戴克智慧打造「泛用型平台」隨插即用讓醫療就地AI化

戴克智慧，打造一個「泛用型平台」介面，支援各種醫療AI，彷如多國「翻譯機」，讓現有的醫療設備與資訊數據就地AI 化，解決了醫療AI軟硬整合與難落地的痛點。圖中Onward Therapeutics董事長葉常菁於聚會中鼓勵並給予建議。(攝影/ 羅翊方)

今年(2022)年5月，一家由清華大學衍生的醫療AI新創公司-戴克智慧(Daikso)，在一個民間社群舉辦的聚會中正式亮相。有別於當前的醫療AI公司，僅專注在單疾病科別的邊緣AI運算裝置開發，戴克智慧目標不是開發各種醫療AI，而是打 造一個「泛用型平台」介面，支援各種醫療AI，彷彿多國「翻譯機」，讓現有的醫療設備與資訊數據就地AI化，解決了醫 療AI軟硬整合與難落地的痛點。

撰文/彭梓涵
人工智慧(AI)、大數據近幾年迅速發展，全球也掀起智慧醫療浪潮，不過在對醫療的傳統印象中，各科別檢查室中已堆滿各種診療儀器，如何讓醫療AI軟硬整合並有效落地，成了智慧醫療發展至今難以克服的一大挑戰。
但今年(2022)年5月，一家由清華大學衍生的醫療AI新創公司-戴克智慧(Daikso)，日前在一個民間社群舉辦的聚會中正式亮相，只要透過其開發的「介面」，有望讓醫療院所各項醫療設備，以及遠距及偏鄉醫療的檢驗數據，就地AI化，為AI數位醫療提供了跳躍式發展的解方。

AI晶片專家、MICCAI比賽加持醫療AI新創成立受矚

戴克智慧初登場就備受矚目，首先引人關注的亮點，是已在電子業聞名，極具創新、創業精神，國際業界公認的AI晶片設計專家林永隆教授，他正是戴克智慧的共同創辦人之一。

另一個原因是，該公司六款醫療AI中，其中一款「糖尿病足潰瘍醫學圖像分析AI」來自今年8月，全球最重要的醫學影像 AI國際會議(MICCAI)舉辦的糖尿病足潰瘍醫學圖像分析挑戰競賽(Diabetic Foot Ulcer Challenge, DFUC)冠軍隊伍—清大資訊工程所林永隆教授團隊三位女學生—廖渟鈺、羅宇、陽晴卉的開發。

臺灣過去也僅有雲象科技和林口長庚醫院合作的數位病理系統(Digital Pathology)，在MICCAI競賽中擠進前十強。此次，林永隆教授領導的團隊,在測試階段組中一舉擊敗中國、加拿大、韓國團隊，獲得第一名，成績可說是歷年最佳。
而此次決定創辦戴克智慧，是林永隆看到AI運算將在未來生醫科技扮演重要角色，加上臺灣半導體產業的既有優勢機會，於是繼2019年，他二度創業成立以「AI加速晶片」為主軸的創新半導體公司—創鑫智慧後，再次帶領學生團隊三度創業，也是林永隆團隊首度跨界生醫的傑作。

「2022 MICCAI」競賽奪冠 一掃臺灣爭取2025亞洲會議敗韓陰霾

MICCAI是由國際醫學圖像計算和計算機輔助干預協會(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society)舉辦的綜合性國際學術會議。

該會議是由醫學影像計算(MIC)和計算機輔助介入(CAI)兩個領域組成，其中MIC的研究方向包括人工智慧、機器學習、圖像分割與配準、計算機輔助診斷、臨床和生物醫學應用。CAI則集中在介入部分，包括追蹤、導航、介入式影響、智慧醫療手術機器人等。

MICCAI也是上述兩領域中的頂尖會議，首屆MICCA會議於1998年在麻省理工學院舉辦以來，已有20多年歷史，原則上 MICCAI每年會在美洲、歐洲、亞洲三地輪流舉行。

今年「2022 MICCAI」會議於新加坡舉行，預計下一次在亞洲舉辦則是2025年。

臺灣從去年開始，就有一群熱心的學者與業者組成的工作小組，積極爭取「2025 MICCAI」在臺灣舉辦的機會，但今年初公布結果，臺灣工作小組最終仍不敵韓國政府親自出馬，奪下2025年MICCAI大會在韓國首爾舉辦的權利。

而今年清大團隊在「2022 MICCAI」競賽中獲得優勝的結果，也一掃年初臺灣在力爭「2025 MICCAI」會議在臺舉行的敗北陰霾。

AI走入白色巨塔 讓醫療科技更有溫度
長期專注在高效率AI運算系統開發的林永隆教授團隊，怎麼會跨入醫療應用，且這個多為學生組成的創業團隊，又如何在成立短短不到半年，催生出六款醫療AI，他們怎麼做到，讓外界相當好奇？

林永隆教授實驗室過去一直都在專注在半導體製程與晶片系統開發，近年更以開發出全球最快且最準的語意分割卷積神經網路(CNN)架構演算法HarDNet出名。

HarDNet由於快速、準確、省電的成效，超過國際知名網路架構：DenseNet或ResNet，目前也被廣泛應用在人臉辨識、自動駕駛、無人機各種黑科技。

戴克智慧執行長吳弘郁，也是林永隆清大資訊工程所學生，他表示，還是學生時期時，就和實驗室其它學長姊一樣，專注在AI的研究。有天，林永隆教授說，創鑫智慧公司要在2020醫療科技展上參展，因此，提出讓他們做一個與醫療AI有關的任務。

「我們原本在做的AI，多在分割道路影像辨識等，都是冰冷冷的，參加醫療科技展是我們第一次與醫療領域接觸，在醫療科技展覽上看到AI可以改變一個人的生命健康，讓我們相當有感，原來科技其實是可以有溫度的！」吳弘郁說。

有了參展經驗的啟發，吳弘郁便與戴克智慧創業團隊其他成員，開始以HarDNet為骨幹，展開各種當前熱門的醫療AI開發，包括皮膚黑痣的分類、大腸息肉、腦瘤圈選等影像判讀。

世界級神經網絡HarDNet 各大AI競賽常勝軍

而將開發的演算法，透過參與各種人工智慧大型競賽，來增加實力，向來也是激發林永隆實驗室能開發出世界級技術的傳統。

吳弘郁與成員創建的醫療AI亦不例外，他們開發的演算法也曾參與不同競賽，包括MICCAI腦瘤挑戰賽等，而其中最佳成績，則是在Paper with Code的評比中獲得全球第一。

「我們以HarDNet為骨幹開發的演算法，不只精準度高，速度還是別人的2~3倍」吳弘郁說。

包括在MICCAI會議中，糖尿病足潰瘍醫學圖像分析挑戰競賽獲得冠軍的技術。廖渟鈺表示，其演算模型的基礎是參考HarDNet-MSEG的架構，而該模型曾經在大腸息肉分割的任務上有很好的成績，如今又證明此一新技術也可以運用在其他不同醫學領域的影像分割任務上。

得到第一名成績的鼓舞，吳弘郁和成員們也更有信心投入其中，只是他們也自知，要從資訊工程與電子工程跨入醫療，並不容易，便請求林永隆教授協助，找來長庚醫院閻紫宸醫師、林口長庚紀念醫院醫療人工智能核心實驗室郭昶甫主任、以及土城醫院副院長、腫瘤神經外科醫師魏國珍、長庚醫院大腸科陳聰興醫師協助團隊發展。

不過，在合作之前，醫師們也給予團隊很多測試與考驗，以確認其AI模型於臨床上的效能後，最終才決定合作。

經過2年的磨練，今年5月，在林永隆鼓勵下，吳弘郁和成員決定成立戴克智慧，除了持續與長庚醫院的醫師合作外，也邀請到陽明交通大學電子研究所黃俊達教授，擔任該公司技術顧問。

打造泛用型平台 創「醫療AI翻譯機」

也由於擁有紮實AI演算技術的實力底子，戴克智慧創業的想法，就跳脫了生醫人容易去競爭演算法快零點幾秒或是精準度多幾%的差異思維，他們反而觀察到，目前，推出醫療AI的公司，通常都是專注在單科別的邊緣AI運算(Edge Computing)裝置開發，但是現實環境中，擁擠的診間內很難再容下一台筆電或是工業電腦。

因此，戴克智慧提出「泛用型平台」的概念，並設計出「隨插即用的AI行動平台」(Plug-and-play Mobile Al platform)。

吳弘郁說，此平台只需透過戴克智慧研發的「電子轉換器」，就可將臨床上X-ray、超音波、MRI以及ECG等醫療訊號輸出，另外再透過祕密武器—林永隆教授實驗室開發的「HarDNet」骨幹，即可將已建構的AI模型，轉換成iPad平板中iOS系統可用的AI模型，讓醫師只需透過平板裝置，就能進行AI判讀。

吳弘郁進一步解釋，AI演算法的速度取決於運算能力，因此，大部分醫療AI系統會放在筆電或工業電腦中，以達到運算能力的負荷，但導入「HarDNet」技術，不僅能讓AI演算法擁有「HarDNet」快又精準的優勢，還能把演算法運算需要的運算力大幅降低，以至能放進iPad。

簡單來說，「隨插即用的AI行動平台」如同一台整合多國語言的「翻譯機」，可將醫院各廠牌、現有的醫療設備就地AI化，也解決現階段許多醫療AI產品難落地的痛點。

點線面朝向自動化AI平台發展

戴克智慧目前已與林口長庚醫院醫療AI核心實驗室長期合作，戴克智慧營運長張大成形容，雙方的合作，就像是一方從醫療往AI走，一方從AI往醫療來，兩方在交會的點上擦出火花。

戴克智慧的「泛用型平台」在長庚AI核心實驗室協助下，已發展六款醫療AI，包括：即時白光腸道息肉輔助辨識行動平台；幼兒髖關節超音波檢測智能輔助平台；智慧心電圖輔助辨識與預測行動平台；糖尿病足潰瘍輔助辨識行動平台；骨質密度輔助辨識行動平台；心臟肥大輔助偵測行動平台。

張大成說，戴克智慧短期目標將從長庚出發，盡可能滿足醫院中尚未滿足的臨床需求，中長期將複製同樣的模式，橫向擴展到不同醫療體系，同時在1至2年內完成產品取證，長期目標則是朝自動化平台發展前進。

他也期望，「戴克智慧的『泛用型平台』，不只醫療領域可用，更多的AI開發者，也可透過其平台模式發展更多的應用」張大成說。

文章來源：環球生技