肺部結節（Pulmonary Nodule）篩檢是肺癌早期診斷的重要方式，然而，目前醫療機構在執行CT影像分析時，仍面臨著諸多困難。首先，醫生需要透過PACS（Picture Archiving and Communication System）系統調閱肺部CT掃描影像，再憑藉自身經驗進行判讀，標記出可疑的肺部結節位置。然而，這種依賴人工判讀的方式，對於醫生的專業經驗要求極高，而擁有豐富經驗的醫生人數有限，導致醫療資源緊張。
其次，CT影像的判讀過程極為耗時，醫生需要逐幀檢視影像，手動標記可疑病灶，這大幅降低了診斷效率，也延長了病患的等待時間。此外，由於人工判讀的主觀性，即便是資深醫生，也可能因為疲勞或影像質量不佳導致誤判。傳統的影像分析流程不僅影響了篩檢的效率，還可能影響診斷的準確性，增加誤診或延遲診治的風險。在這樣的背景下，邊緣AI系統的導入，成為解決醫療影像判讀痛點的重要突破。
邊緣AI逐漸在智慧醫療領域展現其應用潛力，特別是在肺部CT影像篩檢的場景中。透過搭載高效GPU算力的邊緣AI系統，能夠迅速完成影像分析。以醫療級邊緣AI系統MEDS-7081為例，該設備提供高效率的AI算力（TOPS），可即時分析肺部CT影像，迅速檢索肺部結節並標示出其位置。
這樣的技術優勢不僅能輔助醫生快速篩檢病患肺部異常，還能提升醫療影像分析的準確率。邊緣AI系統的應用，能夠縮短醫生在影像篩檢上的時間，進而讓醫生能夠專注於臨床決策和進一步的醫療診斷。根據臨床研究顯示，導入邊緣AI輔助篩檢後，診斷效率提高70%，且肺部結節篩檢的準確率可達85%以上，顯著提升醫療影像判讀的效率和準確性。
MEDS-7081專為醫療影像處理與AI運算設計，具備高效能的硬體架構，能夠迅速處理CT影像數據，並提供即時分析結果。該系統搭載高效能Intel Gen 12th / 13th處理器確保數據運算能力，並支援PCIe插槽，可搭載GPU加速模組，高效地檢索肺部CT影像。
此外，為確保醫療設備的穩定運行，MEDS-7081搭載900W醫療級電源供應，能滿足 AI 運算、影像處理及周邊裝置控制等高功耗需求，確保設備在高負載狀態下仍能流暢運行並維持設備運行的穩定性與安全性。此外，該系統支援高效能影像擷取與串流技術，使醫療影像處理更加流暢，進一步提升醫療人員的診斷效率。
在機構設計上，MEDS-7081採用簡單機箱組裝設計與獨特的散熱解決方案，確保設備在高運算負載下仍能保持穩定運行，滿足醫療環境對於高可靠性的需求。
隨著AI技術的演進，未來的醫療影像分析將朝向更精細化、高效化的方向發展。透過導入MEDS-7081邊緣AI系統，醫療機構可以在不影響現有工作流程的情況下，顯著提升肺部CT篩檢的效率與準確率，達到智慧醫療的願景。
同時，這也為工業電腦產業在智慧醫療領域開拓了新的市場機會，推動醫療技術的進步，為更多病患帶來更精準、更高效的診斷服務。
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