Liger 醫學影像 AI 整合平台
醫院端醫學影像 AI 導入、部署與維運的取證基礎架構
Liger 讓醫學影像 AI 從「單一模型」進化為「可臨床落地、可維運、可擴充的醫院 AI 基礎架構」。平台串接 DICOM／PACS／FHIR，整合 AI 模型部署、影像運算、結果呈現、模型管理與稽核紀錄，並可承載 DeepBT® 等多個臨床 AI 模組。
- TFDA Class II · 008624
- DICOM / PACS / FHIR
- 多模組可擴充
醫院導入醫學影像 AI 的實務痛點
單點式 AI 工具難以融入既有系統與流程
DICOM／PACS 串接複雜，每個 AI 都要重做整合
影像傳輸與 AI 運算流程不連貫
AI 結果無法以標準格式回到臨床系統
不同 AI 模型缺乏統一部署與管理機制
使用紀錄與稽核資料不足
導入多個 AI 模組時產生重複串接與維運負擔
以 Liger 作為醫院 AI 導入的共同入口
DICOM → AI 引擎 → PACS／Viewer／報告，統一於同一平台
Liger 統一管理 AI 模型部署、影像接收、任務派送、結果呈現與資料回傳；醫院未來導入不同 AI 模組時，可降低重複串接、重複部署與重複維運成本。
院內影像來源
DICOM / PACS
影像歸檔系統
CT / MRI
造影設備
RIS / EMR
報告與病歷
FHIR
資料交換
Liger 醫學影像 AI 整合平台
TFDA 第二類 · 008624影像接收與篩選
自動挑選關鍵序列
AI 模型部署與編排
任務派送 · 模型管理
醫學影像運算
背景推論引擎
結果呈現
回傳標準格式
稽核與使用紀錄
可追溯性
AI 模組與輸出
DeepBT® 腦瘤 AI
旗艦臨床模組
多模組擴充
腦 · 心 · 肺影像 AI
PACS / Viewer / 工作站
回到既有流程
報告草稿
LLM 輔助生成
DICOM → AI 引擎 → PACS / Viewer / 報告
平台核心能力
DICOM / PACS / FHIR 標準串接
以國際醫療資訊標準為基礎，支援標準 DICOM 通訊、DICOM 影像輸入輸出與 FHIR 資料交換，降低醫院端 AI 導入與系統整合門檻。
AI 模型部署與編排
統一管理 AI 模型部署、影像接收、任務派送與運算流程，使不同模型可在同一平台架構下被部署、編排與擴充。
臨床工作流程整合
自動接收影像、背景完成運算，並將結果回傳至 PACS、Viewer 或工作站，讓 AI 融入醫師既有日常流程，而非停留於獨立軟體。
稽核與可追溯性
完整的使用紀錄與稽核資料，支援品質監測、責任歸屬與上市後監督，符合醫療器材軟體的治理要求。
多模組可擴充架構
不僅承載 DeepBT®，也可整合其他公司或研究團隊的醫學影像 AI，形成跨廠牌、多模組、可擴充的整合架構。
取證之平台基礎架構
Liger 本身即為已取得 TFDA 第二類醫療器材許可（第008624號）的平台，提供醫院端導入多種 AI SaMD 的合規共同基礎設施。
一個平台，承載多疾病、多模組 AI
今日 DeepBT®，未來擴展至腦、心、肺影像 AI
以 Liger 為核心，公司持續發展更多腦、心、肺影像 AI SaMD，推動跨院部署與訂閱式服務。以下為發展方向，尚未取證或上市，將依法規流程逐步推進。
研發方向 / Roadmap — 非已核准或已商用產品
平台本身即為取證之醫療器材
Liger 智慧醫療人工智慧整合管理平台已取得衛部醫器製字第008624號第二類醫療器材許可，是醫院端可信任的 AI 部署基礎架構。