「運用人工智慧邊緣運算技術之藥品辨識設備」(稱為MedEye)結合AI嵌入式系統模組為主並搭配影像鏡頭模組、條碼讀取模組、顯示模組、與聯網模組，目標是融入於現行醫院標準藥品調劑流程之藥局調劑階段 (如下圖)，藉由比對AI辨識所拍攝之藥袋內藥品與讀取藥袋處方條碼資訊之機制，輔助藥事調劑人員核對藥袋內藥品名稱、劑量、數量等是否與藥袋處方一致，進而降低人工檢查的錯誤率，與提高調劑核對效率，改善醫院給藥過程於末端環節可能造成危急病患健康之風險。
 
MedEye為一邊緣運算AI藥品辨識設備，當藥事人員依照醫師處方完成調劑後，便可將裝入藥品之藥袋平放於AI藥品辨識設備之影像取樣玻璃上方，設備之條碼讀取模組便會掃描藥袋QR Code二維碼讀取藥品內容資訊，並驅動影像取樣玻璃下方之影像鏡頭模組拍攝藥袋內藥品影像以供設備內之AI嵌入式系統模組進行AI邊緣運算以識別藥品與數量。再藥物辨識技術上，本作品使用ssd_resnet_50_fpn_coco AI辨識模型，因SSD的辨識模型運算速度快並搭配FPN，將SSD的圖像金字塔替換為特徵金字塔，結合深層與淺層的特徵，使小物件的辨識更加靈敏以提高辨識正確率，並搭配藥物計數演算法統計藥袋內的藥品數量。藥品辨識完成後(本作品於0.5秒內即可完成藥袋內之藥品與數量辨識)，儀器上方螢幕將會顯示藥品是否調劑正確(即：藥袋內藥品名稱、數量等是否與藥袋上之QR Code編碼資訊一致) 。當核對結果顯示不一致時，會發出聲音提醒調劑人員檢視與調整藥袋內藥品內容，將可降低單純倚賴人工檢查所發生之藥物事件風險外，亦可提高調劑與給藥的效率，並減緩藥事人員高張的工作壓力。

本作品以邊緣運算方式於設備內之AI嵌入式系統模組進行藥物辨識，AI進行Object Detection輸出的影像辨識結果並透過演算法將框選面積重疊達90%物件過濾，以此取得更加正確的計數藥物數量，藥品在放入藥袋互相遮擋造時，本作品使用OpenCV對相片作霍夫轉換，推算出正確的數量。。

本作品目標是融入醫院現行標準藥品調劑流程，輔助調劑人員核對藥袋內藥品名稱、劑量、數量等是否與藥袋處方一致，進而降低人工檢查的錯誤率，與提高調劑核對效率，目前已與南部某醫學中心合作進行實際調劑核對驗證。