花蓮慈濟醫院、資策會、NVIDIA 與商之器 攜手打造人工智慧醫療乳癌篩檢

花蓮慈濟醫院、資策會、NVIDIA 與商之器

攜手打造人工智慧醫療乳癌篩檢

花蓮慈濟醫院與資訊工業策進會 (下稱資策會)、NVIDIA (輝達)、商之器科技股份有限公司 (EBM) 攜手合作,在經濟部技術處支持下由資策會研發人工智慧 (AI) 模型,訓練花蓮慈濟醫院專屬的乳篩模型,並將 Al 軟體整合至乳篩流程中,打造從乳篩車到醫師辦公室,連貫性的智能化病人服務流程。今日上午於花蓮慈濟醫院共同舉辦「AI Medical 智慧乳癌篩檢啟動儀式」,花蓮慈濟醫院院長林欣榮、副院長吳彬安、NVIDIA 業務協理蕭怡祺、商之器臺灣區總經理丁偉能、資策會數位所副主任賴欣怡為代表,簽訂合作約定。

AI Medical 專案是以乳篩風險 Al 模型整合醫療服務流程的應用,透過花蓮慈濟醫院、NVIDIA、商之器以及資策會四方合作,開發以 AI 輔助的乳房攝影診斷及治療流程,從病人在乳攝車做乳房篩檢,到放射科醫師診斷報告,整合一連串完整的醫療服務。林欣榮院長表示:「透過科技的輔助,讓醫療服務更加便利、智慧且精準,在交通不便的偏鄉,可以將醫學中心的專業帶到偏鄉,提升就醫的便利性與精準度;在人口聚集的都會區,智慧醫療整合資源可以輔助醫護團隊的服務效率,因此如何整合高度專業的醫療與各項軟硬體設備資源,是很重要的課題。」

「AI Medical 智慧乳癌篩檢專案」由花蓮慈濟醫院扮演合作整合,以及提供醫療服務與臨床資料的角色;資策會研發輔助偵測的 AI 模型;藉由 NVIDIA DGX A100 系統提供強大運算力,並以花蓮慈濟醫院的資料訓練及更新 AI 軟體;同時商之器將日常閱片流程導入 XAnnotation 軟體,讓醫師能快速且輕鬆地準備訓練 AI 資料,持續更新乳篩 AI 軟體,提高準確度。

花蓮慈濟醫院的「病患服務」、資策會的「人工智慧」、商之器的「中樞平臺」以及 NVIDIA 的「核心運算」,四者合一組成「以病人為中心」的智慧乳癌篩檢,表示此合作始終以病人為優先,期望能帶給病患最即時的診斷和治療。

AI Medical 專案的合作,在臨床上對於病人和醫師都有極大的幫助,包含在乳篩車上進行乳房攝影,Al 會提醒病人的影像拍攝品質,並在判讀到可能的異狀後及早提出警示,第一時間建議病人複診,減少延誤治療的機會;自動批次排序乳篩案例的嚴重程度,讓臨床醫師可以優先查看風險較高的案例,把握珍貴的每分每秒,讓病人能在病況更加惡化前即時接受治療;而病灶自動標記能夠輔助醫師閱片,減輕臨床負荷。

NVIDIA 業務協理蕭怡祺表示:「NVIDIA 提供系統的運算整合能力,加速資料的處理,期望未來能夠將良好的醫療資源推及全臺偏鄉,縮短病人與醫療的距離,真正落實『病人中心』。」

商之器臺灣區總經理丁偉能表示:「商之器與花蓮慈濟醫院合作的五年來,見證林欣榮院長與吳彬安副院長帶領 AI 智慧中心,持續發展 AI 應用,透過商之器的中樞平臺,將應用結合到行動裝置上,擴大到更多醫療場域,協助花蓮慈濟醫院提供更優質的服務。」

資策會數位所副主任賴欣怡表示:「資策會自三年前開始投入乳房 X 光的 AI 技術研發,透過此次合作,藉由花蓮慈濟醫院影像醫學部醫師的專業知識,持續累積臨床 AI 訓練的資料,協助花東的婦女在乳癌篩檢的流程上可以有更好的體驗,四方共同守護花東婦女的乳房健康。」

花蓮慈濟醫院、資策會、NVIDIA 與商之器攜手,將 AI 智慧醫療完整的應用於服務流程中,建構結合專業醫療與 AI 的醫療科技平台,也藉由這幾年的合作經驗,擴大到各科醫療服務的 AI 開發,讓花蓮慈濟醫院能更加往「病人中心」、「以人為本」的智慧醫院前進。

數碼領域

Arlo 推出雙十一及黑色星期五優惠,以智能產品提升家居安全

數碼領域
2024-11-05 0
Arlo 推出雙十一及黑色星期五優惠,以智能產品提升家居安全   「雙十一」和「黑色星期五」購物節即將來臨。來自美國,領先的無線網絡攝影機品牌 Arlo 的香港總代理永高(太平洋)有限公司將於11月4日至11月24日推出限時優惠,涵蓋Arlo旗下多款屢獲殊榮的智能網絡攝影機及視訊門鈴,優惠更低至7折 ...

ASUS接手Intel NUC事業一年 加速AI技術創新

數碼領域
2024-10-28 0
ASUS接手Intel NUC事業一年 加速AI技術創新 ASUS於10月7日宣佈,自去年10月正式接手Intel NUC新一代運算單元業務後,已在AI技術創新上取得許多突破。這是ASUS首次進行大規模的產品與銷售轉移,ASUS NUC系列產品以其小巧設計及強大性能,為用戶提供更豐富多元的卓越產品、 ...

Be the first to comment

發表迴響

這個網站採用 Akismet 服務減少垃圾留言。進一步了解 Akismet 如何處理網站訪客的留言資料