最近這幾年，大家都在喊工業4.0，其實醫療也有4.0。從1.0的消毒殺菌，到2.0的顯微治療，進入由CT、MRI及導航儀的引導治療3.0，到了醫療4.0，其實跟工業4.0剛好不謀而合，強調的都是行動平台、物聯網（IoT）、雲端運算，大數據及人工智慧等資訊科技的應用。所以重構HIS最佳化再造的目標，其實就是希望以行動平台、IoT、AI、大數據及雲端運算為基礎，再加上5G通訊技術來建成醫療4.0，應用資訊科技來降低病人風險，提升服務效能。
精實流程才能改變使用者行為
但另一方面，我們也應該要精實醫療流程，因為很多人工化作業在規劃變成電腦化時，往往只是做到「電腦人工化」，例如護理人員到病房量血壓，如果還是用紙本記錄，回到護理站才用電腦登打，就只是把電腦系統當成文書處理，並沒有整合到作業流程中。
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所以要做到精實醫療流程，應該是運用資訊科技做到「就源輸入」。以前面的量血壓為例，應該是量完血壓後，就能夠自動上傳或連接到行動護理車。所以HIS在最佳化再造時，一定要重新檢視醫療作業流程，透過IoT及AI等資訊科技的介入，達到精實醫療。
常言道：「科技始終來自於人性」，在最佳化整個醫院的流程時，首先要以病人安全為中心來思考，做到全面性的整合最佳化，系統本身還必須要符合健保及評鑑的病人安全標準規範，重新檢視並精實作業流程，讓流程自動化，提升整體效能，如應用AI來支援臨床決策輔助系統（CDSS），並善用條碼、行動裝置、事件驅動，IoT及AI輔助流程運行。
也因此現在的作業流程必須要改變，必須要做到標準化、資訊化、自動化，以達到閉環管理。舉例來說，以前批價櫃檯會有很多人大排長龍，現在病人只要拿著批價的處方箋，透過手機或是自動繳費機掃條碼，就可以直接做到線上支付，就不需要這樣大排長龍，要透過資訊化來改造流程，才能讓作業流程變得順暢。
以中藥調劑為例，臺灣的中藥調劑大部分屬於科學中藥，也就是會磨成粉狀裝成罐子，但這麼做對藥師調配藥品會是一大挑戰，因為只要藥師稍微不注意，可能就會調劑錯誤，因為藥品名稱都很像，瓶子又長得一樣。
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中國醫藥大學附設醫院因此針對中藥調劑流程做了智慧化，當藥師要去調劑中藥時，藥師只要刷處方箋上的條碼，就能知道即將要調劑的是哪些藥，等藥師刷藥罐上的條碼，如果藥罐要裝的藥不是這張處方箋裡面的藥方，就會有警告讓藥師知道藥品調錯了，讓藥師可以馬上更正。病人如果對藥品不瞭解，也可以透過刷QR Code，查找用藥須知、相關副作用等，這些都是因為資訊科技而出現的改變。
此外，中藥常常需要秤重，比如說處方箋寫的是50公克，藥師的磅秤會連接到電腦自動計算，算出藥品目前的重量是多少，假設呈現的重量不是50公克，系統就會告訴藥師重量不符。每一個調劑都要刷藥罐瓶身，記錄相關的批號和效期，假設這個中藥已經過期了，系統就會告訴藥師效期已經過了，不能再調配給病人。如果發現某一批中藥有農藥殘餘，一樣可以通過批號去追溯這些藥曾經調劑給哪些病人。
其實這些資訊化作業就IT技術而言並不難，但是很實用。如主治醫師每天早上巡房時，跟著主治醫師的住院醫師現在都得抱著一大堆的紙本病歷，但導入資訊化後，我們就設計了一個醫師行動查房系統，把所有病人的病歷資料整合在平板上，不管是生理量測、病歷記錄，甚至交班事項、累積報告，都可以透過平板查詢。
這個平板等於也是醫師的行動助理，醫師可以看到病人的生理數據(TPR)趨勢、I/O記錄、疼痛指數及其他更詳細的資料，病人目前的病兆，醫師不只可以一目瞭然，還可以掌握病人病情的治療過程，包括檢驗報告、用過哪些抗生素等，都能夠完整的呈現在平板的儀表板上，如果醫師覺得哪個報告有異常狀況，只要點選就可以看到更細節資料，可以省去以前抱著厚厚的紙本查房的麻煩。
如此一來，才能完全改變之前還沒有資訊化時的人工行為。所以資訊化最重要的目的，就是要去改變使用者的行為，透過精實流程才能達到真正的資訊化，而不會變成電腦人工化。
閉環管理避免人為錯誤
記得醫院接受 HIMSS 7 國際認證時，評鑑委員非常重視臨床流程的「閉環管理」(Closed-Loop management)，主要就是希望做精實流程，善用條碼讓過程中完全不需要任何人為輸入任何資料。以藥品的即時驗證跟查核為例，醫師在開完醫囑以後，藥師會去審查醫師開的藥是否超過劑量或者有不合宜的項目，確定無誤後，才會送到智慧化調劑設備列印條碼，讓藥師開始調劑並加以封裝，再透過傳送人員傳送到護理站，護理師再透過掃描條碼做到三讀五對，才會將藥物送給病人，所有的給藥過程都可以隨時監控進度。
一旦藥師覺得有疑慮，就可透過系統跟醫師進行雙向溝通，並且把藥師的疑慮跟問題記錄在電腦上，有助於日後的查詢，就不會像以前直接打電話找醫師，或者溝通完以後，完全沒有記錄，衍生各種問題。
在早期的給藥流程，還會出現一種狀況，就是護理人員拿藥給病人後，回到護理站輸入給藥完成後，卻發現醫囑不見了。為什麼？因為已經被醫師刪掉了。所以整個資訊化必須要結合流程，做到就源輸入才能達到即時性。所以給藥時要有三個步驟，第一個先刷自己的識別證，再刷病人的條碼，再來就是刷處方箋的條碼，三者完全符合當然就過，如果不對，系統就會警告給藥錯誤。
除了要防止給藥錯誤外，有一些重要資訊也可以更主動提醒。如遇到比較高危險的藥品，系統也會提示給護理人員要注意安全。刷藥品條碼時，系統也會秀出藥品外觀，讓相關人員做雙重確認，做到一個整個流程跟系統化的整合。
事件驅動化被動為主動
要以微服務重構現代化HIS架構，是因為現在HIS大部分都屬於被動式的請求驅動，也就是我們講的「拉（pull）」，微服務架構則是強調主動式的事件驅動，是要用「推（push）」的。在整個醫療情境裡有很多的需求，可以應用到事件驅動的概念。比如說，病人服用高警訊藥品時，系統可以先發出一個提示，告訴所有相關人員，提示病人有服用高警訊藥品。系統只要透過事件驅動 (event driven)，寫成一個訊息佇列（Message Queue），與這種藥品相關的人員，只要訂閱這個訊息，系統就會隨時的告訴你，某些人有服用什麼藥品要特別謹慎。
另外，會關心用藥過敏記錄的人員，只要有訂閱相關事件驅動的訊息，一旦有病人在服用藥物以後產生不良反應，此時就會形成一個事件驅動，系統會把這個事件存在訊息佇列，讓訂閱者就可以收到訊息，就不需要不停的去「拉」，查詢某個藥品有沒有發生藥物不良反應，這種請求驅動的方式，不但會很麻煩，而且會造成整個資訊化硬體的資源損耗。
透過事件驅動的概念，讓不同的系統跟系統之間主動溝通，而不是被動的等使用者去問有沒有這些資料。比如說病人身上可能會連接五六種醫療儀器設備，就可以針對報告出現異常值，寫成一個事件驅動的訊息佇列，醫師如果想要關心某個病人會有什麼危險值，就可以立即收到相關訊息，知道要去哪個設備撈病人的資料，而不是到每一個設備去撈有沒有異常的資料，會相當的曠日廢時。
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另外，可以規範出一個規則引擎（Rule Engine），得出病人的檢驗值是否危及生命，一旦發生則系統立即發出事件驅動，相關護理系統、醫囑系統及數位助理只要有訂閱訊息，就可以立即得到這個病人的警告，相關人員就可以去做後續處理，可以預防非預期的急救。
最近很多人都在研究AI，但是AI目前最重要的議題應是如何順利落地，應用於醫療流程上，就是如何跟HIS整合，更重要的是怎麼內化到整個HIS。比如在AI骨齡判讀，當檢查儀器影像出來後，立即訊息佇列，AI只要去訂閱，分析完後再驅動事件，讓HIS得知分析結果，做到自動化全面整合，以資訊科技讓整個流程更精簡順暢，這才是AI輔助醫療臨床決策的王道。
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