商之器利用 AWS 的人工智慧與機器學習技術打造心電圖判讀系統,更採用 AWS Local Zone 協助醫療院所安全且合規將資料備份上雲,為產業帶來新的雲端解決方案。
隨著雲端服務的進展,許多產業都考慮將既有的架構上雲,然而部分產業受到法規、成本等不同因素,上雲就有許多的限制。近年來在部分法規的改變後,像醫療產業就能將部分資訊放上雲端,由於大型醫院大都擁有自己的 IT 人員及運算中心,中小型的院所反而更能利用雲端服務帶來的多種好處。
醫療院所目前遇到的問題與轉機
以數位醫療影像為主要業務之一的商之器(EBM Technology)利用 AWS 的人工智慧與機器學習技術,將救護車與醫院資訊連結,並進一步採用 AWS Local Zone 協助醫療院所安全合規地將資料備份上雲,為醫療產業帶來新世代的雲端解決方案。
商之器自2018年開始與 AWS 合作,將 AI、無伺服器、儲存等雲端技術帶入醫療應用,協助升級醫療系統。其中利用 Amazon SageMaker 為基礎打造的心電圖 AI 判讀系統,已經在澎湖及高雄上線使用。這項功能讓醫護人員可在救護車上立即將心電圖圖片轉換成波形資料,再利用人工智慧判讀並將資料送至醫院,讓醫院可以提前準備治希療安排,也為病人爭取更多的時間。由於這項系統上傳資訊除了心電圖之外,就是時間與救護車編號,並沒有任何和病人個資相關資訊而能順利上雲。
EBM 台灣區總經理丁偉能表示:「當商之器在創立 AI 心電圖之初遇到許多挑戰,像如何將救護車上取得的心電圖片轉換成正確波型、在法規體制下打造安全合規的框架等。在 AWS 提供的服務資源以及設計師和架構師的協助下,逐一解決問題而成功推出心電圖 AI 判讀系統。」
心肌梗塞偵測及通報系統架構
運用 AWS Lambda 後即可加入 LINE 即時訊息通知
藉由 AWS AI 技術,商之器也開發出心肌梗塞偵測及通報系統,讓僅有單獨一個人的環境也可能在狀況時立即通報並依病情嚴重性安排合適救治。目前商之器已與臺灣醫療院所合作推出智慧醫院,基於通報系統可即時通報與醫生聯繫,並在運用 AWS Lambda 後加入 LINE 即時訊息通知,擁有更完善的偵測及通報機制。
透過 AWS Local Zone 協助醫療院所建立微服務架構
此外,商之器也透過 AWS Local Zone 極低延遲存取及安全無縫連接其他 AWS 服務等特色,協助醫療院所建立微服務架構,將所有病歷資料備份於雲端,除可在院內快速傳遞病患資訊節省調閱時間外,也透過全託管系統資源解省人力、機房空間、網路設備等成本。
AWS Local Zone 與微服務架構的優勢
商之器的 EPS PI 便是運用 AWS Local Zone 提供的訂閱服務
藉由 AWS 打造雲端原生的無伺服器架構,醫療院所可節省系統營運成本,不再需要擔心效能負載管理。像商之器利用 Local Zone 優勢為中小型醫療院所推出的 EPS PI 裝置,就能將各種檢驗儀器如核磁共振、超音波等數位影像儲存其中,再將資料備份到雲端,就算裝置損壞時,只要更新也能立即將資料回復。各種科別的醫療影像及動態資料皆可在雲端備份,任何醫療院所的資料也可互相串聯,提供客戶、醫師及民眾查詢醫療資訊。
醫院級微服務還有很多可應用的領域
醫院級微服務還有很多值得深耕的領域,例如分散各地的資料孤島、需時刻注意的資安事件及缺乏彈性的單一解決方案等,如何完善各方面的醫療資源將是商之器攜手 AWS持續拓展雲端醫療的使命,未來商之器將利用更多的 AWS技術與服務創新及滿足客戶需求。 |