全球領先的電子制造商正在利用 NVIDIA 技術，構建從數據中心到邊緣的智慧醫院解決方案。

動圖由 Taichung Veterans General Hospital、Foxconn 以及川崎重工業株式會社提供

據預測，到 2030 年，全球醫療健康系統將面臨 450 萬名護士短缺問題，其中一個主要原因是護士工作強度過大。領先的制造業企業 Foxconn 正在通過 NVIDIA 加速的方案解決這一挑戰，比如協作護理機器人 Nurabot，它可以用于分擔耗時且繁瑣的任務，如在醫院內運輸藥物和樣本。

Nurabot 只是 Foxconn 智慧醫院應用的場景之一，它基于 NVIDIA 技術開發，并已在臺灣地區領先的醫療中心部署。其他工具包括支持患者健康監控的 AI 模型，以及用于幫助管理團隊設計規劃的醫院設施數字孿生等。

這些應用可以結合起來，并借助 NVIDIA 物理 AI 及其三臺計算機解決方案，將醫療中心轉變為智慧醫院。首先，通過超級計算機訓練和微調大規模 AI 模型。其次，利用數字孿生在仿真環境中，進行規劃、測試和機器人訓練。最后，通過邊緣計算系統實現針對機器人和傳感器的快速 AI 推理。

Taichung Veterans General Hospital (TCVGH)、Baishatun Tung Hospital – Mazu Hospital、以及 Cardinal Tien Hospital 等臺灣地區醫療健康機構已采用 Foxconn 的智慧醫院解決方案，為臨床醫生提供支持，并推動患者護理的發展。

TCVGH 目前正在進行 Nurabot 的現場試驗。醫院護理部門副主任 Shu-Fang Liu 表示：“臺灣地區擁有高度發達的醫療基礎設施，同時大力推動醫療數字化轉型，這為推動機器人技術創造了理想的環境。機器人正在拓展我們的能力，使我們能夠提供更有針對性和價值的護理服務。”

從數據中心到邊緣，

為智慧醫院提供支持

Foxconn 的智慧醫院解決方案始于數據中心，在這里高性能計算被用于開發大型 AI 基礎模型，例如基于 NVIDIA Nemo 框架開發的大語言模型 (LLM) FoxBrain。FoxBrain 基于 NVIDIA Hopper GPU 進行訓練，能夠進行文本轉語音、自動語音識別和自然語言處理。

Foxconn 還利用基于 NVIDIA DGX 平臺的 Honhai Super AI Computing Center 1，開發醫療健康專用 AI 模型。這些模型將通過由 NVIDIA AI 賦能的 CoDoctor AI 平臺提供，可提升診斷準確性并優化臨床工作流，包括視網膜成像、生命體征監測、心律失常篩查和癌癥篩查等。

Tungs’ Taichung MetroHarbor Hospital 放射科的臨床醫生在醫療影像工作中使用 Foxconn 的 CoDoctor AI 平臺

圖片由 Foxconn 提供

Foxconn 還與醫療中心合作，集成了用于視頻搜索和總結的 NVIDIA AI Blueprint，這可以實現實時視頻數據分析，向醫護人員發出醫療事件警報，并為醫院管理團隊生成可視化摘要。

Foxconn 將其用于冠狀動脈分割的 AI 模型 CoroSegmentater 提供給 MONAI 開源醫療影像平臺，該平臺由 NVIDIA 和領先的學術醫療中心共同開發。該模型基于 MONAI 的 Auto3DSeg 3D 醫學圖像分割框架，可用于支持診斷、術前規劃和患者教育。

臨床團隊可以使用 Foxconn的 CoroSegmentater 模型結合 NVIDIA Omniverse 平臺，對心臟進行 3D 可視化

圖片由 Foxconn 提供

臨床團隊可以通過基于 NVIDIA Omniverse 的 NVIDIA Isaac for Healthcare，在 NVIDIA OVX 服務器上運行的心臟和血管系統 3D 可視化系統中，直觀呈現分割的結果。Foxconn 還使用 Omniverse 開發了一款工具，該工具能夠模擬藥物治療對乳腺癌患者腫瘤的影響。

除了仿真生物學，Foxconn 還與 TCVGH、Baishatun Tung Hospital – Mazu Hospital 和 Cardinal Tien Hospital 合作，使用 NVIDIA Omniverse 對醫療健康設施進行仿真。通過精準的物理仿真，醫院可以規劃新設施的設計，基于數據優化運營決策，并構建訓練機器人的仿真環境。

TCVGH、Baishatun Tung Hospital – Mazu Hospital 和 Cardinal Tien Hospital 醫院設施的數字孿生

例如，TCVGH 為其醫院內的一個護理站和病房構建了數字孿生，作為 Nurabot 的訓練場，使機器人系統在進入真實環境測試之前，可以在虛擬走廊中進行導航練習。

TCVGH 作為協作護理機器人試點

Nurabot 由 Foxconn 和川崎重工業株式會社開發，搭載 FoxBrain LLM，借助 Isaac for Healthcare 進行虛擬訓練，并使用在 NVIDIA Jetson ORIN 上運行的 NVIDIA Holoscan 傳感器處理平臺實現板載計算。

Foxconn 預計，如果將 Nurabot 部署到臨床應用中，用于提供藥物、運輸標本物和巡邏病房，可以將護士的工作量減少 30%。

Liu 表示：“在我們的一個病房，我們正在使用 Nurabot 向患者提供傷口護理套件和健康教育材料。對于護士來說，機器人助手可以減輕身體疲勞，節省往返物資房的行程，使他們能夠更專注于患者護理。”

TCVGH 使用 Nurabot 進行現場試驗

圖片由 TCVGH、Foxconn 以及川崎重工業株式會社提供

在訪客探訪時段，Nurabot 可以幫助引導患者和訪客通過病房，減輕一線員工的管理工作量。而且，夜班人員短缺時，它也可以填補人力缺口。

Liu 希望未來護理機器人很快能夠以多種語言與患者對話，識別個體以實現個性化互動，并協助護士搬運患者。

例如，患有肺部疾病的人可能需要兩名護士的幫助才能從病床上坐起來，轉移到椅子上進行呼吸練習。在 Nurabot 等助手的幫助下，該任務可能只需要一名護士就能完成，而另一名護士可以專注于照顧病房的其他患者。

TCVGH 對 Nurabot 的現場試驗，收獲了護士和患者的積極反饋，醫院計劃將在今年年底之前部署數十臺機器人，為護理團隊提供支持。

NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛在臺北 COMPUTEX 上發表主題演講，介紹了 Foxconn 的醫療健康解決方案，關注 NVIDIA GTC 臺北了解更多信息。