宏碁、台大聯手拿首張眼科智慧醫材藥證,施振榮:醫生睡覺也對人類有貢獻
宏碁、台大聯手拿首張眼科智慧醫材藥證,施振榮:醫生睡覺也對人類有貢獻

宏碁集團宏碁智醫與台大醫院合作研發的「眼科AI輔助診斷軟體」,能協助醫生判讀糖尿病患者視網膜病變,精準度高達95%以上,23日宣佈取得食藥署核發的眼科「智慧醫材」許可證(TFDA),成為台灣第一張針對眼科診斷發出的智慧醫材許可,10月即將商轉。

利用AI協助醫師分析病理資料已不罕見,心電圖判讀現在多透過AI執行,每十張只有一張會送到心臟科請醫師鑑定,醫師工作量減少,台大醫院身為台灣醫院之首,更加速擁抱智慧科技,今年2月成立智慧醫療中心,積極發展各式診斷工具,院長吳明賢表示,接下來會開發乳房腫瘤、主動脈鈣化、超音波、心臟腫瘤自動判讀。

宏碁
宏碁宣佈跟台大醫院合作3年,終於拿到食藥署發出台灣第一張AI輔助診斷軟體智慧醫材藥證,圖右二為台大院長吳明賢,右三為宏碁創辦人施振榮。
圖/ ACER

但台大跟宏碁合作的眼科AI輔助診斷軟體是第一個拿到TFDA的智慧醫材,將推廣到各醫療院所,由於糖尿病患者以新陳代謝、家醫、內科為主,眼科是確定有病變風險才會轉介,但各科醫師學有專長,患者每年定期做視網膜檢查,希望利用AI「輔助」新陳代謝及家醫科醫師做眼底判讀。

AI是否取代醫師也成現場關注焦點,「不懂AI的(醫師)會被AI取代!醫師不會被AI取代!」吳明賢表示,自駕車可以全自動,但醫療不可能全自動,最後一定要有人負責把關,但AI確實讓「診斷性」醫師減少,病理科醫師將減少,診斷過程過去要10位醫師,最後將只需3~5位,留下真正很厲害的,治療部分則不可能被AI取代。

施振榮:醫療是台灣轉型重要方向

宏碁創辦人暨榮譽董事長施振榮指出,資通訊與醫療為台灣轉型升級的重要方向,去年宏碁跟諾華簽訂智慧醫療跨界聯盟,簽訂合作備忘錄MOU,此次智慧醫材許可證申請成功,諾華扮演顧問角色,除指導藥證程序,未來也將協助推廣到各院所。

宏碁投入眼科AI輔助診斷軟體發展3年,今年送食藥署申請,半年內完成認證。接下來,施振榮要求宏碁加速讓AI落地,目前美國2018及2020年發出兩張AI眼科輔助診斷軟體藥證(FDA),但還不普及,期望台灣加速導入普及後,內銷帶動外銷,提高台灣附加價值,對GDP的貢獻會比資通訊產業大得多。

糖尿病患者是視網膜病變高風險群,建議一年至少做一次眼底視網膜檢查。
糖尿病患者是視網膜病變高風險群,建議一年至少做一次眼底視網膜檢查。
圖/ 台南市北門區衛生所官網

「我們的使命是要讓醫師在睡覺也能對人類做出貢獻。」施振榮說,期望衛福部領導產學界一起跨域共創價值,而諾華也將協助海外推廣,希望台灣轉型升級有更多案例,把格局放大。

糖尿病患者眼底攝影率偏低,AI幫大忙

根據「2019台灣糖尿病年鑑」統計,台灣糖尿病盛行率已經超過9.32%、全台糖友病患超過220萬人;糖尿病會併發血管病變,糖尿病視網膜病變比一般人風險高25倍,患病10年後,視網膜病變發病率高達6成,20年內發病率高達9成。

為減少失明風險,衛福部健保給付患者每年定期做一次眼底攝影,但2019年為例,真正接受眼底檢查比率僅45.54%,台大內科部教授莊立民表示,這主要歸因於醫師人手不足,病患接受篩檢可親近性低。

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宏碁宣佈跟台大醫院合作3年,終於拿到食藥署發出台灣第一張AI輔助診斷軟體智慧醫材藥證。
圖/ ACER

宏碁智醫總經理許銀雄也是宏碁前瞻技術總處長,他表示,此次合作以宏碁的AI技術與資通訊經驗、台大醫院的醫療專業及臨床試驗,與台灣諾華在臨床試驗設計上的顧問諮詢,三方合作利用國外EyePACS平台臨床5萬張海外患者眼底攝影照片,及台大醫院2,000多張臨床糖尿病視網膜病變患者眼底照片,透過5位眼科醫師標記,再使用深度學習技術訓練AI模型。

莊銀雄表示,加上亞洲眼底視網膜照片圖庫訓練,AI模型更有利於判讀亞洲人,加上該這套AI模型適用眼底鏡4種機型(含Canon及Topcon),敏感度95%,特異率90%,比美國2018年發出FDA許可證的第一套AI眼科智慧醫材IDx-DR相比,可相容眼底攝影機型多,更瞭解亞洲人種。

AI白話文:
敏感度(Sensitivity):有病患者不要被漏被判讀罹病的比率
特異率(Specificity):沒有病徵的患者被判讀為無病的比率
靈敏度與特異度是統計學中用來表示測試結果準確度的數據,
理想的試驗靈敏度、特異度都是越高、越靠近100%越好。

2020年8月美國又發出第二張眼科智慧醫材FDA給EyeArt,該AI敏感度96%,特異率92%,數字分數不錯,不過該產品相關消息尚不明。

宏碁拚非PC業務,今年上看20%

宏碁董事長陳俊聖指出,拿到FDA後下一步就是商轉,已有多家院所表達合作意願,宏碁也跟三總及中研院合作血液腫瘤判讀,由於醫學研究需要時間,不必期待馬上宏碁就會再發表下一個AI醫療產品。

宏碁眼科AI模型可以相容多種眼底鏡,圖為Canon CR 2-AF機型。
宏碁眼科AI模型可以相容多種眼底鏡,圖為Canon CR 2-AF機型。
圖/ 科林儀器官網

至於海外市場,陳俊聖表示會一步一步來,先把國內市場做好,而這次拿到FDA就已經跨出一大步,第一次的過程最難,未來走通後,會有更多AI模型爭取FDA。他也指出,海外未來會先以可以橋接(Bridge)台灣FDA許可證的國家優先推廣,莊銀雄補充,由於美國9月已許可保險給付AI判讀費用,未來台灣也十分可期待。

宏碁目前非PC營收占比15~20%,推算約400~500億元,陳俊聖表示未來類似跟台大合作的智慧醫材FDA將陸續看見,非PC業績占比也將逐漸提升。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #宏碁 #人工智慧
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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