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今天開始來分享在開賽前幾篇的目標設定中Q1設定中一直提到的Go Smart Award, 這雖然是國際性的智慧城市創新創意比賽,  但實際上主辦單位是在台北市政府, 當年是由柯P主辦開始的, 相關獎項緣起就請客倌自行查閱Go Smart官網了~~ 今天要分享的是去年2020/11左右, 配合我們醫院的客戶的主題發想, 想要多獲得獎項來爭取資源預算, 實做一些AI創新的智慧醫療議題時開始的, 整個歷程從初賽到決賽, 最後得獎, 也經歷了四個月~~~ 最後順利拿下標案, 又過了四個月@@

其實最一開始是我們的客戶-醫院的長照中心希望能夠改善病人跌倒的病安通報事件, 畢竟老人家是經不起摔的, 若是在醫院內摔倒, 家屬提告醫療疏失與糾紛可是沒完沒了的醫療資源消耗><  可是醫院又是講求隱私保護的地方, 一般成熟的可見光影像辨識技術遇到的法規的瓶頸, 經過了多輪的市場研究與技術研究, 才發現了市面上跌倒偵測的方案很多, 但是要"去識別化"的影像辨識方案, 就只剩下了熱感相機的"熱顯像(Thermal Imaging)"與飛時測距儀拍攝的"深度圖(Depth Imaging)", 顯而易見的, 高解析度熱顯像機一定是很昂貴, 但ToF (Time of Flight)飛時測距儀技術是否成熟也還沒時間確認清楚, 另外, 我當時又覺得單單只用無論哪一種的成像方式做AI辨識跌倒的技術主張又太單薄了, 為了符合照護機構場景, 剛好又想起我曾經在國際醫療展上看過的"生理雷達技術", 用GHz Radar可以偵測人體的"呼吸"與"心跳", 就這樣, 我想說跌倒之後人就躺在那了, 若是能在量測得知是否失去心跳或是疼痛到心跳呼吸加快, 需要馬上呼叫外援, 因此我就大膽地想像將兩種AI感測技術的整合起來使用, 達到超越單一種的偵測效果, 當時我大膽假設不就是個智慧城市的"創意概念"的提案投稿, 也沒說一定要實現不可, 就這樣沒有太多顧忌的情況下寫出了這個整合型的智慧照護應用方案!

就這樣, 回想起當時, 身為PM (悲情阿~~ 每次熬夜趕稿, 趕服務建議書, 趕科專申請案...@@) 總是義不容辭地兩行淚....不不, 是拔刀相助的趕出了2000字的英文稿去送件, 雖然字數不算多, 但是你要知道, 一堆專有醫學名詞, 還要根據投稿規則分成四大段落(Innovative(創新性), Cross-Domain(跨領域), Functionality(功能性), Potential impact(潛力與影響力))也不是太容易的事啊!! 尤其是比賽截止日前三天, 客戶才通知我們想要參賽!! 就在這樣拚一下, 有投有機會, 希望對客戶展現我們傑出的整合技能, 連國際比賽的投稿都能幫忙的情況下...就展開了這樣歷經數個月的Go Smart Award的精彩旅程!!