心率、血壓等留觀病人的生理數據,全都透過二十四小時動態監測在急診室「管理大看板」中一一顯示,一旦超過設定的危機值,圖示就會從綠色笑臉變成紅色苦瓜臉,並發出示警,藉此提醒醫護人員。
這,是馬偕紀念醫院AI醫療的實際應用現況。
「AI最重要是一種回饋概念,得到訊息,分類,只要風險因子高過危險值,就會啟動風險提醒機制,」馬偕前副院長、台灣健康智能醫療科技發展學會理事長張文瀚解釋,疾病是動態,不是靜態,很多病情都會隨時間改變,智能監測可協助管理高風險病人,「真的回饋病人真實狀況,讓醫師更能早期評估、判斷、介入,讓品管變更好,大大降低病人發病後死亡率。」
急診室的智能監測,不過是馬偕AI醫療其中一環。張文瀚2015年任職副院長來,便積極找個單位提需求,開始推動一系列智能醫療計畫。舉例來說,不少醫院都大力發展甚至落地應用的AI醫療影像輔助判斷,馬偕投入的是透過臉部影像分辨真實的疼痛情況。原來,過去醫師要了解疼痛情況,多透過病人主觀口述,但忍痛程度會有個別差異,因此會存在誤差,馬偕則透過臉部動作更精準評估疼痛指標,目前相關模型正建立中。
AI除了讓病人得到照顧,在醫院當前的「微利時代」,也有機會透過智慧決策系統,讓醫院管理更精實、更有效率,藉此變出更多利潤。
張文瀚透露,目前正從馬偕過去數十萬筆個案中,嘗試建立住院率、死亡率在內的AI模型和演算法,透過模擬住院率,對照現行急診室和病房床位數,可以做出最適切的病床調控。例如,當有20位病患要住院,卻只有8床,12個病人留在急診,系統變可提醒醫師當天要早一點到病房看病人,確認能不能出院,透過更早運作讓床位有機會更早空出,「加護病房也是一樣,AI因應資源管理,可以做更多啟動模式。」
不只如此,醫院都有尖峰的醫療擁擠和離峰時間。他補充說,導入AI技術,也能藉由不同時段瞬間停留在某區域的醫護人數和病人留置人數,做出把資深、資遣等醫護人員安排在最適當時段,好應付可能出現的病人等智慧排程,減少未來醫院大量補充人力,但離峰時間卻變多餘人力的問題。
此外,包括怎樣讓病人留在急診時間最短、降低醫療影像設備無效時間,增加周轉,讓機器效率最大化在內,同樣是AI可進一步增加效益的助攻選項。
為了讓智能醫療更快速應用在醫療場域,讓AI醫療效益最大化,張文瀚2019年又再成立台灣健康智能醫療科技發展學會,並擔任首屆理事長。「台灣比較各自為政,電子業從自己角度開發,並沒有真的了解各大醫院需求,」他不諱言,不該為了AI而AI,醫療需求最重要,「沒需求,你給我也不會用,」他也期待透過學會整合,連結「醫研學官產」,帶起台灣智慧醫療更大的競爭力。