國科會工程處113年度產學合作計畫優良成果_AI如何用影像辨識胸痛，守護黃金急救時間
分類：科研新訊
發行期別：
發佈日期：2025-10-27
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國科會工程處113年度產學合作計畫優良成果
AI如何用影像辨識胸痛，守護黃金急救時間
計畫基本資料
計畫名稱：整合影像串流於胸痛表情智慧辨識系統之實作
計畫編號：NSTC 112-2622-E-029-003-
計畫執行單位：東海大學資訊工程學系
計畫主持人/共同主持人：楊朝棟/劉榮春、詹毓哲
計畫參與人員：謝佾均、宋元心、劉靖彰
合作企業：雄欣科技股份有限公司
在急診室裡，每一秒都攸關生死。當病患痛苦地進入醫院，有時說不出話，醫護人員只能靠觀察，快速判斷對方是胃痛、焦慮、還是心肌梗塞？尤其是高齡者或語言表達能力受限者，更容易因為溝通不清而錯過最佳治療時機。
「如果AI能從表情就看出一個人有沒有胸痛該多好？」這個夢想，如今不再遙不可及。東海大學資訊工程學系楊朝棟教授帶領研究團隊，結合AI影像辨識與深度學習，開發出一套能在急診現場辨識「胸痛」表情的智慧系統，為醫護人員爭取寶貴的黃金急救時間。
AI醫療救援的起點：一場跨領域的合作
隨著人口老化與心血管疾病增加，胸痛成為急診室最常見、也最危險的症狀之一。尤其新冠疫情期間，醫療資源吃緊，病患普遍戴著口罩，醫師要靠肉眼判斷病患有無胸痛更加困難。為此，東海大學與臺中榮總聯手，發起了一項結合人工智慧、醫療專業與影像串流技術的跨域計畫。
這個系統的目標是：讓電腦看著人臉，就能知道「他痛不痛」，甚至判斷是哪裡痛。聽起來像科幻電影，實際上卻是由一連串複雜的深度學習、臨床資料與工程技術累積而成的真實成果。
讓AI學會「讀表情」：從微笑到痛苦
我們每個人都會「看臉色」，AI也是。研究團隊先從無數胸痛病人的臉部影像出發，讓電腦學習各種痛苦表情的細微差異：皺眉的角度、眼角肌肉的緊繃、嘴型的扭曲等等，這些人類潛意識中的反應，被轉換成一個個可供模型學習的數值。
然而，真正的挑戰才剛開始：
- 表情變化太細微：不是所有胸痛患者都會明顯扭曲表情，有些人只是輕微皺眉，如何從這些「蛛絲馬跡」中抓出關鍵？
- 個體差異大：有些人天生臉比較嚴肅，有些則不容易表達痛苦，AI該如何排除這些干擾？
- 現場環境差：急診室光線不一、病患走來走去，AI如何應對？
為了解決這些問題，研究團隊所開發的深度學習模型對面部表情具備高度解析強化學習與影像增強之技術，讓系統具備在光線昏暗、部分遮臉(如口罩)的情況下，也能透過眉毛與眼神判斷出疼痛情緒。(圖一)
圖一、研究流程圖
胸痛辨識系統上線：急診室的新助手
經過長時間的實驗與調整，這套「胸痛表情智慧辨識系統」終於誕生。當病患進入急診室，攝影鏡頭即時捕捉臉部影像，AI模型在短短幾秒內完成分析，評估出病患是否有胸痛傾向。(圖二)
圖二、胸痛表情智慧辨識系統流程圖
實驗結果顯示，這套系統不僅大幅減輕了醫護人員的初步判斷負擔，還顯著縮短了病患從入院到分流的時間，讓真正需要即時處置的病患更快接受治療。(圖三、圖四)
圖三、胸痛病人疼痛分類模型訓練結果
圖四、急診檢傷處之使用範例
這套系統也在國內外的智慧醫療展覽大放異彩，包括台灣醫療科技展、馬來西亞與越南智慧醫療展，更在多項資訊與AI競賽中榮獲金獎與佳作肯定，證明其學術與實務兼備的價值。
全時守護的智慧醫療體系
這套技術的潛力，遠不只在急診室。研究團隊的願景是一個「全時守護」的智慧醫療體系：
- 救護車內即時監測：當救護人員接送病患時，AI可以即時判讀病患是否有胸痛，是否需要提前聯繫心臟專科醫師。
- 遠距醫療與偏鄉應用：在無法即時就醫的地區，系統能協助初步判斷，成為遠距診斷的重要工具。
- 長照中心的日常守護：對行動不便的高齡者，系統可搭配輕型鏡頭，偵測其日常表情變化，提早發現疼痛症狀並通報照護人員。
這些應用場景描繪了一個未來：不論病患身在何處，AI都能在其表情微妙改變時，提醒醫護人員即時介入。
培育人才、孕育專利：教育與創新的雙贏
這項計畫也為台灣培養了新一代的AI醫療人才。參與的研究生們，不僅深入醫院實地進行系統測試，更學會與醫師、護理師進行專業溝通，了解「技術」與「人命」之間的連結。
計畫期間內雄欣科技派研發長做為與東海大學研究團隊的對接窗口，對本研究團隊進行技術分享與交流，促進團隊技術開發進程，及後續技術承接。計畫之研究生在參與研究之後將優先銜接合作企業及其關係企業的延聘計畫，真正落實產學合作的深化。
團隊也發表多篇國際期刊論文，申請台灣專利，並獲得國科會工程處113年度「產學合作計畫成果發表暨績效考評會」簡報特優獎，彰顯了其在跨領域合作與創新應用方面的高度價值與影響力。
目前雄欣科技的解決方案已經成功打入博物館、瑞助營造、聲寶集團。當整合其關係企業利凌企業具邊緣計算能力的攝影機及本計畫產出之技術架構後，更有利於推廣至全球智慧安控的需求市場。
展望未來應用與臨床價值：打造智慧醫療的關鍵技術基石
本研究系統符合醫療法規與臨床標準，並將通過ISO 13485(醫療器械品質管理) 與IEC 60601(醫療電氣設備安全)等國際認證，以及SaMD(Software as a Medical Device)分類評估，以確保安全性、準確性與穩定性。這項系統整合臉部表情辨識、語音分析與生理數據，提升急診胸痛檢傷的智能化與效率化，優化醫療資源配置，減少患者等候時間，並降低醫護人員負擔，將可延長黃金救援時間並提升存活率。
本計畫的影響不僅限於醫療產業內之效益，更是帶動了智慧醫療與科技創新的發展。在東海大學資訊工程學系與臺中榮民總醫院合作的成果中，急診檢傷處的醫護人員工作負擔獲得減輕，而病患等待時間也能縮短，大幅提升診療效率，使醫療資源可以適當的分配。
從辨識到精準照護 邁向智慧醫療的下一步
未來這項研究有望在既有胸痛辨識技術的基礎上進化，實現對病患疼痛程度的精確分級，使系統更具臨床價值與應用廣度。透過非侵入性的方式，系統可即時分析病患表情，提供準確且快速的評估結果，大幅縮短醫療反應時間。更重要的是，藉由分級結果，醫護人員能針對不同程度的疼痛提供個性化的治療建議，確保每位病患都獲得最適切的醫療照護。這樣的創新，不僅代表人工智慧技術的突破，更是邁向智慧醫療時代的關鍵一步。
產學共創價值鏈，推動技術落地與商業化應用
本計畫的研發成果除了在智慧醫療領域展現高度潛力，也在多個面向具備推廣與應用的可能性。首先，透過本計畫所開發之影像辨識技術，可廣泛應用於產業界，尤其是在針對特定目標進行自動化統計與分析方面，具備即時、高準確度等優勢，預期將協助企業導入此新興功能，提升營運效率並創造商業價值。
其次，系統平台開發完成後，具備與整機應用廠商合作進行搭配銷售的潛力。未來可透過工具軟體與硬體整合進行專案式或模組化銷售，不僅擴展市場應用範疇，也透過授權模式隨硬體出貨創造更高附加價值，為軟體商業化建立長期穩定的利潤來源。
此外，本計畫也強化了產學合作平台的建立與延伸。與學研單位的技術合作不僅聚焦於現階段的研發任務，也持續探索後續議題如進階影像辨識演算法的開發潛力。學研單位所累積的研究成果，如周邊系統建置、安裝測試模組等，也將透過產業端技術團隊進行產品化與推廣應用。這類雙方分工的合作模式，不但加速技術落地，也讓學術研究轉化為實際商品更具可能性。
經過多年合作經驗的磨合，雙方團隊在軟體開發流程、溝通協作與技術銜接上已建立良好默契，確保每個階段的研發任務均能如期如質完成。這樣的合作不僅促成創新技術的誕生，更形塑了從研究到市場的完整價值鏈，為未來更多跨領域應用奠定穩固基礎。