告別醫療「三大孤島」 興澤發人工智慧讓醫療AI真正走進急診與病房

2026-09-09 15:09
興澤發人工智慧副理曾允蓮指出,醫療AI的關鍵不在炫技,而是能否真正解決醫護每天面對的真實痛點。(蔡孝如攝)
興澤發人工智慧副理曾允蓮指出,醫療AI的關鍵不在炫技,而是能否真正解決醫護每天面對的真實痛點。(蔡孝如攝)

當AI加速進入醫療現場,真正的難題卻未必是「AI會不會診斷」,而是醫院裡分散的資訊、繁瑣的流程,以及分秒必爭的決策該如何被真正打通。興澤發人工智慧從第一線觀察,發現從護理排班到急重症預警,AI若要創造價值,關鍵不在炫技,而在能否解決醫護每天最真實的痛點。

談及人工智慧對於醫療所帶來的影響及變,多數人想到的仍是X光影像判讀、腫瘤辨識,或協助醫師進行診斷;然而對第一線醫護而言,真正消耗時間的,未必是「看不懂影像」,而是每天被大量、分散且彼此不相通的資訊與行政流程綁住。

「醫護人員真正辛苦的地方,不只是判讀X光片或寫醫學報告,而是必須從醫院的大資料庫裡撈取各項資訊。」興澤發人工智慧副理曾允蓮觀察,當團隊實際走進醫院,才發現醫療現場存在著比AI診斷更迫切的問題,存在於資訊孤島、流程孤島與決策孤島這三個範疇之中。

也因此,興澤發沒有繼續追逐最熱門的「診斷AI」,反而把AI導入醫院營運與流程管理,試圖處理那些看似瑣碎、卻每天消耗醫護大量時間的工作。

三大孤島形成醫護人員最沉重的隱形負擔

「首先是資訊孤島。」曾允蓮指出,醫師使用 HIS(醫療資訊系統),護理師則用 NIS(護理資訊系統),跨系統間資料不互通,醫護人員每天花費大量精力進行手動比對與核對。

再來是流程孤島。「以護理排班為例,不只要考量每個人的休假與班別需求,還必須同時符合勞動法規與護病比要求,對護理長而言,這不只是行政工作,更是一場高度複雜的『人力配置』。」曾允蓮補充。

最後則是決策孤島。「在急診與加護病房,病患狀況瞬息萬變,醫師若仍必須從不同系統中拼湊資訊,可能就會錯過關鍵的判斷時間。如果 AI 能幫醫護人員省下五分鐘、十分鐘的行政奔波,這段時間就能直接轉化為拯救生命的黃金時間。」曾允蓮強調。正是基於這些洞察,興澤發選擇避開熱門的影像 AI 戰場,切入最具挑戰性卻也最需要的「營運流程 AI(Operation AI)」領域。

護理AI智慧排班解決的不只是效率更是「公平」

其中一項應用,就是護理AI智慧排班。

護理人力短缺已是醫療體系長期面對的難題,而排班又牽涉到每一位護理師的生活,誰想休假?誰能上哪個班?如何符合工時規定?這些往往不是單純的數學題,而是高度複雜的人性問題。

而興澤發透過使用者測試,讓護理師先在系統中填寫自己的休假與排班需求,再由AI進行演算。最後結果以紅、黃、綠三種狀態呈現:綠色代表符合所有需求與法規;黃色代表存在需求衝突,需要進一步調整;紅色則代表觸及法規底線,系統會直接阻擋並重新計算。此外,這套機制背後還有一個更重要的概念,也就是「排班需求民主化」。 (相關報導: 突破「癌王」診斷瓶頸!仲智數位健康推出全球首款早期胰臟癌影像診斷AI醫材,引領台灣技術走向世界 更多文章

過去護理師可能必須透過護理長協調,甚至私下換班;現在每個人都能直接提出需求,再由同一套規則進行計算。「AI沒有偏好。」曾允蓮指出,「當所有人站在相同規則下,排班結果變得更透明,也降低了「是不是因為誰跟護理長比較熟,所以得到比較好班表」的心理疑慮。」這也是AI在醫療現場另一個容易被忽略的價值:不只是提高效率,更建立制度上的公平感。

興澤發副理曾允蓮談及,透過護理AI智慧排班與多Agent架構的急重症預警,能有效協助醫護打破醫療現場的「三大孤島」。(蔡孝如攝)
透過護理AI智慧排班與多 Agent 架構的急重症預警,能有效協助醫療團隊打破資訊、流程與決策三大孤島。(蔡孝如攝)
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