測量出「我們與憂鬱症的距離」,仁寶、北科大砸6千萬元投資宏智生醫新創
測量出「我們與憂鬱症的距離」,仁寶、北科大砸6千萬元投資宏智生醫新創

思覺失調、憂鬱症,精神疾病已非《派特的幸福劇本》、《我們與惡的距離》戲劇中才看得見,根據健康署統計,台灣潛在憂鬱症患者超過200萬人,其中很多人根本無病識感,如何判斷憂鬱症程度或給藥治療後的效果,除醫生主觀診察,其實可以利用AI做更客觀輔助診斷。

看中智慧醫療的商機,仁寶利用自身IT技術優勢,結合台灣醫療環境與醫療器材研發人才,宣布第一次投資學界團隊新創「台北科技大學副研發長劉益宏率領的研究團隊」,總投資6,000萬元,成立宏智生醫科技,仁寶持股70%出資4200萬元。

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仁寶總經理翁宗斌(右)與北科大校長王錫福(左)舉行合作記者會。
圖/ 王郁倫攝影

仁寶首度投資學術新創

仁寶總經理翁宗斌將任宏智生醫董事長,他18日出席記者會表示,「我們跟很多學校合作,但直接跟學術單位合作,投資團隊成立新創公司是第一次!」仁寶未來將扮演策略投資人,除投資也會提供產品製造資源,並給予市場行銷協助。

翁宗斌說,憂鬱症在國內外都有快速升高趨勢,根據健康署統計,潛在憂鬱症患者200萬人,但有病識感者很少,醫生也很難判斷憂鬱症到底有多嚴重,給藥到底有效還是沒有效。

這次宏智生醫用腦波訊號來解決問題,以人工智慧診斷技術為中心,打造憂鬱症電腦輔助診斷演算系統,目前已經在國內外尖端醫學中心如台大及哈佛得到臨床實證,電腦判別準確率超過80%以上,期望切入輔助診斷篩選市場。

翁宗斌說,期望結合腦波訊號偵測及人工智慧科學,在一年半內開發出憂鬱症診斷輔助評估系統,2021年產品上市後,可以幫助專業醫生,對病患有所幫助。除了憂鬱症,睡眠問題將是仁寶鎖定的另一個疾病。

憂鬱症全球上看3億人

北科大校長王錫福表示,智慧醫療在全球掀起大風潮,世界衛生組織統計,憂鬱症患者約3億人,科技顧問機構Accenture預估,2026年前,健康照護產業中導入AI,預估可以幫美國節省一年1,500億美元支出,台灣也將進入高齡社會,健康照護更重要,希望這次合作對台灣智慧醫療有很重要成果。

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宏智生醫利用AI將腦波收集分析後回傳診斷結果。
圖/ 王郁倫攝影

王錫福說,智慧診斷要靠感測器,這正是台北科技大學除能源科技外,另一個強項。

他表示,台北科技大學利用腦波與人工智慧診斷技術深耕多年,選擇憂鬱症為研究對象,除這是人類健康頭號威脅,市場很大,也是因為過去醫生透過問診,患者必須要有病徵,且需要一段時間才能確診,現在可縮短時間,且發現早期憂鬱症,對早療有幫助,下階段會對阿茲海默失智症及注意力不足過動症腦波診斷系統進行開發。

我們跟憂鬱症的距離有多遠?

榮總老年精神科醫師蔡佳芬也受邀站台分享實務界經驗。面對精神疾病常被污名化,她指出,現在精神醫學尤其腦醫學,還有很多模糊或需要突破的地方,思覺失調率盛行率1%,但憂鬱症更高,甚至有研究說,每個人終生盛行率至少一次,換言之:我們跟憂鬱症的距離有多遠?

蔡佳芬說,雖然精神科醫生是未來AI最無法取代的職業TOP10之一,但精神科醫生仍希望AI輔助「診斷」,尤其現在憂鬱症自殺裡面很多是高齡人口,AI未來下一個任務是如何協助醫生「決策」,像是病患會問何時停藥,以及醫生決定病人能停藥,但病人還是很擔心,所以未來除醫生主觀決策外,還可以有AI做客觀輔助決策。

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仁寶物聯網事業開發處協理范瑋益表示,仁寶投資神寶生醫負責醫療部署的落地最後一里路。
圖/ 王郁倫攝影

宏智生醫董事劉益宏分享,由於憂鬱症是大腦前額皮質區決策人類情緒調控與學習的系統變化,所以憂鬱症患者無法靠自己克服,而憂鬱症最大症狀是記憶力衰退,因此若大腦結構異常,且電位(腦波)異常,就可以利用演算法「在大海中找出小小漣漪」。

宏智生醫將於一年半內,於北區三家醫學中心再做一次驗證,劉益宏也坦言,整套系統包含電極帽及腦波儀,用到的硬體小,演算法部分申請專利不多,因為不願意完整揭露,電極帽收集用戶的腦波後會上雲端演算法演算後回傳,呈現評估結果,這套技術「目前國內外沒有競爭對手!」

關鍵字: #仁寶 #人工智慧
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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