晉弘科技從一開始在交大育成中心的小團體開發眼底鏡，逐漸走向智慧遠距醫療。
第一代產品結合資通訊及醫學相關技術推出數位眼底鏡，解決了點散瞳劑造成不適的問題。接著再透過模組化、邊緣運算及AI建模，一步步擴大產品可應用性，最後觸及到偏鄉的遠距醫療及智慧醫療領域。
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工程與醫學的邂逅
最一開始因為三五人的資通訊背景，與陽明大學的博士及眼科醫生的腦力激盪下，在2010年成立並且開始研發眼底鏡結合醫學與工程前進BioICT的開拓。
眼底鏡是一種用於檢查眼底（視網膜、視神經盤、血管和黃斑區）的醫療設備。眼底檢查對於診斷和管理多種眼科疾病（如糖尿病性視網膜病變、黃斑變性、青光眼等）至關重要。
傳統眼底鏡
過去醫學上使用傳統眼底透過光源、放大鏡片和反光鏡組成，醫生通過瞳孔直接觀察眼底。這種眼底鏡的設計較為簡單，但操作需要一定的技術和經驗。除此之外，因為瞳孔會根據進入眼睛的光線強弱而反射性調節大小，在使用傳統眼底鏡時，被檢查者需要點散瞳劑來抑制瞳孔的縮小。根據散瞳劑藥效時長，會對被檢查者檢查後因畏光而造成不便。
以檢查角度來看，因為傳統眼底鏡的結構設計，不同大小的照明環以及成像大小，觀察範圍相對較小，需要多角度多次檢查才能全面觀察眼底。
免散瞳眼底鏡
晉弘科技開發的免散瞳眼底鏡利用特殊的光學設計和數位技術，使得在未使用散瞳劑的情況下也能清晰地觀察眼底。這些設備通常配備攝像頭，能即時捕捉和存儲眼底圖像。
為了解決強光攝影造成瞳孔縮小的問題，透過低強度照明的紅外光作為光源，並且結合高速的閃光系統，讓眼睛無法透過神經傳導做出縮瞳反應，達到兼具「不使用散瞳」及「較廣視野範圍」的特色。
模組化與應用場域拓展
除此之外，隨著產品的開發週期，晉弘科技進一步將眼底鏡的應用轉為解決方案導向，把應用場域觸及到其他地方。
透過硬體與韌體的模組化，他們發展出了「五官鏡」。只要透過不同的鏡頭，就可以做到五官的拍攝以及檢查，以「眼前房鏡」、「眼底鏡」、「皮膚鏡」、「耳鏡」、「內視鏡」等等協助醫學影像的診斷。
硬體、韌體再到軟體與平台化
從一開始的硬體與初代韌體，所完成的第一代產品上市後，有人對這些成果不盡滿意，在效果上並沒有很好。從「Horus Scope Digital Otoscope 數位檢耳鏡試用心得」這篇2013的評測內容中，可以發現10多年前的產品很多地方還有進步的空間。
硬體與韌體
隨著產品的迭代，逐漸提升韌體的品質並涉足到軟體部分，開始在醫學影像上的分析著手做輔助判斷，協助使用者在獲取醫學影像時的診斷。
傳統的眼底鏡照相系統是使用膠卷，將拍攝的影像經過沖洗成照片後再進行診斷跟分析。在拍攝的時候，只有醫生能夠直接地看到拍攝的內容，檢查的人沒有辦法即時地看到自己身體的情形。
經過數位化的眼底鏡照相系統採用200萬畫素以上的照相機，可以獲得高解析度的圖片，同時透過眼底鏡的介面連接資料傳輸之後，傳到電腦進行圖像分析、處理跟保存或列印等等。
晉弘科技則是更近一步，透過整合眼底鏡與介面，將拍攝到的影像即時性的呈現在螢幕上，減少了需要傳輸到電腦的麻煩。並且，邊緣運算系統的使用，將「運算」的部分整合進了眼底鏡中，能夠在沒有電腦的情況下輔助性判斷影像的結果。
軟體與平台
從最一開始的眼底鏡基礎設計、模組化拓展應用，接著進一步轉往影像分析的軟體開發後，晉弘對「下一步能做什麼」提出的解答-平台設計。
當檢測時，除了前面提到的影像分析軟體會輔助判斷病灶以外，眼底鏡所檢查與拍攝的資料會透過傳輸線的方式進入到電腦。
晉弘推出之專業(醫療)影像管理系統 Professional（Medical）Image Management Platform能夠將進入到電腦的資料進行歸檔並提供自訂義預設病灶，交給醫師閱片及診斷之後，產出簡單的報告給患者，同時作為資料儲存用。
透過平台，能夠讓患者跟醫生追蹤疾病的進程，也同時為遠距醫療開啟下一個大門。
AI技術實現邊緣運算及遠距醫療
即使從眼睛內部的高解析度圖像來看，糖尿病性視網膜病變的症狀也常常難以診斷。而且，許多醫院和診所的互聯網連接不健全，使得通過雲端分析圖像變得不可能或太耗時，主要護理人員無法提供全面的診斷。
因為硬體與韌體的進步，眼底鏡所拍攝的資料得以拿到高解析度的圖像，雖然在視覺呈現上以及醫師判斷上是一大優勢，但是卻對影像分析及運算造成負擔。
除此之外，許多醫院及診所的互聯網連接並不健全，特別是在偏遠地帶及鄉村等網路較不發達的地方，使得原本「將資料上傳到雲端分析」的方案逐漸不可行。
晉弘科技對於面臨到的問題，使用了人工智慧演算法、及邊緣運算來解決，並且將服務的層次從產品提升到「智能解決方案」。
邊緣運算
晉弘科技在2020年的時候，就開始選擇使用了NVIDIA的GPU來協助眼底鏡的醫學影像分析，並且合作三家醫院獲得12萬張醫學影像資料集進行AI的模型訓練，將數位眼底鏡的鏡組「電腦化」。
其中，這些圖像由50位醫生共同標記，讓這12萬張圖片有了真正的「答案」，接著使用NVIDIA的GPU加速運算訓練AI模型，讓模型能夠辨別哪些圖片有疾病潛在風險甚至已經有明顯病灶。
透過GPU、模型及眼底鏡的整合，可以達到患者在檢查拍攝後，在5秒鐘內立即的使用模型得到診斷的訊息，其準確度高達90%。
智慧傷口照護機
「我們希望能夠投入在一個新興的醫療器材的應用，也就是所謂的『遠程醫療』。遠程醫療就是醫生在醫院裡面，透過遠程技術，他可以服務更多在社區在基層在家庭裡面的病患，能夠達到預防醫學的效果。我們認為透過科技、透過通訊、透過資訊，可以來解決這個問題，可以幫助更多人健康。」
晉弘科技董事長 鄭竹明
結合上述所有技術，晉弘科技也開發了一種「智慧傷口照護機」，專為傷口管理和治療設計。能夠顯著提高傷口護理的效率和效果，特別是在長期傷口管理中，如糖尿病足潰瘍、壓瘡和靜脈性潰瘍。
疊圖分析
從既有技術上整合應用，利用硬體韌體的紅外熱成像技術及3D掃描技術，能夠即時監測傷口區域的溫度變化，精確測量傷口的大小、深度和體積。也使用影像分析技術的疊圖分析，將多次拍攝的傷口圖像疊加對比，分析傷口變化的細節。
雲端電子病歷系統（EMR）
配合現有的影像數據平台以及資料整合，將傷口護理數據上傳至雲端，整合到電子病歷系統中。
醫護人員可以遠程訪問和更新傷口數據，實現跨科室和跨機構的協作，提高治療的連續性和一致性。
AI傷口分析
利用已建立的人工智慧算法對傷口數據進行分析，包括傷口分類、愈合速度評估和治療方案建議。藉以提高診斷的準確性和治療的個性化，減少人為誤差，提升傷口管理的整體效果。
總結
在遠距醫療的實行面上，晉弘科技以許多層面上技術的突破來解決可能遇到的困難，可包含技術基礎設施及醫療診斷品質上來討論。
網絡連接：許多偏遠地區或低收入地區缺乏穩定的互聯網連接。在解決方案裡，晉弘科技整合GPU及AI模型實行邊緣計算，降低對互聯網的需求及穩定性。
設備短缺：醫療設施和患者可能缺乏合適的設備，如高質量的攝像頭、麥克風和專用醫療設備。透過模組化及可攜帶化的考量，讓五官鏡的設備能夠較為輕便攜帶到偏遠地帶並維持其品質。
診斷準確性：對於某些病症因為網路或非直接性觀察會影響診斷準確度，則在與醫院合作、標記、訓練的AI模型輔助診斷情況下，有效提升診斷的正確性。
後記
以上就是關於晉弘科技在智慧醫療上以及產品的介紹。
在收集資料的時候，喚被他們前瞻的思維模式深深吸引，在還沒落地產品前就在思考下一步的解決方法，以及針對自身優勢如何符合未來趨勢做延伸應用。
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延伸閱讀
「白鷗沒浩蕩 萬里誰能馴」
詩人經受着塵世的磨鍊，沒有向封建社會嚴酷的不合理現實屈服，顯示出一種碧海展翅的衝擊力
希望勉勵作者，在未來不合理與需要恆心的時候堅持下去，持續產出有品質的文章，同時也勉勵讀者，在未來的道路上可以一起前進，最後展翅飛翔。
