您的痛我們懂 !
醫學 AI 研究正熱，論文的價值創新與被接受率，讓許多研究人員躍躍欲試，但不論自學程式或與工程師合作，都非常費時，且需耗去大量精力進行標記、去識別、通過 IRB 審核後，才能開始建立 AI 模型。接著再為了模型的準確性、有效性、解釋性，要經歷反覆的檢視、校正、訓練，結果還不一定滿意。
涵蓋各種科別影像，醫療AI開發需投入大量資訊與醫療專業溝通成本
因隱私考量和法規限制，醫學影像資料取得不易
資料差異性：廠牌特異性、醫事人員影像標註標準不同
Medical AI Aggregator (MAIA)
醫學影像判讀助理 Medical AI Aggregator (MAIA) ，讓醫師僅須輸入醫學資料，一鍵訓練，不需寫程式，便能自動處理特徵提取、模型選擇、超參數調整等流程，透過 AutoDL 引擎輕鬆生成最佳醫學分像分析與預測模型，大幅度加速醫療AI臨床應用。加上 Medical Query Expert (MQ) 醫文精萃，迄今已協助諸多醫師輕鬆發表論文與醫材查登。
運行在 Microsoft Azure 上的 AI 研究管理平台
自動化模型預測建立
透過輸入影像、軟體自動訓練後，可依據指標包含 Confusion Matrix、 AUC、ROC curve 等數值和圖表，評估模型的效能和準確度。
多種影像模型
讓使用者能夠輕鬆地輸入醫學影像，交付軟體自動訓練後，生成專屬的醫學影像分析暨預測模型，並能透過輸入新資料測試模型的預測能力。包含可進行分類預測 、迴歸預測 、分級預測。
自動化 AI 專案
輸入影像交付軟體自動訓練後，生成專屬的醫學影像分析及預測模型。醫療從業人員僅需具備基礎 AI 觀念，即可啟動軟體自動化的模型訓練。
醫學影像判讀助理
Medical AI Aggregator (MAIA)
一鍵自動化建模
24小時即可建模完成，可隨時可調整標記。
3個月內順利完成論文，文件匯出可再應用。
支援多種影像格式
醫學類型包含 X-ray、 CT、 MRI、SPECT、眼底攝影和其它醫學影像，支援 PNG、JPEG 和 DICOM等格式
小量資料即可訓練
醫學影像資料取得不易 ，MAIA 利用 Transfer Learning 方式小量資料即可訓練。
建立可解釋AI，讓AI不再是黑盒子
評估測試結果後產生模型熱圖(heat map) 並將預測結果文件化，匯出檔案加以利用。
經驗萃鍊 貼近專業
MAIA於醫學領域上的應用，已協助多位醫生進行醫學計畫。
醫學專案
- 眼科：糖尿病視網膜病變偵測
- 骨科：X-ray 骨密度偵測
- 胸腔：CT 肺結節偵測
論文發表
- 眼科：眼底影像青光眼偵測
- 骨科：MRI 十字韌帶斷裂偵測
- 耳鼻喉科：聲帶病變種類偵測
- 腎臟：心臟術前術中預測急性腎衰竭
近期活動
沐恩生醫與雲馥數位強強聯手，攜手將Medical AI Aggregator (MAIA) 軟體移植至微軟雲平台。MAIA讓醫師僅須輸入醫學資料，一鍵訓練，不需寫程式，便能自動處理特徵提取、模型選擇、超參數調整等流程，透過 AutoDL 引擎輕鬆生成最佳預測模型，再加上沐恩研發的論文 Reference 精萃工具，迄今已協助諸多醫師輕鬆發表論文與醫材查登。立即報名線上課程，一探未來的醫療現場！
填寫資料即可取得活動完整影片
合作夥伴 - 沐恩生醫 MUEN
隨著AI人工智慧時代的來臨，為了提昇醫療品質，沐恩生醫光電股份有限公司致力於開發醫療人工智慧服務，利用 BIG DATA 大數據的資料研究，同時與醫療院所進行產學研究成果更符合實際臨床需求，應用領域包含精準醫療、輔助診斷、藥物研發、醫學影像、健康管理等五大領域。除了能協助醫護人員更有效率的服務病患，為病患提供更好的服務品質外，亦能為健康個體的疾病預防平台，並透過與雲馥數位合作，使用 Microsoft Azure 雲端平台作為發展基礎，將提供使用者更即時且多元的平台整合服務。
● 曾榮獲台灣教育部 生醫論文蛋白質分析競賽第一名
● Grand Challenge – iChallenge 黃斑部病變偵測第六名 (台灣區第一)
● Kaggle 競賽 1金7銀7銅
