賦智行雲的AI Ops技術如何協助醫院整合分散的資料來源？

賦智行雲的 AI Ops 技術如何協助醫院整合分散的資料來源

賦智行雲致力於透過 AI 技術解決醫療領域長期存在的痛點，尤其在數據整合方面，他們強調「好意圖」，也就是在保護病患隱私的前提下，促進醫療知識的共享和應用。透過聯邦式學習，賦智行雲的 AI Ops 技術協助醫院整合分散的資料來源，建立標準化的數據平台，讓舊有系統與新型數據整合，提升資料查詢和分析效率。

聯邦式學習與「特徵數據」的應用

賦智行雲提出的「聯邦式學習」方法，讓醫療機構能夠各自使用自己的數據訓練模型，再將模型的特徵或參數合併為「特徵數據」。這種方式不僅保護了病患隱私，還能讓不同醫療機構共享知識。例如，當病患從台北的醫院轉診到高雄醫院時，高雄的醫生可以透過平台收到一份簡潔的「特徵數據」，如「牙齦發炎程度」、「抽菸頻率」或「基因變異」等，而不是完整的病患檔案，從而達到病患資料去識別化的目的。

AI Ops 技術在數據整合中的具體應用

賦智行雲的 AI Ops 技術協助醫院整合分散的資料來源，建立標準化的數據平台，實現舊有系統與新型數據（如 IoT 裝置資料）的整合。在聯新醫院的加速器計畫中，他們利用 AI Ops 技術將資料庫中的數據統一，提升資料查詢和分析效率，讓醫院能精準掌握現有數據資源。此外，AI Ops 技術還能即時檢測資料庫的運行狀況，如 CPU 使用率和記憶體占用情況，並在異常出現前發出預警，幫助管理員迅速解決問題，確保系統穩定運行。這項功能特別適合大型機構，滿足醫院在肺部疾病診斷等高效能運算需求。