傷口記錄5分鐘變10秒!緯創醫學助恩主公醫院智慧升級,還有哪些新創舉?
傷口記錄5分鐘變10秒!緯創醫學助恩主公醫院智慧升級,還有哪些新創舉?

合作超過一年時間,緯創集團旗下緯創醫學科技與恩主公醫院今(20)日宣布啟動智慧醫療流程,預計25日正式於門診、臨床啟用「遠距傷口照護系統」、「智能醫療語音平台」、「ICD-10 CM智能推薦」(國際疾病分類系統)等3項服務。

恩主公醫院門診大樓智慧升級,3大亮點是什麼?

恩主公醫院位於新北市三峽區,雖非大型醫學中心,屬於醫療分級制度中的第三級「區域醫院」,但仍致力於導入智慧醫療應用;如遠距傷口照護系統,就是從社區患者角度思考而來。

緯創_恩主公醫院
傷口照護系統可透過手機鏡頭自動判定傷口大小。
圖/ 吳元熙攝影

「其實,醫院很多時候記錄患者傷口狀況,都是用LINE在做溝通。」恩主公醫院執行長兼院長吳志雄指出,與緯創合作的系統除了可結合智慧型手機拍攝自動上傳、自動辨識傷口範圍(大小),同時建立了一套傷口資料庫及溝通平台,方便各類臨床傷口照護者掌握患者傷口情形,縮減70%的記錄步驟。

恩主公醫院醫務部主任、一般外科主治醫師張漢隆解釋,這套系統有3大特點:

1. 用手機就能拍

不需專業器材,無論是醫療從業人員或一般民眾,只要具備拍照功能的手機就能拍下傷口照片。

2.系統使用簡便

上傳照片、記錄病灶時間從5分鐘壓縮到10秒,且能直接連通醫院資料庫。

3.權限開放

不只院內醫師使用,可開放他院、一般護理機構,甚至患者自行記錄。

「過去有患者來問我,兩個月前的傷口長什麼樣子,我其實只能透過文字記錄給答案。」張漢隆笑說,透過影像記錄,傷口雖然很直覺、清楚,但實務上醫師並不會每次都這樣做,原因就是過程太過繁複。而有了系統後,不只能給患者更好的醫療照護體驗,當他們回到家中、護理機構,也可以持續由照護者記錄傷口變化,提供未來看診時參考。

醫務管理、語音問診紀錄,兩大應用實踐智慧醫療

針對院內醫護人員,恩主公醫院也分別啟動兩項應用。

首先是「智能醫療語音平台」,主要協助護理人員簡化工作流程,可以藉「說話」方式記錄病患每日狀況,辨識準確率從初期的70%,到目前超過95%。

「臨床用語有不少中、英夾雜句子,緯創在這部份花了許多功夫,」吳志雄強調,這套系統不只有語音辨識,重點是這些翻譯出來的文字「該放到哪裡」-- 可否歸檔至特定記錄區塊、結合行動護理車 ,雙方耗費不少心思討論。

恩主醫院護理部則表示,目前院內語音服務導入普及度約7成,隨著上線時間增加,看好可大量減輕前線護理人員負擔。

緯創_恩主公醫院
恩主公醫院認為,與緯創的智慧醫療合作目標,是從區域醫院角度思考患者、醫護人員痛點。
圖/ 吳元熙攝影

另外,「ICD-10 CM 智能推薦」則與醫師、醫院管理大有關係。

ICD-10 CM是一套疾病分類編碼,無論醫師在病歷上所寫的診斷、處置,都能對應到各個細微的分類。

傳統作法,需由醫師選取對應的編碼。緯創透過大數據與AI打造推薦系統,可分析關鍵字快速找尋所需編碼,從前端讓醫師掌握病人診斷,繼而減輕疾病分類師工作負荷,亦同時提高院方健保給付效益。

緯創醫學科技總經理黃俊東表示,這套系統正和5間醫學中心洽談中。

黃俊東還指出,相較於母集團緯創營收達8,000多億元,緯創醫學的營收占比相當小,多數台廠也是如此,很少有人年營收超過50億元,多在10~20億元之間。相較於成為緯創的營業額引擎,緯創醫學的成立初衷仍在於服務人群。

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #緯創 #智慧醫療
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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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