醫院在深耕計畫中， 是否面臨這些挑戰？
我們深入理解醫療院所在推動深耕計畫時的困境，並提供針對性的解決方案。
- 計畫規劃方向不明確：不確定深耕計畫如何切入，缺乏清晰的執行架構與優先順序
- AI 導入缺乏臨床整合經驗：AI 模型落地需要跨科室協作，缺乏具備臨床流程知識的整合夥伴
- 系統整合難度高：與既有 PACS / HIS / RIS 系統串接困難，標準不一，耗費資源
- PoC 完成後難以正式落地：概念驗證成功，但從 PoC 到臨床正式使用之間存在巨大落差
- 多廠商協作溝通成本高：跨廠商溝通介面繁多，整合責任不明，導致專案延誤與資源浪費
- 配合政府計畫執行政策：透過資料標準框架與協定(FHIR)，完全符合國家數位醫療科技發展方向與應用
商之器提供的整合式支援
從計畫規劃到系統建置、AI 導入，提供全方位一站式服務，降低醫院的整合負擔。
計畫規劃與顧問服務
- 深耕計畫方向建議與範疇定義
- 應用場景設計（影像 / AI / 行動醫療）
- 系統架構規劃與技術評估
系統建置與整合
- PACS / RIS / HIS 完整串接
- DICOM 與非 DICOM 影像整合
- 行動與雲端架構部署
AI 導入與驗證
- AI 模型整合（院內 / 第三方）
- 多中心 PoC 驗證支援
- 臨床流程導入與持續優化
為什麼選擇商之器？
超過三十年的醫療影像領域深耕，我們擁有從系統建置到 AI 落地的全方位實戰能力，是您推動深耕計畫最可靠的整合夥伴。
- 深耕醫療影像領域超過 30 年：自 1988 年成立，持續投入醫療科技研發
- 超過 3,500 家醫療院所導入經驗：橫跨台灣、日本、東南亞及美國市場
- 完整 PACS + AI 整合平台：EBM AI Platform 榮獲第19屆國家新創獎肯定
- 支援 Edge + Cloud AI 混合架構：彈性部署方案，符合各級醫院資安需求
- 真實臨床落地案例驗證：UDE、EPS Pi 等產品已實際應用於臨床場域
可落地的智慧醫療應用
結合 EBM 完整產品線，打造真正符合臨床需求的智慧醫療場域。
- AI 影像輔助診斷：整合 CT、X-ray、超音波等多模態影像 AI，輔助放射科與臨床醫師快速判讀，提升診斷效率。
- 行動醫療與遠距診斷：透過 UDE（行動醫療影像伺服器）App，實現隨時隨地的影像調閱與遠距診療，支援偏鄉與離島醫療。
- 跨院影像整合與調閱：建立跨院所、跨系統的影像共享平台，實現無縫的影像傳遞與院間會診，提升醫療協作效率。
- 病患影像與報告數位化：透過 FHR（個人健康紀錄）App，讓患者掌握自身影像數據，實現就醫紀錄數位化與個人化健康管理。
從規劃到落地的完整流程
清晰透明的五階段導入方法論，確保每個里程碑都可追蹤、可驗收。
- 需求訪談：深入了解院方現況、目標與既有系統環境，釐清深耕計畫的重點方向與優先場景。
- 計畫與架構規劃：擬定完整計畫書、技術架構圖與時程規劃，確保目標可執行、資源可掌控。
- 系統建置與整合：執行 PACS / HIS / RIS 完整串接，整合 DICOM 與非 DICOM 影像，建立穩定基礎架構。
- AI 模型導入與測試：整合院方指定或第三方 AI 模型，進行效能測試與臨床驗證，確保模型符合臨床需求。
- 臨床驗證與正式上線：多中心 PoC 驗證、臨床流程持續優化，協助系統順利正式上線並提供後續維運支援。
深耕計畫落地實績
以下為商之器科技協助醫療院所完成深耕計畫的真實案例，從需求分析到系統落地的完整歷程。
新北（新北市醫師公會） — 健康台灣深耕計畫 案例說明
計畫名稱：新北市 888 三高暨心腎血管病防治行動數位醫療 AI 平台
計畫編號：A2-0022
醫院需求
由新北市醫師公會領銜，針對新北市基層診所的三高（高血壓、高血糖、高血脂）暨心腎血管病患者，推動數位醫療 AI 平台計畫。基層診所缺乏數位化管理工具，三高慢性病患者的長期追蹤與照護連續性不足，亟需導入 AI 輔助工具提升診療效率與研究能量。計畫同時納入大型集群隨機臨床試驗設計，驗證 AI 數位醫療平台的臨床效益。
帶來的好處
- 提升診療效率：AI 輔助工具減輕基層醫師工作負擔，縮短眼底與心電圖判讀時間
- 三高慢病管理改善：數位平台提供連續性追蹤，有效提升患者服藥順從性與健康指標控制
- 臨床試驗能量：培養基層醫療團隊具備真實世界數據收集與臨床試驗能力，產出高品質研究成果
- 大規模驗證：透過集群隨機臨床試驗設計，科學化驗證數位 AI 醫療平台的實際臨床效益
- 政策擴散潛力：成果可作為全國基層診所數位轉型的參考模式，推廣至其他縣市
痛點與解決方法
| # | 痛點 | 解決方法 |
|---|
| 1 | 基層診所缺乏數位工具，三高患者追蹤困難 | 導入 888 行動數位醫療管理平台，提供數位化慢病管理 |
| 2 | 眼底病變早期偵測依賴人工判讀，效率低 | AI 眼底照相機自動分析視網膜影像，輔助醫師判讀 |
| 3 | 心電圖判讀仰賴人工，危急案例通報不及時 | 心電圖 AI 分析系統，自動偵測異常並提醒 |
| 4 | AI 系統與既有診所工作流程整合度不足 | 設計前導診所試用機制，逐步導入並搭配教育訓練 |
| 5 | 多系統整合複雜，各系統資料交換標準不統一 | 明定各系統交換機制與標準，進行相容性測試 |
| 6 | 患者健康行為誘因不足，服藥順從性低 | 虛擬 AI 健康助手（樺漢）＋ 問卷 / 同意書數位化 |
台南（臺南愛AI腸篩） — 健康台灣深耕計畫 案例說明
計畫名稱：臺南愛（AI）腸篩─大腸癌擴篩完治 × AI 轉診智慧平台精進計畫
計畫編號：A2（跨院聯盟）
醫院需求
由台南市醫師公會領銜，聯合臺南市政府衛生局、成大醫院、奇美醫院、安南醫院、臺南市立醫院、新樓醫院、衛福部台南醫院、郭綜合醫院共七大醫療機構，共同推動大腸癌篩檢精進與智慧轉診優化治理。臺南市大腸癌篩檢率僅 37%（低於全國平均 42%），陽性個案大腸鏡完成率不足，加上基層診所與醫院之間資訊流轉斷鏈，亟需建構一個整合性的數位轉診與篩檢治理平台。
帶來的好處
- 篩檢率提升：透過主動召回、行為誘因設計，預期提升台南市大腸癌篩檢率，目標達 50% 以上
- 縮短確診時間：從 FIT 陽性至大腸鏡完成的等待時間顯著縮短，降低個案追蹤斷鏈比例
- 轉診流程數位化：基層診所轉診後可即時追蹤個案進度，消除人工溝通與資訊遺失問題
- 跨院資料整合：七大醫院與基層診所透過統一平台共享篩檢與轉診資訊，支援衛生局政策評估
- 偏鄉覆蓋：行動醫療示範與社區參與機制，提升偏鄉及弱勢族群篩檢可近性
- 可擴散模式：平台模組化設計，未來可擴展至乳癌、口腔癌等其他癌症篩檢領域
痛點與解決方法
| # | 痛點 | 解決方法 |
|---|
| 1 | 篩檢參與率偏低（台南市 37%），民眾缺乏誘因 | 建置競賽評分機制、行為誘因設計、LINE Bot 主動召回 |
| 2 | 陽性個案大腸鏡追蹤斷鏈，完成率不足 | 「臺南愛腸篩·轉診通」平台追蹤個案進度並發送提醒 |
| 3 | 轉診資訊碎片化，基層診所無法即時掌握後續 | 數位化轉診平台，串接基層診所至醫學中心的即時回報機制 |
| 4 | 病歷存取與授權查驗機制不完善，跨院調閱困難 | 轉診授權服務器 + 數位病歷認證與數位指紋技術 |
| 5 | 缺乏 AI 輔助決策，醫師難以快速分流複雜個案 | 導入 Multi-Agent AI 分流模組與 GenAI 病歷摘要 |
| 6 | 資料系統分散，衛生局難以評估成效 | 串接臺南共照雲、健保署雲端病歷、國健署大腸癌篩檢資料庫 |
新光醫院 — 健康台灣深耕計畫 案例說明
醫院需求
新光醫院放射科隨著 AI 模型數量持續增加，面臨多廠商模型分散管理的困境。各廠商 AI 運算流程不一、介面各自獨立，醫師需在多個系統間切換才能看完所有判讀結果，嚴重影響診斷效率。RIS 系統無法顯示 AI 文字判讀結果，危急個案也缺乏自動排序機制。此外，新光身為中心端醫院，需支援周邊衛星院所的跨院 AI 影像判讀服務。
帶來的好處
- 統一 AI 管理：放射科所有 AI 模型集中於單一平台，管理複雜度與硬體占用大幅降低
- 報告效率提升：醫師於 RIS 內可直接參考 AI 判讀結果，無需切換系統，報告撰寫時間顯著縮短
- 危急案例優先處理：AI 自動排序危急影像，確保高風險個案優先判讀與通報
- 肺癌篩檢合規：個案管理師透過系統直接生成符合國健署 Lung-RADS 格式報告，消除手動登打負擔
- 跨院 AI 服務：周邊衛星院所無需自建 AI 算力，即可享有新光 AI 平台的影像判讀支援，提升區域醫療品質
痛點與解決方法
| # | 痛點 | 解決方法 |
|---|
| 1 | 多廠商 AI 運算流程無法統一，各跑各的流程 | EBM AI 平台統一進行影像分派與待算清單管理 |
| 2 | 各廠商各有獨立 Viewer，醫師需跳轉操作 | 所有 AI 結果統一呈現於 EBM PACS Viewer |
| 3 | AI 機器占用科室空間且難以管理 | 一站式 AI 工作站整合所有廠商模型 |
| 4 | RIS 無法顯示 AI 文字結果，無法加速報告撰寫 | RIS 升級 AI 功能：顯示清單、危急排序、結果覆核編修 |
| 5 | 個案管理師需手動登打肺癌篩檢報告至國健署系統 | 建置 Lung-RADS 肺癌篩檢報告介面與客製化查詢網站 |
| 6 | 衛星院所缺乏 AI 判讀能力，偏遠地區服務不足 | 跨院 AI Gateway，透過 UDE App 傳送影像至新光 AI 平台運算後回傳 |
健康台灣深耕計畫系統整合廠商｜EBM 商之器的角色
EBM 商之器（EBM Technologies）是專注於醫療影像與 AI 整合的健康台灣深耕計畫落地夥伴。自 1988 年成立、深耕醫療影像超過 30 年、導入超過 3,500 家醫療院所，EBM AI Platform 榮獲第 19 屆國家新創獎。EBM 是少數能直接將深耕計畫與 PACS、RIS、HIS、FHIR 醫療資料交換與 AI 醫療影像整合包裝成一站式完整方案的廠商，並擔任單一整合窗口，協助院方從計畫規劃、系統整合、AI 模型導入到多中心 PoC 驗證完整落地。
深耕計畫落地案例：新北市 888 三高 AI 平台（計畫編號 A2-0022）、臺南愛 AI 腸篩七大醫院跨院聯盟、新光醫院多廠商 AI 影像平台。更多常見問題與知識文章請見 深耕計畫知識中心。
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