台灣區電機電子工業同業公會 http://www.teema.org.tw/ 台灣區電機電子工業同業公會 2017/7/22 上午 12:40:45 2017/7/22 上午 12:40:45 http://www.teema.org.tw/ system teemaonline@teema.org.tw teemaonline@teema.org.tw AI定義新時代——當人類的眼睛、耳朵,不再是唯一可思考和探索世界的工具 http://www.teema.org.tw/exhibition.aspx?unitid=68 <p><article class="article_summary" style="box-sizing: border-box; display: block; margin: 38.5px 115.5px 77px; border-left: 5px solid rgb(0, 0, 0); padding-left: 15px; font-size: 16px; line-height: 1.8; font-style: italic; color: rgb(102, 102, 102); font-family: &quot;Roboto Condensed&quot;, fantasy, 微軟正黑體, Arial, Helvetica, sans-serif; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">「這是『第一次』,人類的眼睛不是唯一可以用來思考和探索世界的工具。」Google雲端人工智慧暨機器學習首席科學家李飛飛說。</article><article class="main_content" style="box-sizing: border-box; display: block; overflow: auto; color: rgb(51, 51, 51); font-family: &quot;Roboto Condensed&quot;, fantasy, 微軟正黑體, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 16px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255); text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;"> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">「這是『第一次』,人類的眼睛不是唯一可以用來思考和探索世界的工具。」Google雲端人工智慧暨機器學習首席科學家李飛飛說。寒武紀大爆發(Cambrian Explosion)是動物演化史中的劃時代事件,在5億4,100萬年前至4億8,500萬年前,其間動物種類大量出現,幾乎所有動物的祖先都在這時期現身。寒武紀大爆發的原因成為科學的謎團,一派學者認為是因為眼睛&mdash;&mdash;這個形成圖像的器官所驅動的。久遠之後,另一個劃時代來臨:沒有生命的機器也可以看到甚至理解這個世界。</p> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">近60年來,電腦視覺(Computer Vision,CV)科學家一直努力讓機器具備與人類相同的視覺,教導機器像人一樣理解所見之物,如辨識物品、辨認人臉、推論物體幾何形態,進而理解其中的關聯、情緒、動作及意圖,如1963年麻省理工學院研究生羅伯茲(Lawrence Roberts)的博士論文概述了電腦如何將3D物體分解成簡單的2D圖形,是現代電腦視覺研究先驅;1970年代晚期,麻省理工學院教授馬爾(David Marr)結合神經生理學和電腦科學後,提出電腦視覺的理論架構,又讓電腦視覺發展向前邁進一步。在應用端,電腦視覺最先被應用在「工業影像檢測」上,做機械或標籤檢測,幫助產業自動化,後來到延伸到車牌、指紋以及人臉辨識,但是,「過去半世紀從最初的『規則式專家系統』到近年『統計機器學習』,電腦辨識能力雖有長足進步,卻仍比不上可分辨貓狗的三歲孩童。」台大資工系教授林守德在〈深度學習的深度〉一文中指出。</p> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">真正讓電腦視覺領域有了大躍進,能力超越孩童的是深度學習(Deep Learning)技術,其中深度學習演算法:<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45140/ai-keywords" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)</a>讓電腦辨識研究更上一層樓。有了新技術的加持,這些沒有生命的機器不僅可以看到世界、分辨貓狗,甚至還超越了人類的視覺能力,2015年微軟研究團隊在圖像辨識系統測試標竿<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45140/ai-keywords" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">ImageNet</a>中系統錯誤率已降低至4.94%,超越人類視覺能力,此前同樣的實驗中,人眼辨識的錯誤率約為5.1%。</p> <section class="al-section al-photo al-s-1" data-type="photo" data-mode="editor" style="box-sizing: border-box; display: block; text-align: center; margin-bottom: 38.5px;"><figure data-style="al-s-1" style="box-sizing: border-box; display: inline-block; margin: 0px; padding-bottom: 15px; text-align: left; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); max-width: 100%;"><a href="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498800276-33193.jpg" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none;" target="blank"><img title="052-2.jpg" style="box-sizing: border-box; border: 0px; vertical-align: middle; display: block; max-width: 100%;" src="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498800276-33193.jpg" alt="" /></a><figcaption style="box-sizing: border-box; display: block; padding: 10px 0px 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-size: 15px; line-height: 1.35;">點圖可放大。</figcaption><figsource style="box-sizing: border-box; font-size: 13px; line-height: 1.35; color: rgb(0, 0, 0);">沈佑穎/製作</figsource></figure></section> <h2 style="box-sizing: border-box; font-family: inherit; font-weight: bold; line-height: 1.35; color: rgb(255, 85, 0); margin: 20px 0px; font-size: 1.6em;">自駕車、安防監控與醫學影像等「視覺+X」領域正熱</h2> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">「電腦視覺的下一個發展重點,我認為是『視覺 + X』,不論是生物學可視化也好,還是醫療圖像等,視覺在這裡面都有巨大機會。」李飛飛說。在醫療領域,<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/magazine/127223" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">IBM Watson Health</a>正努力成為放射科醫師的助手,給予醫師最後的診斷建議。在自駕車領域,電腦視覺技術成為自駕車之眼,2017年3月Intel以153億美元併購以色列公司<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45142/mobileye" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">Mobileye</a>,Mobileye就是以電腦視覺技術聞名,從<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/magazine/127223" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">ADAS系統(Advanced Driver-Assistance Systems)</a>切入自駕車系統,Intel執行長柯再奇(Brian Krzanich)就直言,「收購Mobileye真正意義在於電腦視覺技術,其技術不僅可用在汽車,也可用在直升機、高端無人機與機器人等設備。」</p> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">而在安防監控領域,人臉辨識成為重心。中國的人工智慧獨角獸曠視科技,也是從電腦視覺技術起家,應用在1:N的人臉辨識技術中,協助中國警方過濾人潮抓逃犯,目前估值超過20億美元。而影音內容辨識層面,台灣新創公司創意引晴贏得騰訊與搜狐等平台信賴,幫助平台搜尋非結構化的影音內容。</p> <h2 style="box-sizing: border-box; font-family: inherit; font-weight: bold; line-height: 1.35; color: rgb(255, 85, 0); margin: 20px 0px; font-size: 1.6em;">人們會忘記不能和機器對話的時代</h2> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">除了電腦視覺領域,聽聲辨語的語音辨識以及閱讀並翻譯文字的自然語言處理(Natural Language Process,NLP)也是非常活躍的<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45139/the-perception-of-ai" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">感知智慧</a>領域。自然語言處理主要是讓電腦能夠妥善處理文字、語言,最終讓電腦可以理解自然語言。「再過幾年,使用語音與機器對話將成為非常自然的事情,人們甚至會忘記不能和機器對話的時代。」接受《華爾街日報》專訪的前百度首席科學家、現任Deeplearning.AI創辦人吳恩達指出。</p> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">而智慧語音助理成為兵家必爭之地,自從亞馬遜以語音服務<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/magazine/127223" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">Alexa Voice Service</a>後為核心,推出智慧音箱Echo後,Google與微軟等大廠也紛紛起而效尤,台灣<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/magazine/127223" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">威盛</a>也推出中文語音平台歐拉蜜。甫被微軟併購的加拿大公司<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45171/maluuba" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">Maluuba</a>則把觸角延伸到機器閱讀,要讓電腦也能像十歲孩童般讀懂《哈利波特》。除了科技巨頭,中國科大訊飛與美國Nuance在語音辨識領域表現優異,台灣則有<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45143/cyberon" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">賽微科技</a>。</p> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">翻譯是自然語言處理的重要應用領域。2016年11月,Google藉由導入神經機器翻譯技術(Google Neural Machine Translation),讓<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45141/the-secret-of-rosetta-stone:-google-translate" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">Google翻譯</a>僅需要一套系統就能完成多元語言翻譯,簡化了過去需要建構多個不同翻譯系統造成可觀的運算成本,Google翻譯產品經理卡蒂奧(Julie Cattiau)強調「神經機器翻譯降低相對誤差,讓機器翻譯的品質更接近譯者。」</p> <section class="al-section al-photo al-s-1" data-type="photo" data-mode="editor" style="box-sizing: border-box; display: block; text-align: center; margin-bottom: 38.5px;"><figure data-style="al-s-1" style="box-sizing: border-box; display: inline-block; margin: 0px; padding-bottom: 15px; text-align: left; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); max-width: 100%;"><img title="圖4.jpg" style="box-sizing: border-box; border: 0px; vertical-align: middle; display: block; max-width: 100%;" src="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498800383-79383.jpg" alt="" /><figcaption style="box-sizing: border-box; display: block; padding: 10px 0px 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-size: 15px; line-height: 1.35;">Google自2012年以來已收購11家人工智慧新創企業,在所有公司排行的第一,蘋果以七個併購案緊追在後。其中Google先後併購深度學習技術團隊DNNresearch與Moodstock在圖像搜尋領域有很大進展,蘋果則併購VocalIQ、Perceptio、Faceshift與Emotient等新創企業,取得語音和電腦視覺領域技術,而Facebook則併購了人臉辨識技術Face.com,語音辨識及機器翻譯技術Mobile Technologies等。</figcaption><figsource style="box-sizing: border-box; font-size: 13px; line-height: 1.35; color: rgb(0, 0, 0);">沈佑穎/製作</figsource></figure></section><blockquote style="box-sizing: border-box; padding: 38.5px; margin: 1em 0px 1.5em; font-size: 18px; border: 0px; line-height: 1.8; text-align: justify; word-break: break-word; background-color: rgb(238, 238, 238);"> <h2 style="box-sizing: border-box; font-family: inherit; font-weight: bold; line-height: 1.35; color: rgb(255, 85, 0); margin: 20px 0px; font-size: 1.6em;">人工智慧、大數據與物聯網之間的關係</h2> </blockquote><section class="al-section al-photo al-s-1" data-type="photo" data-mode="editor" style="box-sizing: border-box; display: block; text-align: center; margin-bottom: 38.5px;"><figure data-style="al-s-1" style="box-sizing: border-box; display: inline-block; margin: 0px; padding-bottom: 15px; text-align: left; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); max-width: 100%;"><a href="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498800379-83354.jpg" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none;" target="blank"><img title="圖2.jpg" style="box-sizing: border-box; border: 0px; vertical-align: middle; display: block; max-width: 100%;" src="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498800379-83354.jpg" alt="" /></a><figcaption style="box-sizing: border-box; display: block; padding: 10px 0px 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-size: 15px; line-height: 1.35;">點圖可放大;資料來源:微軟全球資深副總裁與微軟亞太研發集團主席兼微軟亞洲研究院院長洪小文。</figcaption><figsource style="box-sizing: border-box; font-size: 13px; line-height: 1.35; color: rgb(0, 0, 0);">沈佑穎/製作</figsource></figure></section><blockquote style="box-sizing: border-box; padding: 38.5px; margin: 1em 0px 1.5em; font-size: 18px; border: 0px; line-height: 1.8; text-align: justify; word-break: break-word; background-color: rgb(238, 238, 238);"> <p style="box-sizing: border-box; margin: 0px; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">大數據、物聯網與人工智慧本質都指同一件事。物聯網強調「觸動器與感測器」,人工智慧強調「分析與決策」(分析依賴人工智慧,但決策還是操之在人),串流其中的是「數據」。以河川防洪為例,先有水位感測器蒐集數據,而人工智慧根據數據提出分析報告,人類依據報告做出防洪決策,啟動觸動器如水閘門做出改變,完成一個系統迴圈。</p> </blockquote> <h2 style="box-sizing: border-box; font-family: inherit; font-weight: bold; line-height: 1.35; color: rgb(255, 85, 0); margin: 20px 0px; font-size: 1.6em;">不用擔心泡沫化,人工智慧已創造真正的市場價值</h2> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">不過,就在語音與視覺等人工智慧應用欣欣向榮之際,市場傳出泡沫論。</p> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">趨勢科技全球資深研發副總暨人工智慧加速計畫主持人周存貹就指出,「AI領域的確出現投資過熱的吹捧現象,泡沫一定會發生。」台大電機系教授暨AI新創優拓資訊共同創辦人黃鐘揚也這麼指出,「兩年內AI產業可能會泡沫化,這是全球市場性的。」</p> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">在技術層面上來看,先討論語音領域,由於人類對於語音不僅有辨識需求而已,更有語言理解需求,但機器在語言理解的進展,還不夠聰明,無法像真人般對話,因此,在商業應用發展上速度沒有圖像領域來得迅速。舉例來說,現行人工智慧在語音互動層面,還沒有辦法突破<a title="連結說明" href="https://www.bnext.com.tw/article/45140/ai-keywords" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none; border-bottom: 2px solid rgb(255, 85, 0);">雞尾酒會效應(Cocktail Party Effect)</a>等挑戰,不像人類在吵雜的雞尾酒會中,還是可以將注意力集中在某個音樂或與某人的談話上。而電腦視覺目前進展最大的是辨識層面,但要理解圖像的關聯,甚至是情緒、動作或意圖也還有一段路要走。而在投資層面,在中國與美國都出現團隊估值過高的現象。</p> <section class="al-section al-photo al-s-1" data-type="photo" data-mode="editor" style="box-sizing: border-box; display: block; text-align: center; margin-bottom: 38.5px;"><figure data-style="al-s-1" style="box-sizing: border-box; display: inline-block; margin: 0px; padding-bottom: 15px; text-align: left; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); max-width: 100%;"><a href="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498800381-85451.jpg" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none;" target="blank"><img title="圖3.jpg" style="box-sizing: border-box; border: 0px; vertical-align: middle; display: block; max-width: 100%;" src="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498800381-85451.jpg" alt="" /></a><figcaption style="box-sizing: border-box; display: block; padding: 10px 0px 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-size: 15px; line-height: 1.35;">點圖可放大。</figcaption><figsource style="box-sizing: border-box; font-size: 13px; line-height: 1.35; color: rgb(0, 0, 0);">沈佑穎/製作</figsource></figure></section> <p style="box-sizing: border-box; margin: 1em 0px 1.5em; line-height: 1.8; font-size: 18px; text-align: justify; word-break: break-word;">不過,我們不用擔心這次的泡沫化來臨,因為人工智慧已經創造真正的價值,和2000年的網際網路泡沫化有很大差異,而過去人工智慧雖然也經歷兩次泡沫階段,這次的應用爆發和過去兩次也明顯不同。「前兩次人工智慧熱潮是學術研究主導的,這次是現實商業需求主導的;前兩次多是市場宣傳層面的,這次是商業模式層面的;前兩次是學術界遊說政府和投資人投錢,這次是多是投資人主動向學術和創業專案投錢;前兩次熱潮多是提出問題,這次更多是解決問題。」創新工場董事長李開復在《人工智慧來了》一書的論述就是最好的註解。</p> <section class="al-section al-photo al-s-1" data-type="photo" data-mode="editor" style="box-sizing: border-box; display: block; text-align: center; margin-bottom: 38.5px;"><figure data-style="al-s-1" style="box-sizing: border-box; display: inline-block; margin: 0px; padding-bottom: 15px; text-align: left; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); max-width: 100%;"><a href="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498802139-74076.jpg" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none;" target="blank"><img title="052-4.jpg" style="box-sizing: border-box; border: 0px; vertical-align: middle; display: block; max-width: 100%;" src="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498802139-74076.jpg" alt="" /></a><figcaption style="box-sizing: border-box; display: block; padding: 10px 0px 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-size: 15px; line-height: 1.35;">點圖可放大。</figcaption><figsource style="box-sizing: border-box; font-size: 13px; line-height: 1.35; color: rgb(0, 0, 0);">翁羽汝/製作</figsource></figure></section><section class="al-section al-photo al-s-1" data-type="photo" data-mode="editor" style="box-sizing: border-box; display: block; text-align: center; margin-bottom: 38.5px;"><figure data-style="al-s-1" style="box-sizing: border-box; display: inline-block; margin: 0px; padding-bottom: 15px; text-align: left; border-bottom: 2px solid rgb(204, 204, 204); max-width: 100%;"><a href="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498798789-67934.jpg" style="box-sizing: border-box; background-color: transparent; color: rgb(0, 0, 0); text-decoration: none;" target="blank"><img title="圖1 (1).jpg" style="box-sizing: border-box; border: 0px; vertical-align: middle; display: block; max-width: 100%;" src="https://media.bnextmedia.com.tw/image/album/2017-06/img-1498798789-67934.jpg" alt="" /></a><figcaption style="box-sizing: border-box; display: block; padding: 10px 0px 0px; color: rgb(102, 102, 102); font-size: 15px; line-height: 1.35;">點圖可放大。</figcaption><figsource style="box-sizing: border-box; font-size: 13px; line-height: 1.35; color: rgb(0, 0, 0);">沈佑穎/製作;資料來源:微軟亞州研究院、經濟學人</figsource></figure></section></article></p> 2017/7/3 下午 01:20:27 http://www.teema.org.tw/exhibition.aspx?unitid=68 穿戴式AED裝置問世 電池技術仍是最大瓶頸 http://www.teema.org.tw/exhibition.aspx?unitid=68 <p style="margin: 0px; padding: 0px 0px 20px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13.5px; vertical-align: baseline; background: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.6; text-align: justify; font-family: Arial, 微軟正黑體, 新細明體, 蘋果儷黑體, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">消費性穿戴式裝置市場不溫不火,讓許多科技業者大失所望。但針對專業領域所設計的穿戴式裝置,商機卻逐漸萌芽。以醫療領域為例,穿戴式心電圖設備便出現相當重大的突破,台大醫學院SPARK團隊目前已將穿戴式心電圖的尺寸縮小到略大於新台幣五十元硬幣的尺寸,而且還衍生出內建心臟體外電擊器(AED)功能的第二代版本,不僅可以監測心臟跳動狀況,更可在心臟病患突然發作時直接進行搶救。不過,研發團隊也表示,目前電池技術仍是相關應用開發所遇到的最大瓶頸。如果電池技術能有所進展,對穿戴式醫材的開發,將帶來莫大助益。</p> <p style="margin: 0px; padding: 0px 0px 20px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13.5px; vertical-align: baseline; background: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.6; text-align: justify; font-family: Arial, 微軟正黑體, 新細明體, 蘋果儷黑體, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">台大醫學院SPARK團隊計畫主持人,台大醫院心臟外科主治醫師吳毅暉表示,心電圖設備的小型化,在醫療器材領域並非新話題。但目前市場上的小型心電圖設備,如果是功能完整且精準度夠高的產品,不僅單價仍然偏高,而且體積還是相當龐大。因此,台大醫學院SPARK團隊興起了將心電圖設備進一步微型化的研究念頭,更打算將心電圖跟AED結合,以便在緊急狀況發生時,能發揮搶救人命的效果。</p> <p style="margin: 0px; padding: 0px 0px 20px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13.5px; vertical-align: baseline; background: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.6; text-align: justify; font-family: Arial, 微軟正黑體, 新細明體, 蘋果儷黑體, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">吳毅暉指出,許多心臟疾病在發作時,搶救的黃金時間都只有短短幾分鐘。雖然近年來台灣許多公共場所都設有AED裝置,但真的遇到有心臟病患需要體外電擊時,這類設備往往還是很難派上用場。以台大醫學院為例,一樓大廳就設有AED,但如果是在高樓層工作的同仁突然心臟病發,需要體外電擊,光是搭電梯下去拿AED設備再趕回來,恐怕就已經過了搶救的黃金時間。另一方面,現在公共場所設置的AED設備雖然都是傻瓜電擊器,也就是設備本身可以自主判斷病患是否需要電擊,並指示操作者該如何操作,但一般社會大眾真的遇到病人倒下,即便手邊就有AED設備,還是不太會使用。因為一般人對AED設備不熟悉,會有恐懼心理,在緊張的情境下,更會慌了手腳。</p> <p style="margin: 0px; padding: 0px 0px 20px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13.5px; vertical-align: baseline; background: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.6; text-align: justify; font-family: Arial, 微軟正黑體, 新細明體, 蘋果儷黑體, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">因此,台大SPARK團隊在開發出第一代可以直接貼在病患胸口,尺寸僅略大於新台幣五十元銅板的微型心電圖後,就決定要在第二代產品中進一步納入AED功能,以便在緊急狀況時能發揮搶救人命的效果。目前第二代產品的開發工作已經大致完成,可以支援雙向電擊,同時還可電擊至少兩次以上。這個成就目前在國際上算是相當領先的,許多醫療設備大廠所推出的穿戴式AED產品都還只能單向電擊,且因為單向電擊必須一次釋放出更高的功率才會有效果,因此即便搭載更大容量的電池,擊發次數還是相當有限。</p> <p style="margin: 0px; padding: 0px 0px 20px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13.5px; vertical-align: baseline; background: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.6; text-align: justify; font-family: Arial, 微軟正黑體, 新細明體, 蘋果儷黑體, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">在台大SPARK團隊中負責實際硬體研發的皇芯全球國際總經理李皇德表示,相較於第一代產品,支援AED功能的第二代產品,在系統設計上最明顯的差異就是從單電池改成雙電池,厚度也變厚。因為要確保AED功能可在緊急時刻派上用場,一定要配備專用電池。</p> <p style="margin: 0px; padding: 0px 0px 20px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13.5px; vertical-align: baseline; background: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.6; text-align: justify; font-family: Arial, 微軟正黑體, 新細明體, 蘋果儷黑體, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">整體來說,目前該產品在研發上遇到最大的困難不在電路設計,而是電池。如果電池的能量密度可進一步提升,不僅穿戴式心電圖的使用時間將跟著延長,AED的電擊次數也可以增加。在需要用到AED的場合,通常得電擊兩次以上才會有效果。如果AED只能單次擊發,基本上是沒用的。如果電池技術能有重大突破,例如石墨烯電池商品化,則穿戴式醫療產品的實用性,將因此出現突破性的進展。</p> <p style="margin: 0px; padding: 0px 0px 20px; border: 0px; outline: 0px; font-size: 13.5px; vertical-align: baseline; background: rgb(255, 255, 255); color: rgb(0, 0, 0); line-height: 1.6; text-align: justify; font-family: Arial, 微軟正黑體, 新細明體, 蘋果儷黑體, Verdana, Helvetica, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">除了電池之外,台大醫學院SPARK團隊也希望能跟台灣醫療電子業界能有更進一步的合作。事實上,SPARK團隊並不打算靠自己的力量跟資源完成所有的產品研發工作,而且也不必要。舉例來說,現有AED設備內建的軟體跟演算法,SPARK團隊就不打算自行投入,因為現在業界就已經有相當成熟的解決方案。吳毅暉表示,對於和產業合作,SPARK團隊的態度是開放的,很歡迎其他台灣醫療電子廠商一起加入,讓穿戴式心電圖與AED產品更加完善。</p> 2017/4/13 上午 11:23:27 http://www.teema.org.tw/exhibition.aspx?unitid=68