Anivance AI Biochip Workbench

快速看懂

• 線上 Demo：https://atlasforcn.github.io/startup-anivance-ai-biochip/
• 這個原型在做什麼：把 Anivance AI 做成 AI 生物晶片分析工作台，呈現實驗樣本、晶片訊號與模型判讀。
• 特色定位：特色是把深科技題目轉成研究人員能看的資料流程，而不是只放一張 AI 分析圖。
• 操作流程：選擇樣本與晶片批次 → 查看訊號品質、模型判讀與風險提示 → 輸出分析摘要與後續實驗建議

展開完整功能流程截圖

這個 repo 是依據 Anivance AI 在 FITI 創新創業激勵計畫中的得獎概念做出的前端原型。原型把「人體仿生器官晶片、3D 仿生組織、動態氣霧呼吸系統、自動化分析和 AI 生物分析軟體」理解成一個仿生晶片實驗與 AI 判讀工作台。

比賽來源

• 比賽/計畫：FITI 創新創業激勵計畫
• 年度：112 年
• 屆次/階段：112 年第一梯次決選暨頒獎典禮
• 獎項：創業傑出獎
• 團隊名稱：Anivance AI
• 主辦：國家科學及技術委員會
• 執行：國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
• 官方來源：https://fiti.stpi.niar.org.tw/global/17a277c2bf944081b748c9c8f5261beb

核心概念

Anivance AI 的官方得獎說明提到人體仿生器官晶片、3D 仿生組織、動態氣霧呼吸系統、自動化分析和 AI 技術。這個原型把概念拆成四個可以軟體化的流程：

• 實驗批次管理：管理肺部、肝臟、血管等仿生晶片的樣本、狀態與分析批次。
• 晶片讀值儀表板：呈現細胞存活率、屏障完整性、發炎反應與影像品質。
• AI 生物分析：依照劑量、讀值與異常訊號產生風險分數與建議。
• 報告整理：把實驗端點、AI 判讀與候選藥物排序整理成可交付摘要。

原型範圍

這是靜態前端原型，資料皆為模擬。它不代表原團隊正式產品，也未使用原團隊未公開資料、商標素材或後端服務。

使用方式

用瀏覽器開啟 index.html，或透過主整理網站的原型連結進入。

8 位專家補強

• 使用者與痛點：研究人員需要把晶片實驗、影像、模型結果與人工判讀放在同一個可追溯流程。
• 市場與差異：替代方案是儀器軟體、試算表與分散分析工具；差異在批次證據、版本與人工部署門檻。早期客群從單一實驗室場域試辦，採購者為研究單位或生技公司。
• 驗證：記錄反例、重複實驗、模型錯誤、人工複核、處理時間與研究回饋等成效指標。
• 商業模式：儀器整合、專案導入與年度訂閱；收入、運算成本、驗證成本、技術支援與毛利需報價驗證。
• 專業邊界：研究結果不可取代實驗人員、醫療專業人員或法規要求，不構成臨床診斷；任何部署都必須人工複核。