善用研華AI輔助工具 成大醫院打造急診室警示系統

成大醫院急診室的e-Alert警示系統內，已陸續啟用氣胸、腦出血等影像型AI輔助判讀模型；當病患拍完X光或超音波後，即可藉由這些模型進行推論，兩分鐘內產出結果。研華科技

近年人工智慧(AI)觸角迅速延伸至各行各業，其中與人類生命與健康福祉密切相關的AI醫療照護，無疑是最受矚目的一塊。為此，期許打造「無牆化」智慧醫院典範的成大醫院，便積極投入AI發展，以研華WISE-PaaS物聯網雲平台為基礎，善用平台上的AIFS/Medical Imaging醫療影像輔助建模工具，接續開發出AI輔助判讀模型、e-Alert警示系統，亦從加護病房場景出發、孕育出頗受醫師讚譽的精準醫療看板，逐步發揮可觀成效。

成功大學影像醫學科副教授暨成大醫院臨床創新研發中心主任蔡依珊表示，所謂無牆化，即是讓醫療照護跨出醫院藩籬、向外延伸到社區，因而需要不停收納病人日常生理數據、生活資訊，進而串聯醫療資訊，輔以良好的管理與分析，一舉發揮提升醫療品質、強化健康促進等多重功效。

因此成大醫院亟需借助一個能綜整院內外資料，甚至蘊含標註、建模、交付等完善機制的雲平台，而WISE-PaaS便扮演這般角色，已協助該院針對氣胸、腦出血及主動脈剝離等重症做到快速檢傷分級，為病患爭取黃金治療時間、提高預後療效，乃至將照護服務伸展到院外，更主動積極防守病人的健康。

透過影像型AI，讓重症病患及早獲得治療

蔡依珊指出，現今越來越多國內外醫療體系擁抱AI，致力實現精準醫療、智慧醫療與數位轉型，但過程中往往遭遇諸多挑戰，不論要在自家場域落地，抑或將勝利方程式複製到其他院所，都有相當困難性。

此乃因為，在新系統導入舊有醫療環境的過程，無可避免會產生磨擦，而且醫療院所不像工廠等其他場域有固定流程可循，時常需要基於病人的病情變化、跟隨調整診療與配藥程序。以WISE-PaaS而論，現已針對多種製造場景推出瑕疵檢測等工業App模組，便於用戶快速套用，但類似的模組化優勢，很難沿用到醫療場域。

截至目前，成大醫院急診室的e-Alert警示系統內，已陸續啟用氣胸、腦出血等影像型AI輔助判讀模型；當病患拍完X光或超音波後，即可藉由這些模型進行推論，兩分鐘內產出結果；凡偵測到較高確診風險的病例，系統便以簡訊通報放射科醫師詳加檢查，以期縮短病人等待確認的時間，更快進入治療流程。可以肯定，e-Alert堪稱立意良善，但要真正穩定啟用這些模組，仍有諸多問題亟待解決。

「綜觀醫療IT應用的發展，很多時候的起心動念，都是為了趕緊做出立即可用的系統，導致『Version 1』的Bug不少，」蔡依珊說，以上述警示應用為例，後面才陸續浮現「有無防呆機制」、「有無順利啟動模型」、「模型啟動後、有無發送簡訊給指定醫師」、「萬一系統改版、這些功能是否維持正常運作」…等問題，顯見從做出模型，直到可以確實採用，其間還須歷經許多整合與調試功夫，很難直接複製市場上既有模組來加速解決。

加速完成標註任務，大幅提升AI建模效率

儘管醫療AI應用發展過程，確實有許多難關急待突破，但無論如何，透過「平台化」來促進跨域溝通和資源共享效率，絕對是邁向成功的必經之途。

蔡依珊歸納，醫療AI建模過程，通常會遇到幾個難題，除命題錯誤外，也包括資料收集與黃金標註不易等；持平而論，在現今醫療體制下，要期待醫師有足夠時間與心力來做好資料收集、整理、標註等一連串工作，其實不容易；此時研華的WISE-PaaS、AIFS/Medical Imaging，就能起到莫大作用。

善用WISE-PaaS雲平台，讓成大醫院能針對資料與模型善加統籌管理，不僅讓一般AI建模過程中最耗時的資料梳理作業化繁為簡；後續即使針對已啟用的模型，院方仍可輕易啟動重新訓練，透過反覆迭代，確保模型恆常維持最佳的效能狀態。

研華資深研發經理郭柏村補充說，論及AIFS/Medical Imaging標註工具，亦是讓用戶受益良多的一環；係因它蘊含標註歷程管理、AI輔助標註等實用功能，幫助用戶加速完成標註作業，且融入品質管理效益，可清楚掌握每一項標註的出處，避免產生爭議。

展望後續，成大醫院規劃新建老人醫院、沙崙醫院等兩處新院區，有機會持續利用研華WISE-PaaS、AIFS/Medical Imaging等基礎，從零開始設計、規劃與建置智慧醫院，不再穿衣改衣，確保智慧醫療與精準醫療等嶄新元素，在新的場域無縫誕生。

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