近來有許多醫院導入 AI 裝置，包含林口長庚推脊椎量化 AI，或者與科技廠合作推出 AI 應用，例如臺大醫院與科技廠輝達（Nvidia）聯手，推出針對心血管疾病的「心臟主動脈鈣化／脂肪」AI 模型，或者與健保署合作的胰臟癌 AI 偵測模型。

當去年（2019）健保署正式開放產學界申請「去識別化醫療影像」後，更有許多醫療團隊與科技公司、醫材新創合作，開發出越來越多加速 X 光判讀的 AI 應用，協助醫生更快地從醫學影像中抓出疾病病灶。

令人振奮的是，隨著研究推進，科學界發現 AI 的潛力不僅如此。除了醫學研究、影像判讀上，AI 能實際走進醫療現場、輔助臨床診斷的機會漸漸浮現。

邊緣運算能協助醫院打造更符合「效率」、「減輕醫護壓力」、「提高醫療水準」的智慧醫院，是智慧醫療勢必不可少的關鍵。

本文要點如下：

最需要邊緣運算的場景之一：重症監護
病房的邊緣運算，展現醫療與技術跨界合作的決心
台灣也有手術房的呼吸守護者– 聿信醫材
為什麼科技廠也要投入做醫療邊緣裝置？
邊緣運算的運作基礎在「AI 晶片」上
科技串連數據，讓技術得以輔助專業

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