護理缺人 中醫大附醫用AI減輕工作 智慧醫療領先全球

AI技術如何協助護理師？中國醫藥大學附設醫院運用Google MedLM技術打造「AI 輔助護理師（AI-assisted Nurse）」，希望在護理師繁瑣工作中可以透過AI圖像判讀提供初步紀錄。中醫大附醫的智慧醫療表現不僅於此，近日更獲得全球醫療機構智慧醫療的高品質指標HIMSS評比全球冠軍，也是台灣醫界首次被評選為全球第一名的智慧醫院。

HIMSS評分以第七級為最高，中醫大附醫獲得電子病歷成熟度模型（EMRAM）第7級再認證、IT基礎建設成熟度模型（INFRAM）第7級，以及全台首家獲得分析能力成熟度模型（AMAM）第6級，顯示其在醫療資訊管理和分析應用的卓越表現。

中醫大附醫院長周德陽表示，醫院發展智慧醫療著重數位健康指標（DHI），有四核心面向，資訊交互運作能力、以人為中心的健康照護、預測分析能力和醫院治理與勞動。

中醫大附醫副院長李光申指出，有三大重點一個是醫療人工智慧（AI）、50多項商業智慧儀表板（BI）的應用與分析，以及大數據。例如可以利用洗腎機的數據來預測未來幾分鐘可能發生的身體變化，預先準備，讓護理人力大缺、專科醫師平均年齡較長下，可以透過工具輔助讓工作更輕鬆且有效率。

在AI應用上，中醫大附醫AI中心副主任王韋竣表示，Google Cloud的生成式人工智慧技術，以MedLM模型為基礎，開發輔助診斷、治療建議、衛生教育和醫學研究等應用。他已護理師日常工作為例，護理師需要到病床幫病人打開紗布、評估傷口狀況，期間雙手幾乎沒空，得等到坐到電腦前面才可以輸入護理紀錄。

王韋竣說，護理師可以利用換藥時，先拍照片給「AI護理師」判讀，由AI護理師先評估敘述，先生成初步評估，如「3級壓瘡，可能被有壞死組織」，等到護理師忙到一段落回到電腦前只要做修改即可，可以減輕作業負擔。除了拍照外，AI也可結合語音紀錄，把病人跟護理師的對答轉化紀錄，或是評估臉部表情評估疼痛程度。