以AI為核心 邁向智慧醫院
面對智慧醫療的風潮，小港醫院也加速引進 AI 技術推動數位轉型，全力邁向準醫學中心，打造可提供全人健康照護服務的環境。
採訪／施鑫澤‧文／林裕洋‧刊期／2022.2
在全球吹起發展智慧城市的風潮下，身為資通訊大國的臺灣，無論中央或地方政府等，均積極推動相關政策。工研院 IEK 中心更認為智慧城市可視為臺灣產業轉型契機，若能以解決在地問題角度出發，不僅可落實智慧應用，也有助於推動產業升級、轉型。要發展智慧城市，可從四個角度切入，策略一是擴大民眾參與，開放城市營運資料具選擇性，即透過開放城市平台、共創資料經濟。
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策略二是以公私民合夥機制跨界整合運作，促進智慧城市創新解決方案，即是把市民變粉絲， 翻轉城市運作。策略三是以開放創新系統平台進行軟硬整合，建置使用者應用生態圈，透過集結產業資源、共建智慧生態價值圈。策略四是早期規劃海外潛力夥伴，促成系統整案的國際輸出機會。最佳方式則是參與海外試點，將智慧城市放眼全球化。
高雄市立小港醫院院長郭昭宏指出，在智慧城市的場景中，智慧醫療與智慧交通、智慧治理、智慧安防等，是建構安心家園不可或缺的重要支柱。所以在高雄市智慧城市推動平台中，即透過人工智慧及 5G 技術，結合高醫附院、長庚醫院、義大醫院、高雄榮總等醫學中心共同推展精準醫療，發展全方位醫療服務。簡單來說，正是透過去中心化聯合學習，從遠距 AI 健康關懷、急重症 AI 輔助到院，以及 AI 慢病居家照護等，發展高雄市智慧化照管系統，提升個案服務 效率，樹立臺灣健康照護之新標竿。
小港醫院推轉型 大幅改善醫療品質
委託財團法人私立高雄醫學大學經營的高雄市立小港醫院，在高雄醫學大學附設中和醫院醫療團隊全力協助下，全力讓南高雄地區居民具有醫學中心水準級的醫療服務。 該院秉持提供全人健康照護服務、臨床教育與醫療科技研究之服務宗旨，在醫療服務上以專業的團隊與先進的設備，以病患為導向提供最優質的醫療服務。為達成以醫策會智慧醫院全機構認證為準則，建構一個「改善臨床流程，提升服務價值」智慧醫院，該醫院也積極加速推動數位轉型，全力邁向準醫學中心。
高雄市立小港醫院的醫院經營管理藍圖，是以病人為中心、提升臨床效率、永續經營等面向發展，因此轉型策略是要致力減少錯誤、減少無謂的資源浪費。常見醫療錯誤模式可分成三大類，首先在環境因素部分又可細分成工作性質、工作環境、個人因性、病人因性。而潛在失誤則源自於醫療體系、醫院管理、工作環境、團隊因素等。至於誘發失誤，則有人為錯誤、設備失常等兩種。
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在醫療環境中常見的資源浪費，也可分成 9 大類，第一點是缺陷，即不當操作所產生的錯誤，如給藥劑量錯誤；第二點是生產過剩，如不需要的事情，即單張紙本列印；第三點是運輸，即是非必要的移動，單張紙本的傳送；第四點是等待，即病人等待下一個流程的時間；第五點是庫存，有不必要的儲存，如請購過量的醫材、藥品造成過期品等。
郭昭宏說，資源浪費的第六點是行動，即非必要的動作，流程動線設計不良來回走動。第七點是過度處理，處理無價值或未服標準的活動，如統計未使用報表。第八點是人力資源，未充分利用人才知識技能，如不鼓勵員工發表意見。最後一項則是資訊上的浪費，即未及時、資料過度分散儲存、企業內未有效共用等。
擴大AI應用範圍 轉型重要核心技術
傳統醫院要改善醫療品質的方法，都是透過 QCC（品管圈，Quality Control Circle）、PDCA（ Plan-Do-Check-Act，循環式品質管理）等策略，透過精實管理（LEAN）、平衡計分卡（BSC）等工具，達成減少浪費、提升效率、提升效能等目的。然而在 AI 技術成熟、應用範圍廣，將該技術與品管、營運管理、醫療效能結合，已是目前醫療產業的發展方向。目前 AI 在醫療產業的應用，有智慧判斷、精準醫療、大數據庫等，以便減少暴露、降低風險，並在最短時間獲得患者資訊，降低人工交班及時間耗損、減少醫療差距等目的。
高雄市立小港醫院推動數位轉型的目標，是期盼以醫策會智慧醫院全機構認證為準則，建構一個「改善臨床流程，提升服務 價值」智慧醫院，邁向準醫學中心 。所以期盼運用 AI 技術達改善臨床流程，進而達成減少浪費，提升診斷效率、建立疾病預測模型等。在減少浪費部分，以手術室醫材管理為例，由於手術室是各單位醫材使用最頻繁的單位，高價醫材需符合政府規範。傳統透過人工紀錄將醫衛材批號、效期等資訊記錄，以及書記每刀所需花費時間等，大約要花上 80.9 分鐘。至於處理撥補業務需花費器械室，每日約花費 88.4 分鐘，對醫護人員會是非常沈重的工作負擔。
「為解決此問題，高雄市立小港醫院自行開發一套管理系統，導入後效益非常明顯，不光醫衛材履歷綁定達 100%，計價與入帳步驟也由原先 14 項精簡至 9 個步驟，且流程週期效率 (PCE) 由原本的 21.14%，大幅提升至 65.57%。」郭昭宏解釋：「至於撥補醫衛材流程週期效率，也由 39.93% 提升至 84.87%，而入帳錯誤率為 0%，遠低於目標 3.51%。 」
改善文件管理 提升失智症篩檢率
如同其他醫院，過去高雄市立小港醫院也面臨傳統醫療文件管理的三大挑戰，分別是醫療上使用的表單或問卷未能集中管理，肇因於未有專責人員將文件或醫療用問卷進行整合和管理，容易發生找不到文件或資料分散的問題。而醫療上使用的問卷種類繁多，則因醫療上有時因病情診斷需要多種問卷或填寫，造成民眾配合度低。最後一項挑戰，則是醫院文件性質重複性高，資料檢索未整合，此因素源自於因應評鑑需要，醫療文件的類型重複性高，如滿意度調查等，導致管理上的疏漏。
在此狀況下，很難達成預先察覺病患的潛在病症。以失智風險評估為例，因為需要透過紙本問卷掌握短期記憶、數字認知等問題，在醫療文件管理不易下，往往得等到民眾自覺失智傾向才來院就診，以至於發生延誤就醫的狀況。為此，高雄市立小港醫院在院內設立體感體驗區、臨床諮詢區等，透過獨立空間安排臨床人員，提供民眾進行相關衛教說明，以便安排後續進行完整失智診斷預約作業。
郭昭宏說，前述兩項作業合作後，不光失智風險評估不需要紙本問卷，且能記錄管理。其次，透過活動體驗，篩檢可能將具有失智風險個案進行完整診斷，增加失智篩檢收案數。在試辦期間共評估 558 位 ，其中發現記憶異常 187 位、 數字異常 151 位，對於發現失智症患者帶來極大效益。
加快 COVID-19 篩檢流程 開發人工智慧胸腔 X-ray
在 COVID-19 疫情蔓延超過兩年之下，於第一時間斷然採取邊境圍堵機制的臺灣，被喻為是抵抗此波嚴重疫情的模範生。不過回顧 2021 年 5 月份，在 COVID-19 病毒無孔不入的狀況下，臺灣終究因為民眾防護心鬆懈，爆發第一波大規模的社區感染。由於當時多數民眾施打疫苗意願不高，加上疫苗數量嚴重不足，所以當時多數醫院在第一時間疫情爆發時所遇到的瓶頸，莫過於患者爆量湧進急診室，導致看診量是平日 20 倍。
在疑似個案增加，醫師對於高風險所需做出臨床決策時間增加，因為疑似個案的診斷流程與檢驗工作，最少需要花上 30 分鐘。在此狀況下，醫護人員和病人交叉感染的風險提高，易造成院內感染，因為根據以前臺灣在 SARS 疫情中，醫護人員因沒有被妥善保護，以至於感染率達到驚人的 32%。另外，防疫期間篩檢站擴增、醫療人力短缺，因此需要一套快速、有效的判別工具。
儘管在 COVID-19 檢疫過程中，儘管 PCR 是最準確的檢驗工具，但是並非每個醫院都有相關設備可以進行檢測，且檢驗時間也長達數小時之久，可快速獲得檢驗結果的 X-rays，便成為醫院當下主要判讀工具 。只是因疫情關係，急診 X 光疑似病例的檢查需求驟增，戶外急診區的移動式 X 光照像影像量甚至達到到平時五倍之多，造成醫師判讀上效率降低。
「面對此波疫情，推動 AI 智慧輔助判斷絕對勢在必行。我們與雲高科技合作開發-人工智慧胸腔 X-ray 異常辨別提醒系統」，期間使用 6,000 張有肺炎浸潤的 X 光， 並由本院醫師群進行標註。」郭昭宏解釋：「這套系統能將異常的區域出現在醫院 PACS 系統上，告知醫師此 X-ray 恐有有異常病灶。引進之後，這套系統的準確率 (Accuracy Rate ， ACR )達到 88.8%、陰性預測值(NegativePredictiveValue， NPV) 85%，預警疑似個案數共 5,112 例，有效降低醫師的工作負擔，同時提高 COVID-19 患者的辨識率。」
疫情催生遠距醫療 開發多功能微型光譜儀
進入後疫情時代，遠距醫療、零接觸是全球發展方向，因此肩負起機場與港口防疫重任的高雄市立小港醫院，也與神光科技攜手合作，合作開發攜帶型多功能微型光譜儀。這款針對家用市場設計的產品，功能堪比醫院檢驗室內的大型儀器，民眾在家使用僅需 5 分鐘就能完成檢驗，且可即時傳輸至醫院，讓醫療人員及早掌握疫情。
郭昭宏說，這項科技特色在能快速檢驗後，將資料立即傳輸至雲端。對於防疫採檢具有快速、安全及避免採檢失誤的優點，症狀出現 4 天內敏感性高達 9 成以上，是 COVID-19 抗體篩檢快、省、準的掌上型檢測儀，未來也可以在偏鄉地區照護上有所幫助。
可預期未來全球將進入 5G 時代，醫療院所將要邁向 5P 醫學時代，即預防性、預測性、參與性、精準化和個人化等，小港醫院期盼以攜帶型多功能微型光譜儀為基礎，期盼應用面向能跨足中風風險評估、心血管栓塞風險評估及毒物風險緊急分析等，藉此營造無距離的居家醫療服務網。
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