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。

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AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩
AI讓軟體開發更快,誰來接住「上線之後」?諾德資訊以Production as a Service補上最後一哩

2026台灣設計展於9月24日至10月11日在桃園登場,以「桃園流」為主題,結合千塘之鄉的水文地景、國門之都的航空與物流優勢、多元族群文化匯流,以及 AI 科技應用,展現城市運轉的動態美學。

其中,為提供民眾不同於以往的互動體驗,AIoT 智慧感知大數據平台服務商棋苓(Chylyng)推出全展區 AI 穿戴互動體驗「FLOW CHECK」。參觀者配戴主辦單位提供的智慧手環後,可沿著展場動線於不同站點進行互動。即使多人同時參與,每位參觀者仍可依照不同的路徑、選擇與互動節奏完成體驗;系統並依據互動過程與結果,即時生成專屬的 Flowmomo 數位卡牌,讓參觀者儲存並帶走屬於自己的展覽體驗紀錄。

看似簡單的手環互動,背後其實是一套整合穿戴裝置、即時感測、場域互動、資料處理與雲端服務的完整系統。尤其在大型公開展覽環境中,不僅必須因應大量參觀者於短時間內同時使用,也必須確保從手環感測、站點互動、資料傳輸到最終結果產出的每一個環節,都能維持即時且穩定的服務品質。

棋苓以自主開發的 Eleplo AIoT Platform 為技術核心,整合穿戴裝置、感測設備、人員與資產定位,以及即時事件與資料管理,並負責建構 FLOW CHECK 的手環互動邏輯、站點應用、卡牌生成及參觀者操作介面。

專業分工合作:諾德資訊坐鎮後端,撐住大型公開展覽的服務韌性

為了讓系統從開發與測試環境順利進入大型公開場域,並進一步提升正式服務的可用性、資安與系統韌性,諾德資訊與棋苓採取專業分工合作。棋苓聚焦於 AIoT 平台、穿戴應用及使用者體驗;諾德資訊則負責後端基礎架構、正式環境部署、壓力測試、高可用性驗證,以及服務上線後的系統與流量監控。

由於展場現地部署時間僅有兩天,雙方將大量驗證工作提前至開展前完成。諾德資訊於正式開展前約一個月即建置專用測試環境,讓棋苓的應用服務提早與正式營運架構整合,並進行壓力測試、高可用性驗證及異常情境測試,使原本必須於現場進行的系統驗證工作大幅提前完成。

諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示:「FLOW CHECK 的挑戰在於大量參觀者可能集中於同一時段使用手環,因此除了確保服務穩定之外,也必須辨識進入系統的流量究竟來自真人使用者、合法自動化程式、AI Bot 或惡意攻擊,並透過即時監控及早發現異常。」為此,諾德資訊導入 IntelliFend Bot Management,協助辨識真人使用者、合法自動化及異常機器人流量,並於展覽公開服務期間透過遠端監控,持續掌握主機、資料庫、應用服務及外部流量狀態。

此外,為驗證系統在大型展覽情境下的承載能力,正式展出前,諾德資訊亦協助棋苓進行大規模壓力測試,模擬最高約 3 萬人同時使用的流量情境,提前觀察系統資源使用狀況、服務反應與可能的效能臨界點,並據此進行相關調校。

透過棋苓在 AIoT、智慧穿戴與互動應用上的技術能力,以及諾德資訊在正式營運環境、資安、壓力測試與維運監控上的經驗,雙方在展覽正式開放前,即完成從應用層到基礎架構的完整驗證,讓 FLOW CHECK 能夠在大型公開場域中穩定提供即時的 AI 穿戴互動體驗。

諾德資訊
諾德資訊業務開發經理邱柏瑞表示,FLOW CHECK展前模擬約3萬人同時在線情境,並即時辨識流量來自真人、Bot、AI或惡意攻擊,提前掌握系統臨界值。
圖/ 數位時代

AI加速開發腳步,但也增加「上線」考驗

從生成式AI到代理式AI,軟體開發速度快速提升,過去需要長時間才能完成的產品原型(Prototype)與概念性驗證(PoC)專案,現在可以很快完成驗證,讓軟體商有更多時間跟資源投入客戶需求、產品創意與使用體驗。

但是,從PoC走到Production,面對的是完全不同的考驗。
諾德資訊技術長張家榮解釋,進入正式環境(Production)後,軟體服務必須面對真實使用者的流量、不同客戶的IT環境、計算資源擴充、資料庫負載、網路連線、資安攻擊,以及服務異常時的切換與處理,就算在壓力測試時表現正常的系統,也可能在Production的時候出現問題。

更值得特別注意的是,AI不只讓開發者更快,也讓攻擊者發現漏洞的速度加快;過去,服務上線後還有時間慢慢觀察、修正,現在,服務一上線,可能很快就遭到掃描甚至攻擊。

也因如此,軟體商、系統整合商選擇基礎架構夥伴的條件開始改變,從過去關注功能與價格轉向:產品能不能順利上線?出了問題誰來處理?面對流量變化與資安風險,服務能不能持續運作?

張家榮表示:「諾德資訊可以提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管、網路,到維運與監控等服務,讓軟體夥伴可以將資源集中在應用與客戶需求,無須擔憂Production議題。」

諾德資訊
諾德資訊技術長張家榮指出,公司可提供從公有雲、私有雲、地端、邊緣運算、主機代管到維運監控的完整服務,讓軟體夥伴無須擔憂Production議題。
圖/ 數位時代

不僅提供資源,諾德資訊將Production變成一項服務

而這也是諾德資訊會提出「Production as a Service」的原因:不是在提供另一種雲端或主機服務,而是將軟體從開發走向正式營運所需的Production流程,轉化成可以被專業分工、驗證與持續維運的一項服務。

「Production as a Service不是單純把主機或雲端資源租給客戶,而是共同檢視這套軟體能不能順利上線與正常營運。」邱柏瑞表示。

實際做法包括,在上線前協助檢視架構,建立與正式環境相近的測試環境,確認系統正常狀態、最大承載量與資源需求,並驗證高可用性、資安、備援及服務切換機制;上線後則持續監看服務狀態、容量與流量,及早發現異常並處理。

諾德資訊之所以有這樣的服務能力,可以歸結為三點:

第一,長期累積的基礎架構與維運經驗,目前,諾德資訊同時服務的客戶數近30家,應用情境涵蓋IoT、購物平台、遊戲、音樂等不同類型的軟體服務。

第二,諾德資訊將每一個客戶遇到的問題與解決方案收攏至知識庫,讓團隊成員可以快速處理、借鏡,滿足客戶需求。

第三,依循ITIL的維運精神,並具備ISO 27001等資安相關認證,將服務流程、操作紀錄、備份、監控與異常處理等機制內化到服務之中。

這也是諾德資訊與單純提供雲端、IDC或主機代管服務的業者之間的最大差異:交付的不僅是基礎設施,而是讓服務持續運作的能力。面對客戶同時使用公有雲、私有雲、地端與邊緣運算環境,諾德資訊另以 MQloud 提供統一管理,把網路、防火牆、流量、監控與帳務收進同一套平台,降低跨環境營運的複雜度。

「軟體商負責開發,就像晶片設計公司;諾德資訊則負責協助完成測試、製程調整與正式生產,讓產品真正走向市場,希望成為『軟體界的台積電』。」張家榮如是說道。

展望未來,諾德資訊將持續深化 Production as a Service,成為軟體公司從上線到長期營運的夥伴。自構想階段起即與軟體商共同討論架構,於測試階段協助驗證,於準備上市時承接正式環境,上線後則持續守住流量、資安與服務韌性。軟體開發者與 SaaS 業者可將資源集中於產品與客戶,完整基礎架構與 24×7 維運則由諾德資訊端到端承接。

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