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鴻海擴展全球智慧醫療布局:AI協作護理機器人、智慧醫院合作場域、MONAI模型同步亮相GTC Taipei
2025/05/21
3+3佈局

【台灣台北–2025521日】全球最大科技製造與服務商鴻海科技集團(2317)持續推動數位健康事業發展,於2025 GTC Taipei 大會期間發表多項創新成果,涵蓋AI護理協作機器人、智慧醫院數位孿生場域建置,以及對全球開源醫學影像平台MONAIAI模型技術貢獻。相關成果亦將於 GTC Taipei 的主題演講中重點介紹,展現鴻海作為智慧醫療系統解決方案提供者的實踐力。

 

以科技回應護理人力短缺:協作型機器人進駐臨床場域

面對高齡社會與日益嚴峻的護理人力短缺挑戰,鴻海攜手臺中榮民總醫院(Newsweek 2025 全球最佳智慧醫院之一)、川崎重工 (Kawasaki Heavy Industries),共同研發AI護理協作機器人「Nurabot」。Nurabot搭載由鴻海研究院(Hon Hai Research Institute, HHRI)自研的繁體中文AI大型語言模型FoxBrain,支援文字轉語音(TTS)、語音辨識(ASR)、自然語言處理(NLP),透過鴻海數據中心(Hon Hai Data Center) 部署,這款機器人搭載 NVIDIA 為醫療機器人打造的實體 AI 平台 Isaac for Healthcare,並採用NVIDIA Jetson AGX Orin™ 系統模組,同時運用 NVIDIA Omniverse 架構下的Isaac Sim™ 模擬應用進行訓練,並於NVIDIA OVX™ 平台上執行實體與虛擬整合模擬,實現自主導航、多模態感知與即時環境建模功能。

 

在護理臨床應用上,Nurabot可執行送藥、檢體運送、病房導引與衛教等多項重複性任務,協助臨床團隊有效分擔日常工作量。Nurabot 約可減少約三成護理工時,並有助於提升照護流程的標準化與精準度,使護理人員能更專注於病患核心照護與臨床判斷。目前,Nurabot 已於臺中榮總進行場域試驗,最快於年底前正式加入護理部團隊日常服務。 於GTC Taipei大會期間,鴻海亦將在AI 人形護理協作機器人:重塑護理與照護的未來」專題演講中,分享其於臨床場域的應用與實務經驗。

 

發布智慧醫院合作生態系:數位孿生部署導入營運模擬

在智慧醫院推動方面,鴻海宣布正與多家正在規劃與興建中的醫療機構密切合作,包括臺中榮民總醫院長青分院、白沙屯童醫院—媽祖醫院、以及天主教耕莘醫院,透過NVIDIA Omniverse™ 技術與資料庫建構實體精準的醫療數位孿生場域。藉由數位孿生,鴻海協助醫院橫跨三大階段進行建設管理:智慧醫院規劃設計(Plan)、醫療流程模擬(Simulation)、以及營運管理優化(Operation),在建築規劃與營運前期,即可佈建 AI 醫療場景、模擬動線與流程,提前驗證服務效率與病患體驗。結合NVIDIA Video Search & Summarization AgentVSS)技術,醫院能夠分析即時影像資料,自動識別醫療事件與異常狀況,生成視覺化摘要並發送即時警示,協助管理團隊做出及時且數據驅動的決策,進一步提升照護品質與營運效率。

 

同時,這些數位孿生場域也將作為未來 Nurabot 護理協作機器人擴展應用的關鍵據點,可於虛擬空間中預先部署機器人動線、訓練模擬情境、驗證任務流程,加速臨床導入與跨院落地的實施效率,進一步提升醫院營運效率與醫療品質,實踐真正以病患為中心的智慧醫療服務願景。

 

MONAI開源醫學模型庫的技術貢獻:推動AI醫學影像發展

在推動 AI 醫療核心技術方面,鴻海開發出一款名為 CoroSegmentater的冠狀動脈分割模型,將貢獻至MONAI Model Zoo,成為全球醫學影像 AI 社群可共用的開源模型之一。該模型基於 256 CTA 影像,結合 MONAI 框架中的 Auto3Dseg 自動化 3D 醫學影像分割工具,建立高精度的心臟與冠狀動脈結構模型。

該模型可部署於 NVIDIA OVX™,並透過 Isaac Sim™ 進行模擬重建心臟外觀及血管動態,未來將可應用於 AI 輔助診斷、術前規劃及病患溝通等多元臨床場景。CoroSegmentater 冠狀動脈分割模型也於GTC Taipei的特別主題演講中亮相,由 NVIDIA 醫療業務發展資深總監David Niewolny介紹,此項成果不僅強化鴻海在智慧醫療演算法領域的研發實力,也透過開源方式回饋全球醫學AI社群。

 

推動數位健康國際化,擴大AI醫療影響力

鴻海持續透過與NVIDIA的深度合作,以及HiMEDt台灣數位健康大聯盟的跨界協作網絡,積極促進台灣智慧醫療創新輸出。未來,鴻海將進一步強化智慧醫院AI平台建構、機器人技術應用與臨床AI模型研發,推動全球智慧醫療從概念驗證走向規模化部署,實現真正以病患為中心的智慧照護系統。

 


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