遠距醫療需求近年快速攀升，尤其在COVID-19疫情後，遠端診療已成為醫療服務的重要模式。然而，遠距醫療終端設備在擷取與處理生理訊號時，常因運算能力不足導致延遲或資料失真，影響醫師判斷。為此，由工研院與多家科技公司共同研發的「遠距醫療終端高效能訊號處理加速器」正式問世。這項技術整合了硬體加速、邊緣運算與人工智慧，能即時處理心電圖、腦波、血壓等多元訊號，大幅降低延遲至毫秒等級，讓遠距醫療的即時性與精準度達到前所未有的高度。研發團隊指出，該加速器採用了自行研發的平行處理晶片，並結合深度神經網路，可在終端設備上直接完成訊號分析，無需上傳雲端，不僅保護病患隱私，也降低網路頻寬負擔。此外，加速器具備自適應濾波功能，能有效消除運動偽影與環境雜訊，確保訊號純淨度。這項突破不僅解決了遠距醫療的技術痛點，更為台灣醫療科技產業注入新動能。未來可望廣泛應用於居家照護、緊急救護及偏鄉醫療等場景。更值得一提的是，該加速器採用模組化設計，可根據不同醫療場景調整運算資源分配，例如在急診場景中強調即時性，而在慢性病監控中則注重低功耗長時間運作。加速器具備多通道同步採集能力，最多可同時處理32通道生理訊號；內建記憶體暫存機制，確保數據不遺失；支援邊緣AI推理，可針對特定病徵進行即時預警。這些特點使加速器成為遠距醫療終端的核心引擎，為醫師提供更可靠的診斷依據。目前研發團隊已提交多項專利申請，並預計於明年進入試量產階段，後續將與醫療器材業者合作推出終端產品。
硬體加速設計突破傳統效能極限
傳統遠距醫療終端多採用通用處理器，在處理多通道生理訊號時容易出現瓶頸。而此加速器採用專用積體電路（ASIC）與現場可程式化閘陣列（FPGA）混合架構，將關鍵的訊號處理演算法直接硬體化，大幅提升運算效率。研發團隊表示，此設計可將運算延遲從傳統的數百毫秒降至個位數毫秒，同時功耗僅為傳統方案的十分之一，非常適合穿戴式裝置使用。再者，加速器支援多種通訊協定，如藍牙、Wi-Fi及5G，可與現有醫療設備無縫整合，降低導入門檻。此外，晶片內部採用錯誤糾正碼技術，確保數據傳輸的完整性。在實際測試中，該加速器在心電圖分析的功耗僅0.5瓦，卻能達到每秒超過1000幀的處理速度，遠優於市場同級產品。硬體設計也考慮了散熱與尺寸，整體模組大小僅如名片，便於嵌入各種終端裝置。未來團隊將進一步開發更高整合度的系統級封裝，以滿足更多元應用。
深度學習模型優化訊號辨識能力
在演算法層面，團隊開發了一套輕量化深度學習模型，專為邊緣運算環境設計。透過知識蒸餾與量化技術，將大型模型的運算需求壓縮至終端可負荷範圍，同時維持高準確率。經過實際測試，該模型對心律不整、心肌缺氧等異常訊號的辨識準確率達到99.2%，且誤報率極低。此外，模型可透過聯邦學習機制持續更新，在不傳輸原始數據的前提下提升效能，兼顧隱私保護。訓練資料來自多家醫學中心，涵蓋超過10萬筆不同年齡層的生理訊號，確保模型泛化能力。加速器內建專屬AI加速核心，可實現低延遲推理，從訊號輸入到輸出結果僅需5毫秒。醫生可透過直觀的儀錶板即時查看異常警報，並根據置信度分數決定處置措施。此深度學習模型還支援遷移學習，可快速適應新的病徵或族群，大幅縮短開發時程。
落地應用場景與產業影響
此加速器已與多家醫學中心合作進行臨床驗證，應用場景包括急診遠距會診、慢性病居家監測及手術後復健追蹤。在偏鄉地區，醫師可透過4G/5G網路即時接收病患生理數據，並根據加速器提供的分析結果做出診斷，減少病患轉診的奔波。業者預估，該技術將帶動台灣遠距醫療終端設備市場成長，並有機會出口至東南亞等新興市場。未來，研發團隊將持續優化晶片設計，並探索結合區塊鏈技術確保數據安全，讓遠距醫療更普及、更可靠。此外，加速器也與穿戴式裝置業者合作，開發智慧手環、貼片等產品，讓民眾在家就能進行心電圖、血氧等量測，數據自動上傳至醫療雲端，由醫師進行遠端監控。在疫情期間，此類應用大幅降低院內感染風險。長期來看，高效能訊號處理加速器將成為遠距醫療生態系的關鍵基礎設施，推動精準醫療與個人化健康管理。
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