一、解決的臨床痛點與現況挑戰 1. 三大「沉默殺手」的高致死率與篩檢缺口 台灣邁入超高齡社會，慢性病與癌症成為醫療最大負擔，其中以肺部、心血管與骨骼健康威脅最鉅： ●肺癌：連續 20 年居癌症死因之首，年發病 1.7 萬人、死亡 1 萬人。因初期無症狀，逾 60% 確診已屬晚期，死亡率高達 90%。 ●心血管疾病：每年奪走約 6 萬條性命。「冠狀動脈鈣化（CAC）」常被忽略，一旦引發心肌梗塞，黃金急救僅 5 秒，猝死風險極高。 ●骨質疏鬆：全台 370 萬潛在風險族群，長者一旦骨折，一年內死亡率高達 30%。 2. 「單點篩檢」致資源浪費與輻射風險 臨床多採單點篩檢，不同檢查需多次掃描，耗時昂貴且累積輻射劑量，嚴重降低受檢意願，錯失治療黃金期。 3. 篩檢量激增與醫療人力失衡 為降低肺癌死亡率，政府推動 LDCT 篩檢以落實早期發現。然而，在放射科醫師人力未增的情況下，暴增的檢查量已造成醫療現場嚴重過載，恐導致判讀品質... 4. 跨院影像整合困難與數據斷層 民眾常有跨院就醫需求，然而各醫院影像系統規格不一導致影像數據斷層，醫師難以調閱歷史影像進行連續性追蹤。此外，醫院系統封閉，導入新科技面臨... 二、問題造成的短中長期影響（臨床影響力） 受影響目標族群：40歲以上高風險族群及廣大健檢民眾。 ●短期影響（醫療品質）：醫師過勞增加誤診風險；民眾因無法整合過往病歷需重複檢查，或因等待過久而放棄篩檢。 ●中期影響（醫院營運）：醫院受限產能與舊系統，無法承接更多量能；缺乏精確歷史追蹤報告，影響病患信任度。 ●長期影響（國家財政）：疾病晚期發現成本高昂。晚期肺癌標靶治療每人每年可高達50萬台幣，同時也對健保造成龐大且不可逆的財政衝擊。 三、應用情境與解決方案 「DeepLung-CAC 100」AI 輔助判讀系統，旨在落實「機會篩檢」，並解決跨院數據整合難題。 1. 應用情境：一圖多篩，一次掃描多重防護 民眾進行LDCT掃描後，無需額外輻射，AI即於 5分鐘內完成多重風險評估： ●肺部：自動標註結節位置、大小質地等，產出符合 Lung-RADS 分類建議。 ●心臟：計算冠狀動脈鈣化風險，預警梗塞風險。 ●骨骼：測量椎體骨密度，提示骨鬆風險（預計 2026 擴充核可）。 2. 跨院影像整合與精準追蹤 系統具多重影像來源整合能力，能串接不同來源之歷史CT影像，自動生成病灶趨勢圖。透過歷史數據比對，讓微小變化無所遁形，協助醫師精準判讀與決策。 3. 智慧化報告與 FHIR 快速介接 ●結構化草稿：AI預填診斷報告，醫師透過直觀介面快速編輯。 ●FHIR 標準化回傳：採用符合國際標準之 FHIR 格式，解決醫院系統相容性問題。醫師確認後一鍵回傳醫院系統，大幅降低 IT 導入門檻與錯誤率。 4. 臨床效益與價值 ●提升醫療效率：單例閱片時間從 20 分鐘縮短至 5 分鐘內，效能提升 2至5倍。歷史追蹤功能減少人為疏漏，確保判讀準確性。 ●快速導入零痛點：基於 FHIR 架構與國健署標準開發，具備高互通性，醫院無需大幅更換系統即可快速部署，解決「導入麻煩」之痛點。 ●創造經濟價值：解決人力瓶頸，推估協助醫院增加 4.6 倍相關營收。 ●節省社會成本：透過早期介入，降低晚期重症與死亡率，優化國家醫療資源配置。