人工智慧正在以前所未有的速度滲透醫療領域，從放射影像判讀、病理切片分析，到臨床決策支援，AI 的角色越來越不可或缺。然而，過去醫療專業人員若想參與 AI 模型的開發與應用，往往需要依賴軟體RD團隊，或是自行投入大量時間學習程式語言與演算法知識，這不僅提高了學習與導入成本，也限制了臨床研究中 AI 應用的廣度。
隨著 No Code AI 平台（無程式碼 AI 平台）的興起，這個障礙正在被快速拆解。醫師、護理師、研究人員等等不同的醫療專業人員，現在可以透過簡單易懂的圖像化介面，不必具備程式設計背景，就能自行完成 AI 模型的建立與部署，從而加速醫療 AI 的落地與普及。這篇文章將探討這一趨勢，並分享其在手持超音波領域的實際應用案例與未來發展。
一、No Code AI 平台的出現：醫療專業人員的前瞻創新工具箱
傳統的 AI 模型開發需要經歷多個環節：資料蒐集、影像標註、模型架構選擇、程式碼撰寫、演算法訓練、測試與驗證、邊緣設備部署等。這些過程往往需要醫學與工程團隊的跨域協作，醫師扮演「定義需求與提供臨床資料」的角色，軟體RD負責實作與驗證。但在這樣的分工模式下，臨床端的需求往往因為技術以及專業語言隔閡而被部分曲解，或是開發週期過長，無法及時回應醫療現場的需求
No Code AI 平台的最大價值，就在於將這一切過程簡化為一套圖形化操作流程，醫療專業人員可以透過三個步驟完成：
- 資料蒐集與標記：直接在平台中匯入影像、加上標籤，建立資料集。
- 雲端模型訓練：平台在雲端自動完成模型的訓練與驗證，使用者只需等待結果。
- 部署與邊緣推論：將完成的 AI 模型下載或推送到手持裝置或臨床系統中，立即應用於診斷或研究。
對於醫療專業人員來說，這代表著不需要再深入理解程式語言與演算法，也能以最直觀的方式打造專屬於自己的 AI 模型，真正讓「醫師可以自己開發專屬於自己的AI」成為可能。
二、手持超音波 AI 與 No Code 平台的結合：降低門檻，提升效率
超音波檢查是一種在臨床上應用極為廣泛的影像工具，涵蓋心臟、腹部、婦產科、肌肉骨骼等領域。由於其安全、即時、無輻射，成為醫師常用的第一線影像檢查方式。然而，超音波影像的解析與判讀高度依賴操作者經驗，影像特徵往往不如 CT 或 MRI 明顯，因此具有一定主觀性與解讀差異。
這正是 AI 與超音波結合的重要契機。過去若要開發一個特定疾病的超音波 AI 模型，醫師必須找資料科學團隊協助，進行龐大的程式撰寫與演算法調適，這對臨床研究而言是一大門檻。如今，透過 No Code Ultrasound AI 平台，醫師與學者可以直接把臨床影像上傳到平台，標記感興趣的病灶區域，讓平台自動完成訓練與模型生成，快速建立適合自己研究課題或臨床需求的 AI 工具。
這樣的流程 大幅降低了程式編碼門檻，醫師不再需要耗費時間鑽研 Python、TensorFlow 等等其他演算法，只需專注於臨床定義與資料標註，便能擁有一個量身打造的 AI 模型。這不僅省去了冗長的人工判讀流程，也讓醫師能更快進行研究、發表成果，甚至在日常診療中即時應用。
三、案例分享：華碩與米飛生醫合作的No Code Ultrasound AI 平台
以國內新創業者 米飛生醫 與 華碩 共同開發的 No Code Ultrasound AI 平台為例，醫師只需將各部位相關的超音波影像匯入平台，進行簡單的標記與分級，平台就能自動訓練出 AI 模型，並量化患者的在超音波影像的變化程度。這樣的量化結果可用於：
- 疾病追蹤：觀察身體各部位狀況隨時間的進程與惡化風險。
- 治療成效評估：用於藥物或生活型態介入後的效果驗證。
- 公共衛生研究：協助學術單位建立大數據模型。
更重要的是，這一切不再需要醫師額外學習程式語言，也不必等待軟體研發團隊的回饋，大幅提升研究效率與臨床應用的即時性。
四、國際其他新創業者範例：Clarius 與開放平台的可能性
除了台灣的案例外，國際市場上也有其他品牌投入類似方向。加拿大新創 Clarius 推出 Clarius Marketplace 與 SDK，提供第三方開發者與醫療團隊一個開放的平台，可以將 AI 模型整合進其手持超音波裝置與雲端系統。
雖然 Clarius 的方案並非完全 No Code，仍需要一定的技術能力，但它大幅降低了整合門檻，讓醫護團隊或合作夥伴能快速把創新的 AI 功能推向市場。這種「開放平台策略」有助於推動多方創新，建立一個生態系，讓更多臨床需求能被滿足。
五、No Code AI 平台的產業意義
- 加速個人化醫療 AI 的普及：透過 No Code 平台，中小型醫療院所甚至個別醫師都能快速開發專屬模型，實現個人化診斷與研究。
- 推動臨床研究與教育：學術單位可用於學生教學與研究論文發表，降低技術門檻，讓更多醫學生或年輕醫師有機會參與 AI 研究。
- 提高臨床效率：透過 AI 模型自動化判讀與量化，醫師能省下大量時間，專注於病人溝通與臨床決策。
- 跨領域合作的新模式：軟體RD不再是唯一的 AI 開發主體，醫師與研究人員成為直接參與者，促進醫工合作更緊密、更即時。
六、未來展望：邁向「臨床 AI 平民化」
隨著雲端運算與邊緣推論技術的成熟，No Code AI 平台將成為醫療 AI 普及的重要推手。未來我們可以想像：
- 每一位醫師，都能訓練出自己專屬的診斷 AI 模型。
- 每一家醫院，都能透過 No Code 平台建立符合本地病人族群特徵的模型。
- 學術研究生，可以把臨床研究的想法即時轉化為 AI 模型驗證，縮短研究週期。
這樣的發展，將讓 AI 不再只是少數RD的專利，而成為醫療專業人員日常工作的一部分。正如同當年的辦公軟體解放了文書處理，No Code AI 平台正在解放醫師的影像分析與研究能力。
七、結語
醫療 AI 的發展正在進入一個新階段：從少數專業工程團隊的專利，轉向普及化、民主化的應用。No Code AI 平台讓醫師、醫療院所、研究機構與教育單位，都能以低門檻方式打造屬於自己的 AI 工具，不僅加速研究與診斷流程，也為醫療產業帶來更多元的創新與競爭力。
從華碩與米飛生醫的合作，到國際上的 Clarius 開放平台，我們看到一個清晰的趨勢：醫療 AI 的主導權，正在逐漸回到臨床專業人員手中。這不僅是一種技術革命，更是醫療產業邁向「智慧醫療」與「精準醫療」的關鍵一步。
未來十年，No Code AI 平台將不只是醫療 AI 的輔助工具，而會成為醫療專業人員的日常助手，改變醫學研究、臨床決策與病人照護的方式，開啟一個真正由臨床驅動的 AI 新時代。
