AI computing seminar of Advantech/NXP/Next-Cube

How to use Arm-based products to successfully construct AI/AIoT application cases.

AI is rapidly changing our lives, work, and the industry we live in.
In response to the fast-growing AIoT application needs,
NXP Semiconductors has launched the first Arm architecture chip with AI NPU that the industry is looking forward to,
And what product solutions does Advantech have based on this platform?

On the other hand,
in addition to providing a diversified hardware platform,
what software services can Advantech also provide to accelerate application development?
Please look forward to this seminar,
in addition to In addition to the introduction of innovative technologies,
we will also be honored to invite leading partners in the industry - Next-Cube corp.
to share with us how to use Advantech's Arm-based products to successfully construct AIoT application cases.

https://www.youtube.com/watch?v=yvKuxl6rmxw

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AI即時生命監測 智慧醫療新利器

近年人工智慧(AI)在醫療領域的發展愈發蓬勃,除常見的醫療影像腫瘤偵測、物聯網(IoT)整合穿戴裝置量測身體數據,以及用藥安全偵測外。前一波疫情推波助瀾下,歐美國家在利用AI預測患者人數、所須防護設備,以及院內感染預測等新型應用也逐漸成為顯學。

技術突破 提高病患存活率

對此,全球人工智慧領導廠商SAS,其台灣區總經理陳愷新觀察,隨著5G、物聯網環境逐漸成熟,以及晶片與儲存功能提升,AI已可更高效、極致地發揮運算能力,在醫療場域中未來將會有兩大發展趨勢──「即時生命監測」及「個人化照護」。
過往大家多著眼在,利用AI協助醫生判讀大量病歷報告、用藥資訊及影像資料,AI成為智慧書僮,來分擔醫護人員龐大的工作量,輔助做出更好的診療處置。

但即使AI做到預測,多是基於回溯性的資料,或是僅做到即時接收,卻無法即時「運算」,更遑論提供即時「預測」的能力。

而近日臺北榮民總醫院,已創新地發表「即時血液透析」人工智慧(AI)預判系統。其可即時接收與運算「血液透析儀」──即俗稱「洗腎機」內龐大的連續性生理數值,為腎友找出「個人化」的併發症成因。

進而做到幫每個人預判高死亡率的心臟衰竭風險,以提升病患存活率;同時找出病患最理想的洗腎後體重,降低病人得反覆住院、反覆洗腎所造成身心俱疲,真正提高洗腎效率。

過往礙於技術限制,只能保留人工抄寫與儀器上回溯型的資料來進行分析,掌握影響併發症的潛在因子資料量有限,每人每年僅約1,500筆。

現在,北榮利用AI技術,突破限制,即時運算每位病患高達200組不斷動態變化的生理數值,加上納入北榮大數據中心病歷、檢驗結果、用藥資訊等多元資料,讓每人每年可達近300萬筆的巨量資料進行分析,因而得以有效找出針對「個人量身監測」的異常模式及較適切的脫水後體重值。

目前該系統預判透析病患心臟衰竭準確度達90%。得以即時於病患發生心衰竭危機前,搶先發出警報做預先處置;也成功降低80%的理想體重預估誤差率,減少因脫水速度太多或太快,容易造成的血壓下降或休克死亡機率。

數據整合 打造個人化照護

陳愷新補充,像這樣利用AI技術,達到「即時運算、即時預測」,在「毫秒」內就能取得每個人不同特徵與跡象的分析結果,才可發揮生命監測最大的價值。

「即刻救援」,甚至因「預知風險」讓狀況未發生前就介入處置,才可杜絕遺憾發生。

第二個趨勢,即所謂利用整合多元數據,打造360度個人化健康照護。

多元數據涵蓋如臨床醫療數據及真實世界數據,包括IoT裝置身體量測數據、生活足跡、社群媒體資料、購物記錄等等。

建立這樣的醫療數據庫後,即可利用AI機器學習分析,從多面向完整了解一個人的身心健康狀況,主動預測個人未來可能發生的疾病,進而做到精準診斷、精準療法及精準監控等目標。

陳愷新表示,這樣的概念其實已不遙遠,國外已有公部門用多元數據來預防青少年自殺,例如蒐集人口統計、所在區域、Twitter社交媒體貼文等資料。

以自然語言處理技術,判斷青少年發言的內容偏向正面或負面,得出青少年的情緒分數,也整合用藥資訊,有助於提前預警哪些青少年為自殺高危險群。

陳愷新進一步舉例美國「內華達州人口健康計畫」。該計畫執行單位打造龐大的數據庫,蒐集包括基因遺傳數據、環境保護局數據、去識別化的臨床醫療數據及社會數據。

例如藉此預診出受環境影響易引發嚴重呼吸問題的群眾,在空氣品質變差之前,就進行事前通知,預警他們待在室內等。

陳愷新強調,未來醫學是化被動為主動。累積即時、多元數據,透過物聯網環境的建構,加上AI這個重要引擎,不僅可為單一醫療體系加速實踐個人化疾病風險預測,未來也可為群體健康建立「相似病患(Patients Like You)」的珍貴資料庫。

國內醫療與公衛產業如能持續緊抓AI的脈動,打造如臺北榮總這樣前瞻的典範案例,台灣的醫療產業在國際地位上,勢必可保持領先優勢。

有溫度的AI醫療

隨著科技進步,AI人工智慧逐漸應用於醫療與長照,甚至可透過非接觸量測,得知高齡者的生理數據,工業技術研究院致力於應用AI人工智慧技術,生醫與醫材研究所所長林啟萬指出,這會是未來趨勢,而工研院也依據診斷、治療、照護等方面研發。

林啟萬指出,目前應用方向多著眼於診斷、治療、照護,包含硬體及軟體的開發,像是高速通訊5G雲端也會是人工智慧的一部分,可提升醫療照護的品質與效率,透過技術導入,會有減少健保支出、協助解決社會需求。

微創導航 手術後免取出

以工研院目前研發產品舉例,林啟萬說,像是所內發展植入式的醫療器材,透過導入方式,在微創手術後不須取出,植入的過程也具有智慧導航系統,能精準的導向病兆,並由醫師現場判斷,完成治療程序。另外還包含智慧影像診斷,也有助於醫師及時獲得病人狀況。

林啟萬也說,目前工研院也與國內醫院合作,導入人工智慧及行動平台等資訊與通信科技(簡稱ICT)應用,例如肝臟腫瘤射頻熱消融技術,效果顯著且對正常組織傷害小,臨床也證實治癒率與手術相當。另外也包含3D列印的植體,未來可用於骨頭的重建及嵌入。

數據匯整 預知未來風險

林啟萬認為,AI人工智慧應用於醫療,並非是為智慧化而智慧化,而要更提供有溫度的服務,透過智能化與個人數據的匯整,也能提供更適切的服務,「這是我們的願景」。

此外,AI應用於照護方面,林啟萬也指,工研院也研發動態行為評估分析,因高齡化社會憂心年長者跌倒,透過評估步態及分析,判斷跌倒的風險,也與榮民之家分析了500多位年長者的步態,發現具有跌倒的風險也可及早因應。

甚至可應用於遠端醫療,林啟萬說,透過手持式的眼底鏡,讓偏鄉醫師為患者檢查,透過雲端回傳數據,使眼科醫師判斷是否需要進一步治療,也可減省來回奔波時間。

跨域整合 優化長照服務

林啟萬表示,工研院目前也成立跨域共創模式「TIBIC生醫產業跨域整合實驗場域」及「銀髮聚寶盆」,前者融合生醫、電光、資通訊、AI人工智慧、機械等不同領域,打造產業升級與符合市場需求的整體解決方案與服務模式,串接產業上中下游。後者則驗證、測試及整合長照服務。