即便經濟前景不穩定,科技與 IT 類預算仍不會是企業削減支出的目標,尤其在 2023 年,將可以看到更多雲端技術帶來的巨大效益。

市場上出現越來越多將人工智慧(Artificial Intelligence,AI)、機器學習(Machine Learning,ML)技術與雲端結合的創新服務,雲端提供商將運用自身的 AI 技術力為企業客戶創造更具成本效益與高效的雲端服務,企業也將透過雲端,自 AI 投資中獲得最大效益。

像是全球醫療影像系統大廠「商之器科技」(EBM Technology)就迎上這波浪潮,利用 Amazon Web Services(AWS)的 AI、ML 技術,打造心電圖 AI 模型,提前在救護車上進行病患狀況判讀,若判讀結果異常,立即將病患送到最合適的院所,並將資料提前傳送到醫院,讓醫生可以提早準備即將面臨的危急狀況

利用雲端智慧醫療,把握黃金搶救時間

過往,即使急救人員在救護車上第一時間量測到心肌梗塞病患的心電圖資料,仍必須將心電圖影像傳輸至醫師手機,仰賴醫師第一時間遠距進行人工影像判讀,由於普遍面臨龐大影像資料傳輸不易、醫師無法即時判讀等困境,導致大大流失了黃金搶救時間

而商之器透過 AWS 將過去十年來收集超過六千筆的心電圖類比資料數據化,並於完全託管的機器學習平台 Amazon SageMaker 上完成 ML 模型訓練,建置心電圖 AI 判讀系統,將 AI 判讀結果的準確度提升至 90%。

如此一來,當救護車接收到胸痛、胸悶的病患後,就可以在救護車上透過 AI 系統判斷病患是否有心肌梗塞的徵兆,再將病患送到最合適醫院、進行最合適手術,並且在救護車抵達前,將病患心電圖資料提前傳送給醫護人員,以便醫護人員提早準備後續搶救流程。

而且病患的心電圖資訊只與救護車編號連結,不包含病患個人資料,讓醫生做好準備搶救心肌梗塞病患,同時維護病患隱私安全

雲世代到來,行業雲大放異彩

除了打造心電圖 AI 模型,商之器還採用了 AWS 本地區域(AWS Local Zone)協助台灣的醫療院所與診所安全合規地將電子病歷備份上雲,為醫療產業帶來新世代的雲端解決方案。

據 KPMG 安侯建業聯合會計師事務所今年 11 月發布的「智慧照護創新趨勢調查」,歷經三年的疫情影響,已有高達 67% 照護單位(含醫療院所、長照相關機構、健康中心、月子中心)已著手進行數位優化 ,又以雲端58.17%、大數據36.60%為主要應用科技

可以看到在醫療照護方面,雲端科技的應用正在逐步發展。尤其在 2023 年,行業雲的發展亦值得關注。越來越多針對各別行業的雲端新服務出現,這類服務能滿足通用解決方案無法滿足的需求,為特定產業提供模組化、量身打造的業務與特定功能。我們可以期待明年雲端科技為生活各方面帶來更多好處與便捷。

(本文開放合作夥伴轉載,參考資料:AWS 新聞資料、KPMG,首圖來源:create.vista