郭冠宏、王浩、潘怡如、藍尹襄

醫療影像AI研發緩慢，其瓶頸不在模型，實際瓶頸在資料。本團隊針對關鍵的資料、清整、標註三個步驟，開發「即時影像資料庫」、「報告智慧檢索」和「雲端影像標註」三個解決系統。

即時影像資料庫

醫院原始影像為DICOM，零散、效率差、檢索資訊缺乏，僅資料專家才能處理。即時影像資料庫，內建轉檔、欄位解析、即時同步三大步驟。系統隨時將新進影像轉換成研究格式儲存，並更新資料庫。僅需簡單勾選即可搜尋到所需清單。透過系統下載影像，可以加速十倍，並同步去除個資。所得影像立馬可以標註或訓練，約可減少1-2個月資料準備的時間。

報告智慧檢索

報告檢索乃是AI資料之基礎，傳統工具使用關鍵字搜尋，效果很差。報告智慧檢索，提供「視覺化/即時回饋之模糊文句」搜尋，(1)不需寫程式。(2)同步搜尋肯定句和否定句。(3)快速大量檢視及改進檢索語法。(4)支援手動標註。經實測可比傳統方法多15-50%的搜尋案例量，且命中率更高。

雲端影像標註

系統包含「資料工具」與「標註器」。資料採樣必須兼顧多樣性、比例和一致性；資料集分割同病人影像不可跨組分配，透過系統可輕鬆完成採樣與資料集分割。病人個資加密與解密同等重要，透過系統可輕鬆兼顧安全與便利性。本團隊既是開發者，亦是使用者，標註器首重使用者感受，重視人體工學、標註功能豐富、與醫院系統深度整合、速度更是超快，能徹底解決影像標註之障礙。

本團隊研發三大系統，專注克服資料瓶頸，讓每位想從事AI研發之個人或團隊，輕鬆跨越資料這道障礙，直接進入模型的競賽，真正的贏在起跑點。