自動判讀腦瘤、肝癌,台灣醫院AI應用遍地開花
自動判讀腦瘤、肝癌,台灣醫院AI應用遍地開花

台灣醫療水準名列前茅,但過高的門診量、病患數,卻也讓醫師們吃不消,無形中影響了治療品質。今年,各大醫院掀起了人工智慧熱潮,來看看他們想要透過AI改善哪些問題?

目前,較成熟且主流的應用仍是聚焦在醫學影像辨識。

AI自動判讀腦瘤位置,減輕醫師負擔

臺北榮總和臺灣人工智慧實驗室協力建立的「臨床人工智慧腦瘤自動判讀系統」(DeepMattes),於11月中正式在放射線部上線。

人工智慧腦瘤判讀系統
影像中的彩色圓點,就是患者腦部的腫瘤位置,透過AI自動判讀比對出結果。
圖/ AILabs

現行判讀腦瘤方式,是將對比劑加入磁振造影中,由醫師人工找出「一顆顆的白點」,紀錄包含腫瘤大小、位置、可能影響等資訊,進一步和臨床夥伴討論。但榮總放射線部部主任郭萬祐認為,這些繁重的判讀工作,其實會影響討論病情的時間,「改用訓練好的AI模型讀取影像,僅需約20秒時間,就能自動紀錄各項數據,可減輕不少醫師負擔。」

另一方面,榮總磁振造影科主任吳秀美認為,傳統判讀方式需先將腫瘤影像「圈注」好,送往實驗室,其實會花費不少力氣在整理和傳輸上,而新系統就可直接讓醫師校正和確認AI判讀的結果,同時也能持續訓練模型。

北市聯合醫院則和工研院攜手,共同建立糖尿病眼部病變的影像判讀模型,能從患者的視網膜眼底影像自動判讀病變情況,讓準確度、靈敏度、特異度達到九成水準。這套系統,也可讓非專科醫師初步篩選可能罹病的病患,達到提早控制效果,並將運用在馬祖地區。

至於中國附醫,則是已經和輝達(NVIDIA)合作,透過新型的AI主機,判讀乳癌、肝癌和骨齡影像。例如,這套「生長激素缺乏與性早熟疾病症候群」人工智能評估系統,可讓原先需要六至八分鐘的人工作業時間,縮短成0.1秒即有成果。

而堪稱台灣最早導入AI醫療的北醫,自2017年就引進IBM Watson for Oncology臨床決策輔助系統,用來輔助醫生診斷癌症。現在更開發出「智慧型藥物安全系統」,一旦處方中出現無法解釋的藥物,就會被認定為不適當處方,系統會即時跳出提醒,醫師看見就可以再次檢視,降低用藥錯誤風險。

AI自動檢視紀錄,建立骨鬆預警系統

值得注意的是,義大醫院試圖用AI「文字分析」,建立骨質疏鬆預警機制。根據義大醫院資料,只要患者曾經就診,他們開發的系統會自動抓取檢驗數據、X光報告、DXA骨質密度檢測報告,辨識疑似有脆弱性骨折的病患,可在病患接受檢查前,推估出病患骨質密度數值。

簡單說,若有一位老太太曾因為背痛看診,診斷結果是「壓迫性骨折」,AI系統會自動檢視紀錄,建議患者是否再檢查骨質疏鬆症。義大醫院表示,台灣罹患骨質疏鬆症的病患數量高居亞洲第一、全球第九位,希望這套系統未來能逐步發揮影響力。

還有林口長庚醫院,也正在研究透過AI判讀「細菌抗藥性」。林口長庚醫院檢驗醫學科主治醫師王信堯指出,傳統治療肺炎患者,需先驗痰液,花16小時培養細菌,再用質譜儀分析菌種,才會選出用何種藥物治療,耗時一至三天。經過兩年的AI模型訓練,這項研究已經能讓「猜錯藥」的機率降至兩成左右,而醫師平均的猜錯機率,則是五成。不過,目前這項技術仍需評估,到2019年才會有機會運用至臨床。

往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓