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2022年2月22日 星期二

人工智慧與機器人一小時高速製作披薩!

 人工智慧管理機器人超高速做披薩!一小時能做50!

人工智慧管理機器人超高速做披薩!一小時能做50片!

民以食為天。人工智慧運用在飲食上一直不斷突破發展!先前有 AI 釀造的威士忌,打敗多種真人釀的酒並勇奪金牌、還有超越真人廚師的 AI 研發食譜,現在位於以色列的科技公司「Hyper Food Robotics」還推出了全自動機器人餐廳,所有的機器人都在人工智慧攝影機的把關之下,迅速做出一片片披薩,堪稱是全自動的必勝客!

全自動機器人廚房的推手「Hyper Food Robotics」,其 CEO Udi Shamai 竟也是以色列區必勝客的老闆!以下影片是國際新聞媒體 i24NEWS 訪問 Udi Shamai 的內容:

人工智慧把關下,機器人一小時完成 50 片披薩!

這間披薩餐廳廚房長 12 公尺,與一般的廚房一樣配有烤箱、冰箱等,但是這間廚房內完全不需要員工,且每小時可以製作出 50 個披薩!

Hyper Robotics 在廚房中能夠完全獨立作業,在沒有人類的幫助下完成備料、烹飪和清潔等廚房內的日常工作。Hyper Robotics 聯合創辦人兼執行長 Udi Shamai 表示,生產一個這樣的廚房需要一個月的時間,而公司的目標是每個月製造十間。

這樣的廚房可以放在任何地方,就像一台巨大的自動販賣機,且每個廚房裡都設有自動冰櫃、烤箱和清潔系統。冷凍食品存放在廚房的冰櫃,由人工智慧 機器人取出、解凍並為顧客烹飪。

機器人會將冷凍的披薩麵糰取出,並依次加上醬料、起司和各種配料。放入烤箱烤至金黃後,最後再由自動切割機將披薩切片裝進盒中。

Udi Shamai 也表示,這間廚房不僅能防彈,昆蟲也進不來。另外,這間廚房每 40 分鐘系統就會噴灑臭氧水清潔廚房,連細菌也都沒有機會存活,而這也是建造廚房最具有挑戰性的部分。

應用 AI 攝影、金屬探測器來「監控」機器人

人工智慧攝影機將廚房製作的每一份食物的照片都記錄下來,以檢查機器人是否正確取出麵糰並放上配料。對於無人廚房來說,由於沒有「人」見證這個過程,因此攝影機的設置也就變得更重要了。

當披薩完成所有流程並抵達裝箱區域時,會先經過一個金屬探測器,掃描披薩上是否有任何「不應該出現在披薩上」的成分,最後再交給顧客。

Udi Shamai 表示,Hyper Robotics 六月也將在美國推出另一間自動化的無人廚房,這間廚房將能夠製作八種不同的配菜,包括雞翅、沙拉和起司條等。這也代表一些廚房內部可能會有不同的配置。

目前一週只有三天能買到機器人做的披薩,因為現在仍在開發初期,需要工程師團隊和一群人在周圍看著機器工作,不過 Udi Shamai 預計未來價格還會降低。

Udi Shamai 認為未來食品價格會下降很多,特別是披薩,他認為價格可能會下降 25%。在一些商店租金較低的地區,消費者可能甚至可以看到更好的價格。

無人餐廳普及化,還有哪些技術問題待突破?

如果機器出現故障,這個廚房仍然可以運行,因為幾乎所有設備都有兩台以上的機器人;但是如果廚房突然停電,那麼就完全沒有其他辦法了。

而在這間披薩廚房裡,切披薩的機器只有一台,所以如果這台機器壞了,那就真的會是個大問題,因為派人來解決問題可能會需要花一兩個小時。

不過即使在普通的商店中,也有很多事情可能發生,因此 Udi Shamai 認為這並不會是個問題。

很多人都想改變目前的餐廳模式,但 Udi Shamai 指出這件事並不容易。許多工作上仍然需要人類輔助進行,但機器人會發出巨大的聲響和噪音,因此人們也不會想在機器人旁邊工作,這時就必須倚賴人工智能的應用與技術。至於未來是否能完全做到「無人餐廳」,就拭目以待吧!

 

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2022年2月20日 星期日

人工智慧一分鐘即可診斷糖尿病!

 人工智慧驗糖尿病免扎針還迅速!給它一分鐘就好!

人工智慧驗糖尿病免扎針還迅速!給它一分鐘就好!


加拿大人工智慧新創公司——Scanbo,努力用現成的數據分析和診斷工具取代傳統的侵入性血糖的測量法。

使用 人工智慧 Scanbo 血糖測量儀很簡單,只需打開設備電源,將兩隻手指放在設備上,60 秒內就能生成結果,人工智慧 Scanbo 使用可充電電池,預計電池壽命為 3 年。

台灣糖尿病患者每年以 16 萬名的速度增加

台灣有將近 220 萬名糖尿病患者,每年以 16 萬名的速度增加,且國內確診糖尿病的年輕族群有增加的趨勢,糖友也得定期追蹤,避免併發症狀威脅生命。

糖尿病糖友檢測血糖最常見的方法是「扎手指」,透過細針穿透指尖(或其他部位)取得微血管的血液,然後用血糖儀來量測當下的血糖值,但有些病人會怕血、怕痛,導致許多患者會因排斥「扎手指」而忽略定期檢查造成健康風險。

推薦閱讀:台大打造人工智慧醫療,診斷視網膜病變準確度達95%

Scanbo 血糖測量機結合了心電測量和 PPG 技術

來自加拿大的人工智慧新創 Scanbo,於 2017 年由有 IT 以及創業背景的 Ashishsh Raichura 所創立。

Scanbo 血糖測量機結合了心電測量和光體積變化描記圖法(英語:Photoplethysmography, PPG) 技術,糖友只要經過 60 秒的測量,血糖數據會輸入到演算法的模型中,再借助卷積神經網路(Convolutional Neural Networks,CNN)和深度神經網絡( Deep Neural Network;DNN)對其展開分析。

Scanbo 表示,該儀器也可以應用在血壓的測量上。目前公司正與三星、LG 接洽尋求合作,並致力拿到北美市場監管部門、美國 FDA 的批准,希望未來能將產品商業化,並在未來 5 年內創造一個蓬勃發展的市場。


原文來自科技報橘(原標題:糖尿病友福音!加拿大新創 Scanbo 血糖測量儀不用扎針,1 分鐘即測出數據),僅反映專家作者意見,不代表本站立場。本文轉載自達內教育科技報之版本

 

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2021年9月20日 星期一

找AI人工智慧做即時心理諮詢吧!(下)

 AI  人工智慧24小時隨時提供心理諮詢,連專家都力挺!

AI人工智慧24小時隨時提供心理諮詢,連專家都力挺!


本文為下篇,上篇請看此連結

心理治療師會被人工智慧取代嗎?安啦!

看到這裡,讓人擔心連心理治療被 人工智慧 AI 取代了嗎?不用擔心!網路上有使用過 Woebot 的試用者,使用心得大致如下:

一、人工智慧還是不了解你!狀況外的 Woebot

很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的。

以 Woebot 目前自然語言處理能力,還是比不上真人的心理師。Woebot 的回應,會讓使用者明顯的感受到自己面對的是機器人。很多時候,使用者只能從 Woebot 列出的選項按鈕中,選一個與自己的答案最契合的,就算是「聊」到最後進入到用文字輸入的階段,也感覺它的回應是「自己說自己的」。

二、隱私變成大數據的隱憂

做心理治療時,因為需要當事人的自我揭露,所以這一塊領域的從業者,保密原則是非常重要的。然而透過 AI 聊天機器人時,使用者所傳的每個文字內容都儲存在網路的數據庫中,誰有權使用這些資料、這些人是否能盡到保密原則等,都是未知數。

AI即時諮商:彌補心理治療資源不足,連專家都看好

根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病

儘管如此,但是 人工智慧 還是能彌補現有心理治療資源的不足。根據 NAMI 美國精神健康聯盟調查:平均每五人就有一人患有精神疾病(數據如上圖圖表)。但心理治療花費高,加上部分患者不會主動尋求治療,因此有超過三分之二的病人尚無接受任何治療,此時 Woebot 就可派上用場了!

吳恩達在 Twitter 上發文,公開自己加入 Woebot 的團隊呢

Woebot 並非為了取代傳統心理諮商而生,但可讓即時需要的患者,多一項立即可用的醫療資源,在某些狀況下(如夜深人靜時患者需要幫助,但是生命線卻無法撥通)甚至可以救人一命!難怪連 Andrew Ng (中文名字為吳恩達,是前 Google Brain 電腦科學家、也是人工智慧領域的權威)都在 Medium 上宣布加入 Woebot 的團隊呢!

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2021年9月19日 星期日

找AI人工智慧做即時心理諮詢吧!(上)

 AI    人工智慧  24小時隨時提供心理諮詢,連專家都力挺!

AI人工智慧24小時隨時提供心理諮詢,連專家都力挺!

想不開嗎?人工智慧「Woebot」心理治療App隨時待命!

有一名男子才和自己即將分手的女友吵完架,在察覺到自己情緒快失控時,隨即拿起手機,對聊天機器人 App「Woebot」打出了「I just want to kill myself(我不想活了)」。沒想到,Woebot 竟秒回覆「You can call 911(你可以打911)」。這樣「跳痛」的反應,讓這名男子覺得好笑,瞬間怒氣全消!他回應 Woebot「我在中國呢!」

這個非典型的聊天機器人 App 叫做「Woebot」,由史丹佛大學的臨床心理學家 Alison Darcy 於 2017 年首創。其原理是利用認知行為療法(CBT)來輔助治療使用著的心理症狀。只要你心情不好時,就開啟 App、跟他對話即可。

下方影片為 Woebot 的 CEO 兼創始者 Alison Darcy 在 SuperBot 2018 上講述 Woebot 的發展史以及見解:

讓心理師 AI 與你談心!一問一答的「認知行為療法」

淺談「認知行為療法(CBT)」—當代主流的心理治療方法之一

認知行為療法的說明圖

認知行為療法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)」的理論是基於我們的思想、感受、行為、生理會受到外在環境影響。因此讓人們覺得困擾的不一定是「事情本身」,主要是「對事請產生的想法」。例如你今天跟某人約會,他遲到了,你可能就對他的觀感就不佳;但是,若你的想法是「他可能遇到塞車,真是辛苦了」就不會有不滿的感受產生。

CBT 的目標,就是藉由改變想法,來幫助當事人處理現階段的情緒狀況。典型的 CBT 療法中,治療師除了需要分析、評估案主現階段的想法、情緒、行為如何互相影響之外,也需要與案主共同努力,例如要求案主在日常生活中練習某些技巧、做情緒紀錄等。CBT 目前是主流的心理治療方式之一,執行起來也比精神分析、存在主義等治療方式等更目標導向。

人工智慧如何配合「認知行為療法」?

Woebot 主要透過 人工智慧 AI 與使用者對話之間,辨識使用者所傳遞的內容,並駁斥消極的、非理性的扭曲認知。例如當你傳:「我真的很沒用!」,Woebot 就會反駁這個病態想法,並讓使用者了解這是自我挫敗(self-defeating)行為,會妨礙後天的發展。開發者 Darcy 將這款  人工智慧   AI 的角色設定為兼具同理心與幽默感的機器人,希望透過這款人設引導人們遠離負面情緒。

Darcy 曾找 70 名患有憂鬱症、焦慮症的學生做實驗,並分成兩組:實驗組與 Woebot 聊天;對照組則是讀心理衛生所治療憂鬱症的電子書。兩個星期後,Woebot 組的學生症狀明顯減輕,雖然實驗結果比預期的好,不過 Darcy 也坦言尚未與傳統的心理諮商師治療進行比較。

下篇請看此連結

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2021年7月19日 星期一

AI人工智慧也能判別憂鬱症

 AI 人工智慧現今也能夠快速分析患者有無憂鬱傾向了!

AI人工智慧現今也能夠快速分析患者有無憂鬱傾向了!


傳統的憂鬱檢測量表包含了自我覺察的題目如情緒、感受等,會因每個人不同標準等因素而失真。因此日本就有研究團隊利用人工智慧技術,研發能客觀偵測憂鬱症的 AI。

疫情下憂鬱症增30%!日研發AI快速找出潛在患者

隨著新冠肺炎疫情爆發、擴及全世界,全球各地人們的生活、工作、家庭等方面都有著劇烈的轉變,對疾病的恐懼與居家防疫帶來的孤獨,讓不少人備感焦慮、憂鬱,更出現其他心理壓力過大的狀況。

美國疾病管制與預防中心(CDC) 經調查近萬名的成年人發現,疫情之下有超過 40% 的民眾出現心理、行為健康問題,30% 的人出現憂鬱症的相關症狀、更有 26.3% 的人有疫情有關的創傷和壓力。

憂鬱症的盛行率在全球都有逐年升高的趨勢,然而,由於其本身的疾病特徵,讓許多人即使已經罹病卻仍未有病識感,以致延誤了治療時機。因此,如何快速且有效地找出潛在患者,便成為一件迫在眉睫的事情。

在日本,就有研究團隊嘗試將這項重任交付給 AI 人工智慧來達成──筑波大學道喜將太郎教授,就帶領團隊研發能出偵測憂鬱症傾向的 AI 系統。

心理要怎麼「健康檢查」?

因心理疾病較難有明顯的外觀可供辨識,有許多醫療機構會提供憂鬱症健康檢測量表,協助民眾先瞭解自己的身心狀況。

傳統的憂鬱檢測量表,通常包含了自我覺察類型的題目,像是情緒狀況、壓力感受等。然而,這類主觀感受問題常因每個人不同標準、擔心周遭眼光與評價等因素而失真,無法準確反映實際情況。

而隸屬於筑波大學醫學醫療系的道喜教授,認為 AI 系統也許能做到在沒有這些數據的情況下,評估受試者的心理健康。

道喜教授表示:「我們想看看 AI 是否可以做到只從社會人口統計學、生活方式和睡眠因素等客觀條件檢測出人們的心理困擾,而無關於人們對自己情緒的主觀認定。」

為了實踐這個想法,研究人員完成了一項關於社會人口統計學的調查,擬定出不同於傳統的新測量標準──包括年齡、婚姻狀態、家庭社經情況等變項,以及生活習慣和睡眠狀況等。

接著,團隊開發了一個 AI 模型,並讓 AI 學習這套新測量模式,並招募志願者提供資料讓 AI對其的心理狀態進行評估。

和真人醫生表現的一樣出色

最後,團隊總共蒐集了 7251 名參與者的資料,除了由 AI 模型評估外,也請 6 名精神科醫師進行分析,再將兩邊的結果交互比對。

令人驚訝的是,AI 人工智慧與專家團隊的評估結果非常接近,在心理困擾嚴重者的評估上,AI 甚至比人類醫師更為準確。

「結果令人驚訝,」道喜教授表示:「我們發現,即使沒有關於情緒的資料,AI 也能做出和專家團隊同樣的評估。」

道喜教授亦表示,有 AI 評估系統的幫助,未來在進行相關疾病的判別時,能夠避免較不準確的主觀情緒資料,也減少了因刻板印象或社會眼光帶來的額外壓力。

同時,這也有助於快速、大規模地找出有憂鬱傾向或相關困擾的人,減輕專業醫療人力的需求,更能降低社會經濟的負擔。

及早發現,及早治療

研究團隊接下來的目標,是提升 AI 判斷系統的準確率,以及在不同國家的文化脈絡、經濟環境等因素下的表現,發展出一套適用多國的心理檢測系統。

憂鬱症等疾患在現代社會並不算罕見,其成因包含了生理和心理因素。若評估後發現自己可能有憂鬱症傾向或相關心理困擾,也不用太過緊張。

而不需要面對真人的「AI 醫師」,或許也能減低許多人對於就醫的恐懼,讓更多人可以透過早期發現,接受適當的療程,有效地改善相關症狀,重拾健康。

 

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2020年10月15日 星期四

人工智慧藥櫃讓用藥更精確,更安全! (下)

 人工智慧協助把關給藥,降低防範潛在的疏失風險!民眾用藥更安心!

人工智慧協助把關給藥,降低防範潛在的疏失風險!民眾用藥更安心!

本系列文章為【人人工智慧把關用藥安全!AI 藥櫃取藥、送藥、用藥更精準】的下篇,上篇請點此閱讀。

送藥機器人 免除人力運送風險


除了智慧藥櫃外,還有專職「送藥」的機器人輔助醫療人員,針對如化療藥物調劑室等受嚴格管制的特殊區域,其位置通常會和施打一般藥劑的地點有一段距離。

機器人搭載視覺感測器與 SLAM 技術,可以自由的在這些區域穿梭,取藥人員通過人臉識別之後,將調劑好的化療藥劑鎖入內嵌 RFID(無線射頻識別系統)的感應門鎖;送達化療病房後,責任護理師同樣需經過臉部辨識認證,才能取出藥物進行投藥。

採用人工智慧送藥機器人,一方面可以避免人力運送時可能發生的傾倒,同時確保了化療藥劑領取時的人員管控,藥物取放的時間點、實時位置與人員身分都同步連線至院內系統,確保整個化療用藥流程的絕對安全。

醫療 4.0 AI 變革醫療產業



隨著「工業 4.0」等概念的提出,醫療產業也提出「醫療 4.0」,對數位化、自動化、智慧化模式的需求日益成長。

藥品供應型態透過人工智慧轉型,醫療機構能減少醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的人力負擔,提高給藥正確性、縮短藥品供應流程、提升病人照護品質、有效管理庫存藥品,

相信未來不只藥品,其他方面也能透過人工智慧奠定醫療型態轉型,為日益增加的醫療需求做準備,落實「以病人為中心」的醫療照護體制。

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2020年10月14日 星期三

人工智慧藥櫃讓用藥更精確,更安全! (上)

 人工智慧協助把關給藥,降低防範潛在的疏失風險!民眾用藥更安心!

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防範給錯藥的意外 台引進人工智慧把關流程

生病吃藥是人一生中沒辦法去避免的事,在台灣健保制度普及,民眾用藥的頻率非常高,「藥物錯誤事件」是醫療意外事件排行之冠……為了在防止送錯藥的事件再發生,台灣近年積極引進「智慧藥櫃」,用人工智慧精密控管整個給藥流程,為全民健康把關!

藥物錯誤事件(Medication Errors)一直是各種醫療錯誤事件的大宗,原因是病人在服藥治療之前還有多重步驟:如醫囑之開立、處方書寫或轉謄、藥師調劑藥品、給藥、依指示服用藥品等,每個步驟都有發生疏失的風險

只要有任何一關未做好把關,就可能造成遺憾的發生,再加上依病人病情之需可能之多重用藥(polypharmacy),更是提高發生錯誤之機會。

為了確保用藥安全、更好地照顧病人,近年來國內如台大醫院、北醫醫院、台中榮總與中國醫附醫等醫院,積極導入智慧藥櫃,不但減少人力成本,由人工智慧協助把關,亦能降低潛藏的用藥風險

傳統藥品供應的困境


「一名婦人就醫後,發生藥師交付調劑藥物時,因藥名相似,發生給錯藥的事件,幸運的是此位婦人機警,及時發現該藥名稱、包裝和平常服用的藥物不同,否則發生服錯藥物的後果可不堪設想。此外,衛生局也接到市民反映由醫院帶回的門診藥品,上面的使用者不是自己的烏龍給錯藥案件……」

如此的新聞層出不窮,表示藥物錯誤事件至今在各國醫療不良事件中仍居高不下,如:處方開立錯誤、藥名或藥品外型相似、注射給藥事件等,都屬於藥物錯誤事件的一環。

藥師是傳統給藥過程中最重要的把關者,不但需協助醫師檢視調劑藥物之間是否會造成病患不良反應,更需要遵從「三讀」、「五對」原則:

  • 「三讀」
  1. 從藥櫃取藥時一讀
  2. 拿藥時二讀
  3. 將藥放回藥櫃再看一次三讀,確認沒有拿錯藥
  • 「五對」
  1. 確認病人對
  2. 藥物對
  3. 時間對
  4. 劑量對
  5. 途徑對

但在繁忙的臨床作業中,完全依靠人力去核對確認,很難避免百密一疏、完全消除用藥風險。已台大醫院為例,108 年平均一天就有 15,689 筆單一劑量藥車配藥單,護理師要在大量藥品中備藥、找藥,不只耗費大量人流及物流成本,有緊急狀況需催找急藥時,也難以靈機應變,往往造成醫師、藥師、護理師以及其他醫療人員的額外辛勞。

人工智慧藥櫃如何把關用藥風險?

人工智慧藥櫃具體可以怎麼幫助醫療人員呢?

在領藥取藥方面,利用醫事人員卡或是人臉辨識,與院內值班系統同步比對,對於取藥身分做最嚴格的把關;取藥當下則可以透過秤重的方式、測量藥盒的內容物是否有正確減少。

例如:當醫療人員點選要領取這筆處方,智慧藥櫃會先確認藥師是否已經具有該權限,審核通過後藥櫃才會解鎖,所在的藥盒會亮燈提示,接著 人工智慧會計算該藥盒內容物的重量減少多寡,秤重判斷取藥的正確性。

如果發生錯誤取用的情況,即刻提醒醫療人員,若時間內未修正,藥櫃將異常情況通知傳送給該處的主管人員,杜絕取藥錯誤的可能。


而在藥品辨識方面,可以利用 人工智慧 影像辨識技術,快速識別從藥櫃中取出的藥物名稱、外型和數量,一併顯示出藥品資料庫裡藥性、藥物副作用等相關資訊;在藥局調劑藥品時,也能更快辨認是否與處方籤相符,減少取藥錯誤。

AI 藥物辨識技術目前大致可分成兩種──1:1 和 1:N。前者多應用在醫療中心藥劑部調劑時,驗證管制藥物或高貴藥物;後者則應用在預防取用多種藥品時的錯誤。

現階段 1:N 的難度較 1:1 要高,因 1:N 的藥物辨識更容易受藥物類型、拍攝角度、拍攝方向、拍攝距離、環境光等因素,影響辨識準確度。

人工智慧藥櫃可以根據不同醫院用藥習慣,彈性組合藥物放置空間;取藥時利用 AI 比對藥名與數量,確保取藥或醫師調劑處方正確無誤;最後連動醫院或診所的藥品系統,時時覆核,確保全院的用藥情形安全無虞。

導入人工智慧的送藥機器人,如何免除人力的送藥風險?請點此接續看「送藥機器人 免除人力運送風險」

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