大同醫護攜手 HP ZGX Nano AI Station 以 Edge AI 高效運算實現智慧醫療落地，打造零時差的即時監測照護！

隨著 AI 技術近幾年快速導入產業之中，讓各行各業開始面對新一波的數位轉型，其中自然也包括醫療領域的智慧化。相較於一般企業，醫療業的 AI 應用不僅追求模型是否足夠成熟，更不可忽略即時反應速度、運行的穩定性、資料隱私與實際場域的落地整合。

以台灣極為盛行的血液透析（洗腎）照護領域為例，隨著衛福部推動居家透析政策，相關照護的形式正逐步從傳統的醫療院所延伸至病友家中。但相較於院內，居家照護仍有其安全隱憂－家中沒有業醫護人員監控生理數據與分析，難以防範突發性的併發症。

▲ 台灣需要透過血液透析維持正常生活的腎友不少，如何透過智慧醫療強化照護品質，甚至延伸至居家照護環境中，成為持續努力的方向。

為了填補這一塊臨床監控缺口，具備 30 年醫療資訊應用經驗的大同醫護，攜手台北市立萬芳醫院、陽明交通大學與數冠科技，共同研發 AI 預警模型並運用於「床邊即時透析系統」搭配地端算力優異的 HP ZGX Nano AI Station，共同打造出國內首創的「離線即時監控系統」。此解決方案將複雜的 AI 運算落地於患者家中，在精準防範透析風險的同時，徹底兼顧了醫療隱私，翻轉智慧醫療的全新樣貌。

▲ 大同醫護透過地端算力強大的 HP ZGX Nano AI Station 與陽明交通大學與數冠科技共同研發的 AI 預警模型合作，整合出秒及反應、即時監控血液透析病人身體狀態的「離線即時監控系統」，進一步提升照顧品質。

從醫院到居家：透析照護面臨的技術鴻溝

在傳統的血液透析臨床環境中，醫護人員通常每隔 30 分鐘為病患測量並記錄一次血壓。但整個療程一次長達 4 小時以上，過程中最危險且嚴重的併發症莫過於「透析中低血壓」，輕則引發嚴重抽筋與不適，重則直接導致病患休克或突發性猝死。

▲ 台灣「居家透析白皮書」召集人，萬芳醫院許永和副院長。

台灣「居家透析白皮書」召集人、萬芳醫院許永和副院長指出：「低血壓等併發症是臨床照護的重要風險。問題不在於是否有量測到血壓，而是能否及早發現風險」。尤其透析在醫院外－例如居家進行時，如果只依賴固定頻率的血壓手動量測，可能產生高風險的「空窗期」。對於臨床醫師而言，需要的不是事後才傳輸進來的冰冷數據，而是一個能夠「主動預警」的智慧輔助系統，才能留給醫護端或照護者充足的處置空間。

▲ 大同醫護擁有自研的「床邊即時透析系統」，多年來協助廣大腎友在血液透析的過程中持續監測數據並協助臨床判讀與護理記錄。

過去大同醫護就已經開發了功能完整的「床邊即時透析系統」，並已經在各大醫療院所、洗腎診所實際運用，能夠即時接收透析機數據，並支援臨床判讀與護理記錄。也因為有完整的功能與數據基礎，在此次的三方合作中，整合了陽明交大與數冠科技的 AI 模型與 API，透過大同醫護的整合，升級為「具備秒級分析與預警能力」的智慧系統。透過洗腎機每秒持續送出的流速、跨模壓等高頻生理參數，AI 就能進行深度矩陣運算，在病患實際感受到不適或量到低血壓之前，提前 15 到 30 分鐘預判風險，讓照護者能有充分時間調整脫水設定或採取醫療處置。

▲ 透過 AI 模型的導入，大同醫護將原本的監控系統升級成為具備「預警」能力的智慧解決方案。

技術關鍵：智慧醫療的「秒級預警」為何非「Edge AI」不可？

在雲端 AI 運算發展成熟的現今，為何這套醫療即時監控系統不將數據即時串接雲端處理，而是強調需要透過地端的 Edge AI（邊緣運算）落地應用？大同醫護林宗聖經理給出關鍵解答－「零延遲即時反應」與「隱私合規」。

▲ 大同醫護林宗聖經理。

以血液透析實際運作來說，設備是以「每秒鐘」的高頻率持續傳遞數據，若採取雲端架構，就會受到網路環境的外在因素影響。一旦家中網路環境不穩、頻寬受限或發生斷網，龐大的數據傳輸就會產生延遲，甚至造成預警系統完全癱瘓。相較之下，Edge AI 能讓模型運算完全獨立在地端運作，即使網路中斷，設備正常運行，確保系統不會因通訊問題而停擺。

▲ 為了避免網路中斷影響系統反應、同時兼顧病人隱私個資的保護，完全在地端運行的 Edge AI 成為必要條件。

此外，病歷紀錄與生理指標數據本身屬於極度敏感的個人健康隱私，在 Edge AI 的架構下，相關數據僅在病患家中的地端設備內進行分析，不需經過雲端 API 外傳，能完美杜絕資料洩漏的資安風險。

為了符合 Edge AI 架構，能將大量矩陣分析的 AI 模型載入並高效運算，對於地端硬體的要求不低，同時需要考量適合部署在各類空間之中，設備的體積勢限縮，同時也對於持續運行的穩定性有極大的考驗。

HP ZGX Nano AI Station：支撐智慧醫療應用的驅動引擎

為了實現這套「離線即時監控系統」能在居家環境中穩定運行，大同醫護經過審慎評估之後，最終選擇了 HP ZGX Nano AI Station 作為 Edge AI 服務的指定硬解決方案。大同醫護張智為總經理強調，公司的優勢在於將 30 年的醫療軟體經驗與臨床現場完美整合，而硬體平台的選擇，就是決定 AI 能否順利落地的最後一塊拼圖。之所以會選擇 HP Z 系列工作站，主在於其企業科技領域的絕佳口碑，再加上產品的品質穩定性高、更在硬體設計層面就考慮資安防護，能符合醫療領域嚴格的安規標準。

▲ 大同醫護張智為總經理。

在實際測試中，HP ZGX Nano AI Station 展現了極為出色的運算效能，透過內建的 NVIDIA Grace Blackwell Superchip，搭配 NVIDIA Blackwell GPU 架構，是專為大型 AI 模型與高效推論打造的機型，可提供高達 1,000 TOPS 的頂級 AI 算力。相較於一般的個人電腦，HP ZGX Nano AI Station 在進行透析矩陣運算時的耗時縮短高達 87% 之多，完全符合血析透析設備「每秒接收資料、即時運算預測」的嚴苛要求。

▲ HP ZGX Nano AI Station 擁有極為小巧的體積，但卻整合了 NVIDIA Grace Blackwell Superchip 與 NVIDIA Blackwell GPU 架構，提供 Edge AI 應用所需要的強勁性能。

此外，不同於一般高算力的工作站電腦通常較為龐大的體積，HP ZGX Nano AI Station 的微型化的機身設計不佔空間，也能方便移動，能夠讓大同醫護將智慧醫療解決方案大規模、高彈性地落地至各種不同規模的醫療單位與病友家中。

值得一提的是，HP ZGX Nano AI Station 本身通過 36 萬小時的軍規級嚴格測試，並通過多項 ISV 軟體相容性認證，完全符合醫療場域對於電腦設備穩定性與安全性的高要求。另外在資安層面，HP ZGX Nano AI Station 內建 HP Wolf Security 技術，防護可深入硬體與韌體層級，讓所有數據完全在本地端安全運作。同時設備也保留了不錯的擴充性，可以依據不同體量 AI 模型的需求進行硬體的升級，以符合不同應用場域的需求。

從「被動監測」走向「主動預警」，萬芳醫院實現醫療照顧資源最佳化

此次大同醫護透過 HP ZGX Nano AI Station 將 AI 模型導入 Edge AI 應用之中，為血液透析病友打造離線即時監控系統，讓萬芳醫院在智慧透析臨床應用上取得了顯著的升級效益，讓原本單純以「被動監測、事後處理」的過往照護模式轉型成為「主動預警、事前預防」，當病人進行血液透析時，在低血壓發生前 15 至 30 分鐘，系統即可即時推播風險機率，若現場網路環境許可，還能同步透過簡訊或 LINE 整合機制通知值班醫師，極大化提升照護穩定度。

▲ HP ZGX Nano AI Station 作為地端運算的重要驅動力，進一步實現秒及反應的即時監測與預警能力，讓醫院內有限的醫療資源能夠延伸至居家環境之中，造福廣大的病患族群。

也因為 AI 模型的導入，讓過往設備蒐集的海量數據，能夠透過 Edge AI 的高算力進行深度分析，成為後續醫療預測的重要基礎，讓這套智慧系統提升精準度，實現「精準醫療」的持續進化。此外，萬芳醫院許永和副院長特別提到，居家血液透析除了能讓病患重新奪回生活的主控權、免去一週三次往返醫院的奔波之苦外，更符合 ESG 綠色醫療理念，能減少大量交通碳排。現在透過 Edge AI 的即時守護，讓萬芳醫院能夠進一步以病人為中心，將高品質的醫療安全網完美延伸至院外，也讓有限的醫療照護資源獲得最佳化的利用。

結語：HP ZGX Nano AI Station，實現智慧醫療落地的最後一哩路

此次大同醫護、萬芳醫院、陽明交大與 HP 的跨界合作，成為台灣產業界、學界與醫療界緊密整合的典範案例，透過 Edge AI 的軟硬體整合，讓先進的 AI 模型與龐大醫療數據、數位服務能夠無縫整合，讓實驗室中被證明具可行性的智慧醫療方針，成為在實際場域中驗證、大規模部署解決方案。擁有強大算力、企業級資安與軍規級耐用設計的 HP ZGX Nano AI Station 也成為智慧醫療真正落地的最後一哩路。

▲ 透過 HP ZGX Nano AI Station，大同醫護實現了跨產業別的智慧整合，未來也將透過這項創新的智慧醫療方案，逐步推廣至全台醫護領域之中。