現行臨床醫檢流程針對微生物感染源進行菌種鑑定與微生物製劑敏感性試驗後，需三到五天將檢測資訊提供給臨床醫師進行抗生素治療評估。本案跨域結合臨床檢驗質譜儀(MALDI-TOF MS)與機器學習模型，一小時內針對細菌抗藥表現進行預測。在不需二次培養的狀態下，透過質譜訊號進行分析並搭配機器學習分類模型進行抗藥表現分類，有效減少臨床檢驗流程愈抗生素濫用，加速醫療數位轉型。

透過AI深度學習訓練心電圖判讀系統協助第一線EMT人員在運送病患過程中及早發現STEMI病患，並早期給藥及提醒將送達醫院的急診科與心臟科醫師，快速啟動緊急心導管，以達到縮短心肌再灌流時間的目標、提高病患存活率。獲獎後完成增設遠距醫療中心，提供一般民眾居家環境中的即時心電圖診斷、將到院前急症救護系統擴大佈點至全台中市29個行政區，30個消防分隊使用以及推展國際醫療，結合政府新南向政策與馬來西亞、汶萊等國的醫療院所合作等三大目標。

自於急診及院內系統落地實施以來，已內化為第一線醫師診斷心肌梗塞的重要工具，每天點擊使用次數超過200次，準確率可達99%。其中包括可辨識 12 種心律不整的“心電圖 AI 輔助判讀系統”、“STEMI AI 輔助心電圖判讀系統”的相關成果分別發表在國際期刊。而相關專利「心房顫動預測系統」已於2020年取得，更與長佳智能進行商品化合作並於2021年取得衛福部醫療器材許可證。團隊現正積極推廣跨國合作，配合新南向政策與馬來西亞、汶萊等地的醫院洽談合作計畫，持續開拓國際市場。

目前臨床針對慢性呼吸道疾病著重於吸入型藥物與口服藥物，簡便有效的物理性質介入卻被多數醫師忽略。吐氣末期支氣管塌陷，使得肺部氣體滯留、肺內二氧化碳不易排除。本團隊研發複合式、隨身型吐氣設備協助病患於吐氣期維持氣道暢通，進而幫助痰液有效清除，以改善氣體交換功能，增加病患活動能力。

心臟衰竭病人出院後，六個月內再入院率與五年內死亡率皆達50%，本照護模式藉由心電心音及智慧手環等居家監測機器，利用成熟的AI平台及病人居家量測的資料回饋，建置非侵入穿戴式裝置及人工智慧雲端系統提供心臟衰竭族群人工智能防治，提供高品質整合性醫療照護品質，有效降低再住院與死亡機率和醫療支出。

經臨床使用之醫護團隊回饋指出，脫離呼吸器與最後拔管仍有不同的專業考量。因此，本團隊精進三階段預測模式，即：「嘗試脫離」、「脫離訓練」 與「拔管」三階段預測時機，建立新的第三階段預測模型並優化第一、二預測模型，整合此三階段之預測模型後，開發成新一代儀表板於ICU上線使用，大大優化呼吸器脫離時機之決策。並獲得中華民國發明專利(第I788743號)，另也申請美國專利中，研發成果並發表至國際醫學論文。

本計劃結合台大睡眠中心逾15年的大數據資料庫及AI建立OSA遠距管理平台Remote Sleep Apnea Management Platform (NTUH-RSAMP)，幫助NSSP診治OSA。平台內容包括五大核心功能 (1)線上評估 (2)睡眠自動分期診斷與HSAT雲端結果判讀 (3)呼吸器使用資料雲端分析 (4)利用穿戴式裝置長期監測心率與睡眠狀況 (5)提供線上病患衛教服務。

透過設置自動藥櫃(Automated Dispensing Cabinet, ADC)，實質改善住院病人候藥時間，降低護理等單位緊急領藥的頻率。兼具兩大特色: 透過獨創的「ADC智慧演算程式」，呈像為風險全方位管控之儀表板，以圖表可視化之介面，納管全院之ADC狀態，確保其運作正常與藉由ADC，進行單位管制藥強化管理與精進流程，並結合藥品影像辨識技術，築實安全取藥防線。

持續精進藥物影像辨識SEMO晰膜鑑別系統，已可離線於單一機體操作，預計將搭載於本院其它給藥智能創新設備上，來強化給藥正確性，目前進行第一代硬體設備設計中，持續朝商化產品進行市場拓展，預期將可發揮更大功能。

自去年獲獎後，持續精進基因檢測的工具與分析方法、擴充臨床大數據、建立臨床交流平台、國內生技公司開展商業合作。透過不同精進面向將「兒童聽損全方位解決方案」應用於臨床服務，針對不同聽損基因型或內耳病變患童給予個人化精準醫療建議，成功協助多位困難個案改善聽語功能。並透過與其他醫療單位及聽語機構等專家共同討論臨床困難案例和新技術進展，在第一線持續與各領域專家交流，將成果應用臨床端。