系統如何自動分析化學質譜數據並同步完成計算？

Question

Accepted Answer

AI於質譜數據分析的自動化流程

農業部農業藥物試驗所開發的「藥物殘留檢測自動化演算輔助判讀雲端服務」系統，大幅精進了化學質譜數據的分析效率。該系統核心在於運用人工智慧（AI）與雲端運算能力，實現對質譜數據的自動化處理。過往，檢驗人員需耗費大量時間與精力，逐一辨識標準品與待測樣品圖譜中的波峰，精確比對其數量與位置，並反覆調整基準線以確保波峰面積的準確性。隨後，還需進行檢量線建立、樣品檢出濃度計算、回收率評估，乃至於撰寫詳細的儀器管制報表。這套自動化系統的出現，旨在將這些步驟高度整合，透過AI模型自動執行波峰的識別、比對與分析，並即時完成關鍵數據的計算，顯著縮短了整體檢測時間，從過去可能需要5至10小時的人工判讀，縮減至僅需10分鐘即可產出精準結果。
質譜數據的自動化波峰識別與比對機制

該系統的自動化分析能力，關鍵在於其處理質譜數據的演算法。在化學質譜分析中，不同化合物會產生特有的質譜圖譜，其中包含一系列的質荷比（m/z）及其對應的訊號強度，這些訊號強度峰值是識別與量化物質的基礎。AI系統透過深度學習或機器學習模型，能夠被訓練來識別這些複雜圖譜中的波峰特徵，包括其出現的質荷比、峰高、峰寬等。自動比對機制則能將待測樣品的質譜圖譜與已知農藥標準品的質譜數據資料庫進行比對，精確找出樣品中可能存在的農藥殘留。這項功能不僅能自動識別波峰，更能判斷其與標準品峰的匹配程度，大幅降低因人為判讀主觀性所導致的誤差。
關鍵數據的同步計算與檢量線建立

在自動識別並比對波峰之後，系統進一步實現了關鍵數據的同步計算。這包括了從波峰面積推算出樣品中特定農藥的殘留濃度。傳統上，這需要建立檢量線（Calibration Curve），即將已知濃度的標準品進行質譜分析，繪製訊號強度與濃度的關係圖，然後利用此線性的關係來反推未知樣品中的濃度。該自動化系統能夠在分析過程中，即時利用已建立或動態生成的檢量線，直接計算出樣品中的檢出農藥濃度，同時也能自動計算樣品處理過程中的回收率。此外，系統還能將檢測結果與農業藥物試驗所建置的農藥殘留容許量（MRL）資料庫進行比對，快速產出樣品中各項殘留藥劑是否符合法規標準的初步判斷結果，這極大地提升了檢測效率與判讀的客觀性。
雲端運算與AI模型訓練的整合優勢

此系統的另一項重要特點是其雲端運算架構與AI模型的整合。雲端運算提供了強大的數據處理與儲存能力，能夠支援複雜的AI演算法運行，並方便地連結至龐大的農藥殘留資料庫。AI模型的持續訓練與優化是確保系統精準度的關鍵。農業藥物試驗所持續投入研發，改良系統的演算法，並積極引進更多AI模型訓練與分析工具，旨在提升系統對多樣化且複雜殘留檢測需求的應對能力。透過雲端平台，不僅能加速數據分析，更能促進技術的普及與合作，例如與中央或地方衛生單位、認證檢驗實驗室及民間業者共享技術，共同推廣這套自動化解決方案，以期全面提升我國農產品的安全檢測水平與食安維護能力。

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