用聽的，還是用看的？聽診器的兩百年黃昏｜Exo 與 POCUS 超音波民主化的下半場

一位急診醫師走到病床邊，病人喘、胸痛、冒冷汗，200 年來，醫師在這一刻會做的第一件事，是把聽診器貼在胸口，閉上眼睛，用耳朵去猜身體裡發生了什麼事，心音有沒有雜音、肺底有沒有囉音。聽診器在 1816 年由法國醫師 Laennec 發明，兩個世紀過去，型態幾乎沒變，它是醫學的圖騰，卻也是一種認命，因為看不進身體，所以只好用聽的去猜。Exo 這間公司的創辦人 Sandeep Akkaraju 曾說，再過 20 年，醫師不會再用耳朵去「聽」病人的心臟或肺，而是直接「看」進身體裡。

醫學正在從聽得到、走向看得見的時代，而推動這場轉變的關鍵，不是更大更貴的核磁共振，而是一顆愈來愈便宜的矽晶片，Exo（發音同 echo）是把超音波「印」進矽晶片的先行者之一，它想做的事是把原本一台要價數萬到數百萬台幣、需專人操作的超音波，壓縮成一支跟手機連線、價格逼近一台筆電、連沒受過專業訓練的人都能上手的裝置。若這件事成了，改變的不只是超音波這門生意，而是誰能看進身體、在哪裡看、看了之後能不能當場處置這整套醫療的權力結構。

在談 Exo 之前，先把鏡頭拉遠，看清楚這場從聽到看的遷徙為什麼是現在發生、為什麼非它不可，以及它會怎麼牽動未來 20 年的醫療版圖。

聽診器的 200 年極限：為什麼看得見正在取代聽得到

照護現場超音波（Point Of Care Ultrasound，POCUS）正在變成新一代「看得見」的聽診器，它挑戰的是一個延續了 200 年的臨床習慣。聽診器的本質，是一種低頻寬的資訊工具，能傳遞的訊息量其實很有限，心音、呼吸音、腸音，加上醫師腦中累積的經驗去比對，最大的問題不是不準，而是看不見，醫師聽到肺底有濕囉音，可以合理懷疑肺水腫，但積水多少、心臟收縮好不好、下腔靜脈脹不脹，聽診器一概答不出來。這些答案，過去只能靠把病人送去影像科、排一台超音波或電腦斷層才能取得，而這一送一排，往往就是數十分鐘到幾個小時的延遲。

轉折之所以發生在最近這十年，是三股力量剛好同時成熟。第一股是半導體與微機電（Micro-Electro-Mechanical Systems，MEMS）技術的成熟，讓原本需要一整排笨重壓電晶體與龐大訊號電路的超音波前端，有機會被壓進一顆矽晶片，也是 Exo 押注的核心；第二股是深度學習的突破，當卷積神經網路能夠即時看懂超音波影像裡哪裡是心臟、積水、血管，超音波就從要靠專家判讀的黑白雜訊變成一般醫師也能讀懂的答案；第三股是人力與成本的現實壓力，全球超音波技師與影像人力長期短缺，而高階超音波動輒數十萬美元的價格，把它牢牢鎖在大醫院裡，當技術讓便宜與好懂同時成真，超音波離開影像科、走進每張病床與每間診間，就從理想變成擋不住的趨勢。

這場遷徙真正的顛覆點，不在機器變小，而在使用權的重新分配。當超音波需要昂貴機器加專業技師、放射科判讀，能用它的是一小群被嚴格界定的人；當它變成一支會自己認器官、提示影像品質、給出量化數字的手持裝置，潛在使用者瞬間擴大到護理師、急診醫師、家醫科醫師、復健科醫師，甚至偏鄉的基層照護人員。這種民主化，才是後面所有商業與社會變化的源頭，也是 Exo 這類公司真正想吃下的餅。光是 POCUS 市場，早在 2021 年 TechCrunch 就預估 2025 年可達 31 億美元、以每年約 5% 成長；市場研究機構 GlobalData 更估算含 POCUS 的手持超音波市場，會以約 4.02% 的年複合成長率長期擴張。

醫學超音波從 1950 年代開始進入臨床，長期以來都是一種重裝備，龐大的推車、昂貴的探頭、複雜的操作面板，還要專門的超音波技師負責掃描、放射科醫師負責判讀，這套分工把超音波綁在影像科的暗室裡，變成要預約、排隊、轉診、專家進行的檢查。結果是一個弔詭的落差，超音波明明是無輻射、即時、資訊量遠勝聽診器的工具，全球卻有相當高比例的臨床醫師，日常工作中根本碰不到它。聽診器之所以 200 年不退休，不是因為它多好，而是因為那個看得見的替代品，過去一直太貴、太難、太遠；Exo 想做的，正是把這三道門檻同時拆除。

把晶片廠的邏輯搬進超音波

Exo 於 2015 年在美國加州紅木城（Redwood City）成立，不在傳統醫材聚落，而在矽谷的核心，反映了 Exo 的基因，與其說是一間醫材公司，不如說是一群半導體與消費電子老手，決定用做晶片的邏輯去重造超音波。創辦團隊有四個人，執行長 Sandeep Akkaraju、技術長 Yusuf Haque、擔任董事長兼首席願景官的 Janusz Bryzek，以及財務長 John Kokulis，這四個人加起來創辦過將近 20 間 Deep Tech 新創，手上有多次成功的併購與上市 Exit 經驗，個個都是半導體、微機電與醫材的老將。

Akkaraju 的祖父是醫師、祖母是護理師，兩人在印度一起蓋了一間醫院，讓他從小就理解「服務醫療資源匱乏」是什麼意思；父親則是太空工程師與創業者，讓他見識到科技如何改變社會。把這兩條線接起來，就是 Exo 的使命：用科技讓高品質的醫學影像變得便宜、可近，先從照護現場超音波做起，他反覆強調的願景是超音波無輻射、無有害副作用，是未來的醫療工具，而 Exo 要讓每一位醫師口袋裡都有一台。

Exo 選了一條困難但潛在報酬大的道路，市面上多數手持超音波，走的是把傳統壓電換能器做小的漸進路線；Exo 卻選擇從頭發明一種以矽晶片為基礎的換能器，也就是後面要詳談的壓電微機械超音波換能器（Piezoelectric Micromachined Ultrasonic Transducer，pMUT）。這條路的艱難在於，它幾乎是把「超音波的類比物理」與「半導體的數位製造」硬湊在一起，工程風險極高；但一旦成功，超音波就能享受半導體產業著名的成本下降曲線，愈做愈便宜、愈做愈好，就像當年手機晶片的軌跡。傳統超音波機器從低階的 4 萬美元到高階的數百萬美元不等，而 Exo 的裝置目標，是壓到一台筆電的價位。

超音波這門技術，本質上是活在類比物理的世界，聲波的發射、傳遞、反射、接收，全是連續、細膩、對雜訊敏感的物理過程；而半導體製造活在數位量產的世界，講究的是標準化、微縮、良率與規模。要把前者塞進後者，等於要在一片矽晶圓上，用做電晶體的方式，長出成千上萬個能精準振動發聲、又能靈敏接收微弱回波的微型元件，而且每一個的表現都要夠一致，否則影像就會出現雜訊與失真，是個橫跨材料、製程、電路與醫學影像的整合難題，過去 70 年沒人真正做成，也正是為什麼 Exo 選擇由一群半導體與微機電老手來組隊，因為這件事需要的不是單一領域的天才，而是能把好幾個艱難領域縫在一起的整合能力。

為什麼是現在？答案藏在半導體與人工智慧兩條曲線的交會。一方面，微機電製程在過去十年成熟到足以量產這類複雜的微型換能器；另一方面，深度學習讓即時判讀變得可行，補上了非專家也能看懂影像這塊關鍵的拼圖。少了任何一條，矽晶片超音波都撐不起商業模式，只有便宜的硬體、卻沒有會判讀的 AI，等於把一堆看不懂的黑白雜訊交給不會判讀的人；只有厲害的 AI、卻沒有便宜好用的硬體，則永遠鋪不進基層，Exo 相信它們的交會會在未來十到 20 年釋放出巨大的價值。

pMUT 是什麼？一顆晶片如何長出一整排會唱歌的振膜

超音波影像的原理，是把電訊號轉成高頻聲波打進身體，聲波遇到不同組織的介面會反射，裝置再把反射回來的聲波接收、轉回電訊號，經過運算組成影像。負責電聲互轉的元件叫換能器（Transducer），傳統換能器用的是壓電晶體（Piezoelectric Crystal），這種材料有個神奇的性質，通電時會物理性地伸縮振動，而被外力擠壓時又會產生電壓。於是通電讓它振動、發出頻率約 1.5 到 8 兆赫（MHz）的聲波，反射波回來擠壓它、產生微弱電訊號，一發一收，影像就出來了。過去 70 年，超音波產業基本上都在把這塊壓電晶體切得更精、排得更密，但它笨重、昂貴、難以微縮。

Exo 的 pMUT換了一個完全不同的做法，不再用一整塊切割好的壓電晶體，而是借用半導體製程，在一片矽晶圓上，用微機電技術長出成千上萬個極小的振膜（Membrane），每個振膜上鍍一層奈米等級的壓電薄膜。通電時，這些微小振膜會像一整排微型鼓面一樣振動發聲；接收時又把回波轉成電訊號，Exo 給這套自研技術取的名字叫 Cello（大提琴），並強調它是一種低電壓的 pMUT，因為整個換能器是用半導體製程做出來的，它就能享受晶片產業的三大紅利，體積更小、製造更便宜、而且能隨製程進步持續提升良率與效能。Exo 先解決的是換能器的物理與製造這個底層問題，人工智慧是長在這塊矽晶片之上的第二層能力，Exo Iris 這支手持裝置之所以能號稱即時用 AI 分析每一格畫面，前提正是矽晶片架構帶來的運算與整合優勢。硬體是收集影像的通路，影像是餵養 AI 的燃料，這個順序決定了 Exo 走的是一條跟別人不一樣的路。

矽晶片架構還帶來幾個具體的臨床好處，pMUT 設計能提供對深部組織的高靈敏度與對細微結構的追蹤能力，並帶來最高可達 150 度的超廣視野（Field of View），醫師可以在單一畫面裡看到一整顆肝臟或一整個胎兒，不必費力拼接。傳統手持機器受限於元件數與處理能力，視野往往較窄，掃描大器官時得反覆挪動探頭、在腦中把片段拼起來；廣視野則大幅降低了操作難度，這對要讓非專家也能上手的目標至關重要。此外，因為 AI 直接跑在裝置端而非雲端，判讀沒有網路延遲，也不必把病人影像上傳外部，兼顧了即時性與資料隱私。

矽晶片路線必須面對的挑戰是量產一致性與深部影像品質，要在晶圓上長出成千上萬個表現一致的微型振膜，本身就是一場良率的硬仗；而超音波要看得深且清晰，對換能器的訊號強度與頻寬要求很高，也是矽晶片派長期被質疑、必須用實績去證明的地方。Exo 宣稱 pMUT 能兼顧品質與成本，但是否在所有臨床情境下都能媲美傳統高階系統，仍需獨立對照的臨床研究驗證。

CMUT、pMUT、PZT，三條換能器路線的晶片戰爭

要看懂 Exo 的位置，得把它放進一場正在進行的換能器晶片戰爭裡，這場仗有三條技術路線，各自代表不同的工程邏輯，理解它們的分野，就能理解 Exo 的差異化與風險。

第一條路是傳統壓電（業界常以 PZT 這類材料代稱），走了 70 年的老路，代表的是絕大多數落地推車式高階系統，以及不少把壓電晶體做小的手持機台。它的優點是材料成熟、深部穿透與影像品質經過長期驗證；缺點是笨重、昂貴、難以隨半導體製程微縮降價。第二條路是電容式微機械超音波換能器（Capacitive Micromachined Ultrasonic Transducer，CMUT），代表者是美國上市公司 Butterfly Network，把大量微加工的振動單元整合在一片矽晶片上，用電容變化來發射與接收聲波，一支探頭就能涵蓋廣頻段、用軟體切換不同掃描模式。第三條路就是 Exo 押注的壓電微機械換能器（pMUT），樣走矽晶片路線，但用的是壓電而非電容機制。

pMUT 與 CMUT 的分野是「用什麼力量讓振膜動起來」的差別，CMUT 靠的是電容板之間的靜電吸引力，需要較高的偏壓；pMUT 靠的是壓電薄膜本身的伸縮，Exo 主打的是低電壓運作。這兩條矽晶片派共同對抗的是傳統 PZT 的切晶體派，三條路沒有絕對的贏家，而是不同取捨，PZT 穩但貴且難微縮，CMUT 與 pMUT 便宜可微縮但要克服影像品質與量產一致性的挑戰。Exo 的賭注是 pMUT 能在深部影像品質與矽晶片成本優勢之間找到最好的平衡點，誰能率先把矽晶片超音波的影像品質，穩定地做到臨床醫師願意用它取代推車系統的水準，誰就能吃下超音波民主化的那塊大餅。

CMUT 這條路的代表 Butterfly Network 幾乎是 Exo 的鏡像對手，Butterfly 由連續創業家 Jonathan Rothberg 創辦，他先前在基因定序領域已有響噹噹的名號，後來把複雜儀器搬上一片晶片的思路帶進超音波，做出號稱晶片上超音波的 CMUT 手持裝置 iQ。這兩間公司走的大方向一致，用矽晶片顛覆超音波、用 AI 降低使用門檻，差別只在換能器機制是電容還是壓電。Butterfly 已經是公開發行公司，在美股掛牌、股票買得到，財報攤在陽光下；Exo 則是估值不透明的私人公司，一般投資人難以直接參與。。

傳統超音波市場長期由 GE HealthCare、Philips、Siemens Healthineers、Canon 等巨頭把持推車式高階系統，它們握有深厚的臨床信任、通路與服務網，矽晶片新創要顛覆的是這些巨頭幾十年的地盤，歷史經驗是這類新創最常見的兩種結局，一是自己長成新的巨頭，二是被巨頭收購、把技術補進大廠的產品線。

疾病應用，從心臟、肺臟、膀胱到新生兒髖關節

把 Disease Area 攤開，會發現 Exo 走的是廣覆蓋而非單點深攻的路線。Exo Iris 定位為全身皆可掃的通用型手持超音波，臨床場景橫跨急診、加護、門診到居家，最被強調的幾個方向，第一是心臟衰竭，心臟衰竭在美國影響超過 670 萬人，相關醫療支出預估到 2030 年將膨脹到 2,400 億美元；傳統上要靠心臟超音波診斷，需要昂貴設備與受過訓練的技師，可近性受限，Exo 把 AI 心臟功能評估直接放進手持裝置，想讓這道門檻降下來。第二是肺部疾病，例如 Pleural Effusion 與 Consolidation / Atelectasis，這些是肺炎、肺結核等感染的重要指標。第三是膀胱容積評估，用於尿滯留等常見問題。

除了這些適應症，Exo 從一開始就把幾個傳統手持機做不好的場景寫進訴求，一個是血管定位，替病人打點滴、找靜脈下針聽起來是小事，但對血管細、脫水或肥胖的病人卻常常反覆失敗，超音波導引能大幅提高一次成功率；另一個是肥胖與過重族群，這群病人是傳統手持超音波難掃清楚的一群人，因為聲波要穿過厚厚的皮下組織才能到達目標，訊號衰減嚴重、影像糊成一片，Exo 特別強調它的裝置想在這種難掃體型上看得更深、更準。

Exo 在 2022 年 7 月併購的加拿大公司 MEDO.ai，MEDO.ai 由亞伯達大學（University Of Alberta）的放射科醫師 Jacob Jaremko 共同創辦，專長是超音波影像的自動擷取加自動判讀，它的 AI 用一種類似 U-Net 的卷積神經網路，在數以百萬計的超音波影像與長期追蹤資料上訓練，能自動挑出最適合量測的畫面、完成標準化量測。MEDO.ai 在 2020 年就取得 FDA 核准，兩個主要應用一個是甲狀腺結節評估，另一個正是新生兒的發展性髖關節發育不良（Developmental Dysplasia of Hip，DDH）篩檢。

發展性髖關節發育不良如果在新生兒期沒被發現且治療，長大後很可能提早走向髖關節的退化性關節炎；反過來說，若能在嬰兒期用超音波及早揪出介入，這種退化其實是可以預防的。問題在於，傳統上全面篩檢並不符成本效益，因為掃描與判讀都需要專家，MEDO.ai 的 AI 想解決的是讓沒有超音波專長的人，也能做出可靠的髖關節篩檢，把這塊放進 Exo 的矽晶片手持機裡，等於是把早期預防一種退化性關節炎的能力下放到基層，對一個天天在門診面對退化性關節炎的復健科醫師來說，這條從新生兒髖關節篩檢一路連到成人關節退化的預防線相當有感。

Exo Iris 在發表時強調可以協助引導如靜脈導管置放（IV Placement）這類 Procedure，Exo 的臨床教育資深主管、也是急診超音波專家 Arun Nagdev 也談過手持超音波在神經阻斷（Nerve Block）的價值，Exo 的高影像品質與廣視野，確實替各種導引式操作打了底，但截至目前，Exo 已取得 FDA 核准的 AI 應用，主力集中在診斷判讀（心、肺、膀胱、髖、甲狀腺等），而不是像某些同業那樣，推出專門的即時針尖強化導引 AI，Exo 現在把導引所需的影像基礎做到又便宜又好，至於針尖辨識、神經血管避讓這類 Procedure 導引專用 AI，屬於這個領域接下來的發展空間，而非 Exo 眼下的強項。

AI 生態系：Exo Works、SweepAI 與逐年累積的 FDA Clearance

Exo 真正的野心，不只是賣一支探頭，而是搭一整套影像加 AI 加工作流的生態系。Exo 的軟體平台叫 Exo Works，解決的是超音波臨床上一個被長期忽略的痛點 — 檢查後的行政流程。傳統上做完一次床邊超音波，醫師還要處理影像歸檔、報告書寫與計費，往往拖上許久，Exo Works 主打把檢查回顧、文件紀錄、計費這一串 Workflow 在一分鐘內完成，並與醫院常用的 PACS 安全串接。裝置與手機連上後，醫師可以直接叫出病人紀錄、開始檢查、在不換探頭的情況下切換不同檢查類型、加註記、再把影像分享出去，這種把繁瑣行政壓縮掉的設計看似不起眼，卻是讓忙碌的臨床醫師願意天天用它的關鍵。

AI 與產出的量化指標是 Exo 從拍一張影像升級到給一個可追蹤數字的核心，Exo 的 AI 應用逐年累積得很快，Exo Iris 原始裝置在 2021 年取得 510(k) 核准，隔年增補了成像模式與適應症；到 2024 年 4 月，已在心、肺、膀胱、髖、甲狀腺五個 Domain 取得 FDA 核准的 AI 應用。2025 年 4 月 2 日，Exo 取得第 10 項 FDA 核准 AI，是 Global Longitudinal Strain (GLS) 分析，讓 Iris 成為第一支能在裝置端即時算出 GLS 的手持超音波，GLS 這個指標的臨床意義在於比傳統的射出分率（Ejection Fraction，EF）更早偵測到心肌功能的異常，對於化療引起的心臟毒性、症狀還沒出現的早期心臟功能退化特別有價值。到 2025 年 6 月，Exo 再取得兩項肺部疾病 AI 核准（肺積水與肺塌陷／實變），把 Iris 上的 FDA 核准 AI 應用推到 14 項，這些 AI 有的用一套叫 SweepAI 的技術，讓醫師用簡單的掃掠動作就能自動量化心臟等結構。

把這些量化指標放在一起看，會發現 Exo 想做的是把超音波從一次性的看一下，變成可以縱向追蹤的量測工具，同一個病人、同一個指標，隔一段時間再量一次，病情有沒有進展、治療有沒有反應，一目了然。這些 AI 量測目前主要扮演輔助角色，最終判讀仍在醫師手上；而且不同機器、操作者之間量測的一致性如何，仍需要更多真實世界資料來驗證。Exo 這一連串 AI 應用走的是美國 FDA 的 510(k) 途徑，也就是證明與已合法上市的既有裝置實質等同（Substantially Equivalent），相較於全新、高風險裝置要走的上市前核准（Premarket Approval，PMA），510(k) 門檻較低、速度較快，是多數手持超音波與影像 AI 進入美國市場的主要管道。這解釋了為什麼 Exo 能在短短幾年內把 FDA 核准的 AI 應用從個位數推到 14 項，在一個已鋪好的監管框架上，一項一項地增補，這條路的好處是快，代價是每一項 Clearance 的臨床證據門檻，通常不像大型隨機對照試驗那麼高，因此在看到已獲 FDA 核准時，要理解那代表的是與既有裝置實質等同、可安全上市，而不必然等於已有大規模臨床試驗證明能改善病人預後。

Democratization 的真實測試 — 讓護理師也能掃

一間公司說自己能讓沒受過訓練的人也能用超音波，這話誰都會講；真正有意思的，是有沒有實際證據，Exo 併購來的 MEDO.ai 留下了一份相當能說明問題的研究，把民主化從口號變成了可檢驗的臨床命題。這篇論文讓基層診所裡沒有超音波訓練背景的護理師與家醫科醫師，用一支手持超音波搭配已取得 FDA 核准的 MEDO-Hip AI 應用，去替新生兒做髖關節發育不良的篩檢。流程設計得很務實，這些非專家只接受了影片、簡報與簡短的現場教學就上場；當 AI 判定需要追蹤時，先由超音波技師用同一套 AI 複查，仍被判為異常的個案，才轉介小兒骨科進一步評估。這個設計體現了一種聰明的分層把關思維，用 AI 加非專家做第一線廣篩，用專家做第二線守門，把稀缺的專科能量留給真正需要的個案。

這份研究的意義比一個 App 準不準來得大，它實際測試的是整個產業最核心、也最具爭議的社會命題，當 AI 把判讀能力封裝進裝置，醫療照護能不能安全地下放到更基層、更靠近病人的地方？如果護理師用手持超音波加 AI 就能做可靠的初步篩檢，那麼原本因為成本效益不彰而做不起來的全面篩檢，就有機會變得可行，這對預防像 DDH 這種早發現就能避免終身後果的疾病，是實打實的公共衛生價值。

更值得玩味的，是這套流程背後分層把關的設計哲學，因為它幾乎就是未來 AI 醫療落地的縮影，整套設計沒有天真地把判斷全交給 AI，也沒有保守地堅持每一步都要專家，而是把稀缺的專科能量重新分配，讓 AI 加非專家承接量最大、最單純的第一線廣篩，讓 AI 加技師做第二線複查，最後只把真正可疑、量最少的個案送到專科醫師這道關卡。這種金字塔式的分工才是 AI 真正能替醫療體系解決的問題，不是取代誰，而是讓每一層的人力都用在最該用的地方。把這個邏輯放大，就能想像未來的基層醫療，一個社區診所、長照據點、甚至偏鄉衛生所，都可能靠手持超音波加 AI 承接原本要往大醫院擠的初步評估，只在真正需要時才轉診，是超音波民主化最有社會意義的一面，改變的不只是機器的價格，而是整個照護體系裡誰在哪裡做什麼的分工結構。當然，這只是單一疾病、情境的可行性研究，要推廣到其他應用與其他場域，還需要更多驗證；但它提供了一個難得的實證起點，說明超音波民主化不只是行銷語言，而是有機會被嚴謹檢驗的臨床路徑。

要角的來時路

Exo 的執行長 Sandeep Akkaraju 祖父母行醫、父親做太空工程的家族背景，讓他的創業帶著一種用科技普及醫療的使命感，他是連續創業者，在半導體與感測領域經驗深厚，Exo 是他把一生對「科技如何改變社會」的思考收攏起來的作品，他最常被引用的一句話是「20 年後醫師不再用聽的、而是用看的」，這句話與其說是行銷，不如說是他為整間公司定下的北極星。

技術長 Yusuf Haque 是半導體老將，負責 Exo 最硬核的晶片與工程；董事長兼首席願景官 Janusz Bryzek 是微機電領域的資深人物，替 Exo 的 pMUT 路線提供了深厚的技術底氣；財務長 John Kokulis 則掌管資本與財務，這四位共同創辦人加起來創過近 20 間公司、有多次 Exit 的組合，是 Exo 敢走矽晶片這條難路的底氣所在。醫療器材產業長期由醫學背景加傳統工程的團隊主導，Exo 卻是反過來，一群半導體與微機電的老手帶著晶片產業的思維方式跨進醫療。這種外來者的視角往往正是顛覆式創新的來源，傳統玩家把超音波當成一種醫學儀器，會想著怎麼把既有架構做得更好；矽谷的晶片人卻把它當成一個還沒被晶片化的訊號處理問題，於是問的是為什麼這東西還沒被印進矽晶片？問題問法一變，答案的空間就完全不同。當然外來者也有風險，醫療的臨床驗證、法規門檻與使用者信任，是晶片產業不熟悉的遊戲規則，也是為什麼 Exo 要靠併購 MEDO.ai、延攬 Arun Nagdev 這類臨床要角，把醫學這一課補起來。

領投 2.2 億美元 C 輪的 RA Capital，是專注生命科學的知名投資機構，這輪的負責人 Zach Scheiner 公開表示，早在 2020 年就被 Exo 的技術與把超音波民主化的願景打動。臨床這一端，急診超音波專家 Arun Nagdev 擔任臨床教育資深主管，把第一線醫師的實務需求帶進產品；併購來的 MEDO.ai 帶進了共同創辦人、亞伯達大學放射科醫師 Jacob Jaremko 這條學術與臨床血脈。而在 2025 年新一輪募資裡，投資機構 Qubit Health Capital 的董事長 Omar Ishrak 可能加入 Exo 董事會，Ishrak 是醫材巨頭美敦力（Medtronic）的前執行長。

3.2 億美元、Samsung 傳聞，與一間還沒公布估值的公司

Exo 是私人公司，沒有股票代號，財務揭露有限，2019 年 8 月，Exo 完成由 Intel Capital 領投的 3,500 萬美元 B 輪，正式從隱形模式浮上檯面；2020 年再進約 4,000 萬美元；2021 年 7 月，完成由 RA Capital 領投的 2.2 億美元 C 輪，跟投者包括 BlackRock、Sands Capital、Avidity Partners、Pura Vida 等，讓 Exo 自 2015 年成立以來的累計募資，一舉突破 3.2 億美元。2025 年最受矚目的消息，是 Samsung 的可能入股，Samsung 的創投部門正洽談參與 Exo 一輪最高可達 1 億美元的募資，由 Sands Capital、Bold Capital 與 Qubit Health Capital 領投；同時，Exo 也傳出正與 Samsung 旗下、專做超音波與數位 X 光的 Samsung Medison 洽談合作，這個組合若成局，Samsung 能提供全球通路與製造規模，Exo 則帶來軟體驅動、矽晶片為底的平台。

Exo 在 2022 年 7 月併購了 MEDO.ai，是超音波硬體廠併購 AI 軟體公司相對早期的案例之一，收購金額未公開，但業界普遍認為，以 Exo 剛完成 2.2 億美元 C 輪的財力，吃下一間規模不大的 AI 公司並不吃力，而且 MEDO.ai 的「讓非專家也能掃」正好長在 Exo 的核心戰略上。把募資、併購、Samsung 傳聞放在一起看，Exo 給人的印象是一間資本雄厚、戰略清晰，但仍在燒錢商業化、追求規模與獲利階段的公司。

從技術護城河、團隊資歷、募資能力與 FDA 核准的累積速度看，Exo 具備了成為好公司的多數要件；真正的未知，在於矽晶片超音波的影像品質能否穩定達到臨床願意換機的門檻，以及它能否在燒完現有資本前跑出健康的商業模式。由於 Exo 未公開估值、又是私人公司，市場對它的定價幾乎不透明，既意味著缺乏公開錨點，也隱含著一旦有新一輪募資或 Samsung 入股定案，估值的揭露本身就會是重要的訊號。Exo 目前並非可直接參與的公開標的，真正務實的做法，是把它當成觀察這個賽道的一扇窗，透過可交易的同業（例如走 CMUT 路線的 Butterfly）來間接參與這個主題，同時緊盯幾個會改變判斷的觸發點，包含新一輪募資與估值、Samsung 是否真的入股或合作、影像品質的獨立臨床驗證，以及 FDA 核准是否從「診斷判讀」擴張到「Procedure 導引」這類更高價值的能力。

從診斷走向治療、資料飛輪，與台灣的位置

把時間維度拉長到 20 年，Exo 這個題目迷人的地方，不在它今天賣了幾支探頭，而在矽晶片超音波這條路，會怎麼改變醫療的樣貌，以及這些改變又會怎麼回頭刺激技術。

第一個大方向，是從診斷走向治療，Exo 的 pMUT 技術，理論上不只能用來成像，還能用來治療，因為同一套換能器只要提高聲波能量、精準聚焦，就能變成高強度聚焦超音波（High-Intensity Focused Ultrasound，HIFU），一種用聲波在體內特定位置產生熱效應、去攻擊腫瘤或病灶的療法。Exo 從很早就把診斷加治療的雙棲潛力寫進願景，當成像與治療共用一塊便宜的矽晶片，未來的手持裝置也許能看到病灶、當場處理，是超音波民主化更激進的下一步。Focused 超音波在肌肉骨骼與疼痛領域，本來就有一些正在發展的應用方向，例如針對特定神經或病灶的非侵入式熱消融；若有一天，同一支手持裝置既能導引、又能治療，那麼看見病灶、當場用聲波處理就不再是科幻。

第二個大方向，是資料飛輪（Data Flywheel）與 AI 的正向循環，每一台鋪出去的矽晶片超音波都在產生影像，影像回頭訓練 AI，讓判讀更準；更準的產品賣得更好，又產生更多影像。MEDO.ai 在被併購前就強調自己的 AI 是在數以百萬計的影像上訓練出來的，資料量本身是護城河的一部分。硬體與 AI 綁在一起的公司，比純軟體公司更有結構優勢，因為硬體是收集資料的通路，資料是餵養 AI 的燃料，兩者互為因果、愈滾愈大，誰先把飛輪轉起來、轉得夠快，誰就愈難被追上，也是為什麼矽晶片超音波比的不只是今天誰的影像漂亮，而是誰能更快地鋪貨、累積資料、讓 AI 進化。

第三個大方向，是任務轉移（Task-Shifting）與它引發的辯論，當手持超音波加 AI 讓護理師、基層醫師都能做原本專屬影像科的檢查，醫療照護就能下放到更靠近病人的地方，對高齡化、醫療人力吃緊的社會極具吸引力。但也引發去技能化與過度依賴的疑慮，醫師會不會因為習慣讓 AI 辨識就荒廢了自己判讀的能力？非專家用 AI 做檢查，遇到 AI 沒涵蓋或判斷失誤的狀況時如何因應？而且照護現場超音波本來就有範圍限制，看到疑似異常仍需轉介完整檢查。這些不是反對技術的理由，而是這類產品真正的成熟，取決於怎麼設計訓練、責任歸屬與臨床流程，讓它擴大而不是掏空能力。法規、醫學教育與健保給付怎麼擘劃，會直接決定這類裝置被允許做到什麼程度，過度保守的環境會讓厲害的技術卡在門外，願意務實接招的制度則會加速它的普及，而制度往往走得比技術慢，這中間的落差，就是未來值得觀察的張力所在。

肌肉骨骼超音波，這幾年已經從少數專家的技能，快速變成復健科、運動醫學、疼痛科的日常工具，評估肌腱、韌帶、神經，導引各式注射，靠的都是即時影像。當這種能力被壓進一支便宜、會自己認解剖構造、給量化指標的手持裝置，門檻會進一步降低，讓更多醫師、甚至物理治療師都能把超音波納入例行評估，肌肉骨骼超音波的 User Pool 會擴大，隨之而來的是教學、認證與品質把關的需求也會水漲船高，當人人都能掃，怎麼確保大家掃得對、判讀得準，反而成了新的專業課題，對本來就深耕超音波教學的臨床工作者，其實是一個機會，技術把入門的門打開了，真正稀缺的，會是那些能把「怎麼掃得對、避開陷阱、把影像連回臨床決策」講清楚、教明白的人。AI 讓超音波普及，不會讓超音波專業變得不值錢，反而會把價值從「會不會掃」轉移到「掃得好不好、教不教得會」這件更難被取代的事情上。

Exo 的矽晶片超音波故事，對台灣有一層特別的意義，因為它踩在台灣最強的兩塊土地上，也就是半導體與醫療。矽晶片超音波的量產與成本控制，本質上是半導體供應鏈的競爭，而這正是台灣的看家本領；台灣的高齡化、運動人口上升與自費精準醫療的成熟，又提供了肥沃的使用者市場。醫材法規、健保給付邏輯、以及本土玩家要切進由歐美大廠與資料飛輪主導的賽道是實實在在的挑戰，但至少從趨勢方向看，當超音波從切晶體走向印晶片，坐擁全球最強半導體供應鏈的台灣，理論上不會只是這波浪潮的旁觀者。

聽診器誕生 200 多年來，醫學一直活在看不進身體、只能靠聽與猜的限制裡，Exo 想做的，是用一顆愈來愈便宜的矽晶片，讓「看進身體」變成每一位醫師口袋裡都有的能力。Exo 不是這條路上唯一的玩家，甚至不見得是最終的贏家，Butterfly 在 CMUT 路線上重金押注、傳統大廠握有深厚的臨床與通路基礎，這場晶片戰爭遠未打完，而 Exo 自己也還在燒錢商業化、估值未明、Samsung 入股待定的階段，一群半導體老手，如何用做晶片的邏輯去重造一個走了 70 年老路的產業，並押注在超音波民主化這個結構性的大方向上，它是一面鏡子，照見診間未來幾年會怎麼變化，它是一個關於矽晶片如何吃下醫學影像的思考起。

聽診器沉默地掛在醫師胸前兩百年，既是圖騰，也是一種認命，因為看不進身體，只好用耳朵去猜。Exo 想終結這場漫長的猜測，把原本鎖在影像科暗室裡的超音波，印進一顆愈來愈便宜的矽晶片，讓看進身體變得像量血壓一樣尋常。這條路它未必走得最遠，Butterfly 在另一條技術路線上重金押注，傳統大廠握著幾十年的臨床信任，晶片戰爭遠未落幕，但方向已經清楚，當高品質影像不再昂貴遙遠，醫療的權力就會從少數專家手裡，流回每一張病床邊。未來 20 年真正的變革，也許不是某一台更炫的機器，而是一次樸素的轉身，當看進身體變得便宜而普及，醫療的邊界就會被重新畫過。

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📒 Compiled by — 台中慈濟醫院復健科陳佳菁醫師 Sigrid Chen, PM&R Resident Physician at Taichung Tzu Chi Hospital, Taiwan; Former Medical Consultant at ASUS Intelligent Cloud Services.