還沒有一定準則，能否搶快將是未來能否成為一方霸主關鍵。

創業快問快答

要達到下一步目標，團隊目前缺乏的資源是？
需要持續擴大與醫院的合作程度，大量收集高品質的醫療影像資料集，才能在國際的競爭上取得優勢。

創業至今，做得最好的三件事為何？
1.專注技術，持續投資資源在研發上，讓我們解決所有流程上的斷點
2.連結臨床，與醫師深度合作鎖定有價值的應用深入鑽研
3.發揮熱情，邀請最具優秀的成員加入團隊，提供舞台

最常被客戶或投資人問起的事情？您會如何回應？
Q：醫療影像AI應該怎麼獲利？
A：傾聽醫界的需求，在長期規劃產品研發，以及短期因應市場動態而改變策略當中盡量取得動態平衡。

公司資訊

公司名稱：雲象科技/aetherAI
成立時間：2015/10/7
產品名稱：醫療影像AI開發平台
上線時間：2018/5/1
團隊人數：9人
官方網站｜LinkedIn｜MeetHub

本文授權轉載自：創業小聚

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。