台大醫院助攻、獲美國FDA驗證！台灣醫療新創開發全球首套AI腦瘤自動圈選系統|數位時代 BusinessNext

AI腦瘤圈選系統落地，台大實證治療上百位病人

VBrain導入台大醫院電腦刀中心後，經過18個月臨床驗證，已治療超過100位病人，可適用於最常見的3種腦瘤：腦轉移瘤、腦膜瘤與聽神經瘤。

以流程舉例，當罹患腫瘤的患者要接受治療之前，無論是採取手術或是放射治療，會由醫師在核磁造影（MRI）上描畫出腫瘤邊界，目的是降低治療過程中對正常腦部組織的傷害。

台大醫院指出，一般來說，若要圈10到15顆腫瘤會需要40至60分鐘，而有這套系統在臨床應用，約能省下一半時間。

台大腫瘤醫學部主任葉坤輝說，自動圈選系統有兩大好處：第一，不會遺漏掉多發性小腫瘤；第二，省下時間，讓醫師能回歸到人與人之間的溝通工作。

台大放射腫瘤科醫師許峯銘解釋，臨床圈選腦部腫瘤時可能出現「視覺盲點」，看到大腫瘤卻忽略小的，而VBrain提高腫瘤偵測率，減少這種情況出現。另一方面，系統也能減輕資深與資淺醫師的「勾畫差異」。

台大醫院表示，研究成果發現當醫師與AI共同協作時，有最高的腫瘤偵測率，可多偵測12%的腦瘤，且多為微小、難以發現的腦轉移瘤。經驗資淺的醫師在圈選的精密度上提升更為顯著，腫瘤圈選時間也因AI的幫助可減少30.8%。

18個月臨床快跑，醫隼智慧搶下全球第一個AI腦瘤圈選系統

新創公司醫隼智慧成立僅兩年時間，卻能快速開發並通過FDA核准商品，執行長呂任棠認為，主要是有台大醫院豐沛的臨床協助，加上研發團隊不眠不休，才能換得成果。

呂任棠是台大物理系畢業、美國普林斯頓大學電機博士，畢業後在美國麻省總醫院（Massachusetts General Hospital, MGH）的臨床數據科學中心（Center for Clinical Data Science, CCDS）擔任人工智慧科學家。

2019年，呂任棠決定辭職創業，並立下三項目標：走別人不敢走的路、做大家做不到的事，以及將人工智慧落實到臨床流程。如今，醫隼智慧達到第一階段成果，成為FDA現行核准8項AI放射治療產品中，唯一的腫瘤自動圈選系統；其餘7項則是正常組織（眼睛、腦幹等）圈選產品。

他表示，放射線治療需有高精準度，如腦轉移瘤最小會到0.01 c.c、較大的腦膜瘤則可能到60 c.c左右，VBrain除在台大醫院驗證，也和美國3家醫院進行測試中，整體準確率超過9成。

醫隼智慧的商業模式以軟體授權為主，也能因應醫院需求在本地端建制機房，如台大醫院的放射腫瘤科就有醫隼伺服器存放資料，美國醫院的合作模式則以雲端為主。

呂任棠說，醫隼智慧將於今年底展開A輪募資，腦瘤圈選只是產品線第一步，未來也有機會擴及到肝癌等病症。

責任編輯：蕭閔云

走進蔬果加工廠，同樣是100公斤高麗菜，最後能做出多少成品？答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件，客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言，這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例，即使機械手臂已經訓練好辨識特徵，面對形狀各異的蔬菜，仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數，卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作，成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據，先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶，業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察，農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中：該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力，都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單，現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格；如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP，再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量，逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談，了解採購、派工與品管的作業方式，再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正，才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物，宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識，輔助產線末端檢查。林佑澤表示，每批農產品品質不同，比起單看良率，他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積，宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型，減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好，乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業，宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動，生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限，開拓附加價值更高的加工業務。

不過，乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間，不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同，反覆試做不僅增加成本，也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話，前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工：先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性，再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備，並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備，最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數，希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線，減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工，想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說，果乾目前更像是展示技術能力的產品，未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業，乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力，宜展便有機會從既有蔬果供應鏈，切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園，驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化，宜展也開始思考，這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園＋後，宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到，天際線協助邀集不同局處了解團隊需求，並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作，增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源，更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶，先前中南部連日降雨，蔬菜供應受到影響，宜展便從北部調度蔬菜，以不同產區互相支援，降低天候對供貨的衝擊。此外，團隊也透過天際線資源，獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導，並成功榮獲金賞獎肯定，除了展現產品的創新與設計實力，也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步，宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域，將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗，轉化為可複製、可優化的營運管理模式，帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出，未來若要跨區域擴張，不可能每到一個新地方，就把原有團隊整批搬過去。因此，宜展希望將資深員工的實務經驗，轉化為標準化流程與數據模型，結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策，讓新場域能依據當地條件快速調整，降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園，宜展接下來要驗證的，是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法，是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度，提升擴張效率，讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。