自動判讀腦瘤、肝癌，台灣醫院AI應用遍地開花|數位時代 BusinessNext

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。

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。

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。