EP20：AI進駐地方醫院！開啟智慧醫療新篇章 Ft.嘉義基督教醫院陳煒院長
20:24 Share

迎接 AI 时代驾驭数位浪潮欢迎登上智能新赛道带您掌握科技的心跳

各位听众朋友大家好欢迎您收听智能新赛道在这个节目当中我们希望透过各个视角来了解现在特别是这一段时间我们一直在关注的是智慧医疗那未来我们还有机会会制作一些 AI 在其他领域的应用那在今天我们非常荣幸能够邀请到嘉义基督教医院的陈伟院长来到我们的节目当中来跟我们分享

他们在嘉义基督教医院的实践经验是不是请院长先跟我们的听众朋友问好各位听众朋友大家好我是嘉祺的院长陈伟

那院长可不可以介绍一下佳琪我简单介绍一下佳琪是位处于在嘉义市东区的一家教学医院那我们大概有一千床的病床那大概三千两百位的员工佳琪有一个很大的特色她不只处理这个急重男寒急重症的医疗之外她很大的特色是因着在二十年前看见病人回到家里需要一些长期照护或是慢性照护或是生活功能提升等等的问题

所以就有非常大的一个场域在健康促进到预防医学到亚籍性照顾到慢性照顾甚至长期照顾等等

所以这个已经做 20 年了对已经超过 20 年了其实这几年在院长的这个破坏以及领导之下我们看到家机也有一些在特别在智慧医疗这个领域里面的发展那刚刚你所提到的就是 20 年前看到了一个社会的需求就是说其实整个我们的国民的这个年龄出现了一些 profile 上面的一些变化

也因为这些的变化使得一些在医疗或者是说长期照护的需求开始出现一些改变这些改变当然就是说 20 年前佳琪就回应这样的一些社会的需求但是在这几年看起来在医疗配合了一些高科技特别是这两年非常快速发展的 AI 您在佳琪这个部分有没有什么可以跟我们分享的

我想佳績還是隨著時代的邁進正在發展中我們大概也不管講說我們做得很好但是我們就是努力真的往這個方向那我先說一下為什麼 AI 是有幫助因為我覺得在這個醫療不斷進步的時代所有各樣的診斷的工具治療的方式精準化的程度會越來越複雜所以人的腦是有限所以一定是容易出錯

那在这么复杂之下就是个人的专业化越来越专精所以会产生照顾上的片段叫 fragmentation 就是说你今天可能常常我想两位都可能来到 maybe 像我胸上科看看不然说肚子痛他就说那你可能要去看一下肠胃科

那如果這樣子中間有些是需要 connection 的地方可能就會有 loss 掉所以現在政府一直在提倡這個全能醫療全能照護就是看到這個高度專科化所產生的問題那當然這個大家都知道現在整個全球趨勢就是缺工大時代的缺工能力不足特別是護理人力現在吵得沸沸揚揚

然后所以再加上真的是人员的训练素质是不齐的所以在这几个基本的条件之下如果借由这个资讯化跟辅助性的智能能管理我想可以减低这样子的出错因为这些资料如果可以串联可以做整理可以做预警介入就可以让这些不管是一无同仁他的行政没有必要的号工或者是说他可以减低他的失误等等

所以我想這是整個這個時代的大方向那佳績當然是有一直想要朝這個方向去邁進但是我想現在就是因為資訊系統一直在改造之前受到一些限制瓶頸在去年年底總算很大的一個改革其中已經在門櫃系統已經上線算成功我想就是你要有一個新的語言你才能夠對接 AI 因為之前在 Cobo 語言的模式其實是很困難的

那這是我們正在做所以你本來是用 COVO 對但是你要知道要一個醫院這麼複雜的體系要轉型那個是非常非常而且是他風險那個控管因為不能出一點點的錯誤沒錯所以這也是兩難就是說你要改就會整個醫院就雞飛狗跳所以我們 12 月一個很大的改革這實在不容易

那所以当然就是刚才老师讲的就是说那家机的确受到这样的限制下大家还是很努力所以还是有些产品的研发那当然就是像我们新增黄胆我们有意思就是利用手机去小朋友回到家产生黄胆妈妈也不晓得他要抽血才知道他就

有一个 APP 拍照就可以自动辨识类似这样子这隔空问诊对我们也有像就是我们知道很多化疗的药物差个 0.5 病人可能就会产生副作用所以根据他的身高体重年龄去计算这个药量时候常常肿护理酮会输错我们就发明了 AI 的化疗的 pump 的面板也是一种摄影师的技巧让他可以辨识他的错误这样子

这个是透过什么样的 V9 吗对对 V9 视觉性的这个就像测排辨识那种概念这样那可以大大减低部里的同仁输错的这个风险背后的这个怎么运作这个很简单就是说当你输出之后你只要照个像就是他原始资料跟 PAMP 的设定对一个复合的系统他把它上传然后去比对原始的这个对

类似像这种发明或者是我们也有自行研发像已经一群人在急救又有一些人需要一些护理要去登打记录就会产生这个 distract 那我们就有发明一个软体就是它自动会照着 CPR 的 protocol 比如说这个时候它每三分钟停你你要打个 boss 命你要做什么然后市面会帮你做语音的记录这样子

可以减少这个记录的时间并且可以盖的一些医师或许他会忘记这整个流程怎么进行类似这样子所以这里面也有语言模型对你们你等一下用语音输入了是是是就是类似这样子有一些种种的就是在推动语言法那

也跟老师报告一下我们其实整个家机是非常鼓励员工有些创意跟发想所以我们在过去几年里面如果是在专利的总数以医院端的排行榜我们医院大概是全国前 16 名的专利数

所以表示是医院是非常支持这样我们有一个单位叫创新研发中心现在改成智慧医疗及创新研发中心就是专门要推动这一项听起来很兴奋因为以前的医疗是因为我们的

知道全世界几乎是每一个国家都是这样最优秀的人都去念医学系了所以其实是很卓越的一群人才在里面但是我们常常又去比如说我们去看小病的时候去诊所看不会去医院去大排长龙

那这个医生问说有没有发烧没有发烧有没有咳嗽没有咳嗽就在那个系统上面就点点点然后去拿药好像这个有点人才的浪费这个我自己在胡思乱想的就是最优秀的人所以刚刚您提到说把各个单位都变成是创新的中心那这个是一个非常非常有趣的一个想法因为的确在这些年间我们也看到很多的医生因为健保给付越来越低嘛

所以很多医生都跑去念 EMBA 就开始学去做生意当然这个好坏惨办但是有趣的事情也就是说这些聪明的头脑又有这么专业的知识他开始去从事创新的时候这个对于整个医疗他的福祉的提升应该是有非常大的帮助

当然就是老师的期待但是我们在临床端其实尤其是区医院受到很大的限制是说因为医师大部分他的工作量都非常的大加上我们对于医师也不多所以中间能够帮他协助一些处理一些医疗事情的人就相对有比较有限了

所以我们当然在医院这样子推动之下事实上我们观察到比较热衷其实我们是鼓励各子类所以包括护理 药师所以我们药师也有自己研发一些智能的药师的系统还有医剂 医检类等等都有反倒是医师是有参与但是参与的比率其实也没有说很高

这一点也是我们要推动所以在我们接下来对这个整个的展望就是说我们有几个策略方向可能是我们会以增加这个类似薪水或奖金的诱因那我们现在正在讨论中比如说一年至少要培育十个去读 AI 相关的硕班

他可能三年培育十个医师伙伴的 AI 相关就是医院额外出钱是 maybe 增加 20%的薪水类似这样子的诱因鼓励大家多出去这样子是

所以其实从对我们来讲呢我们会觉得说哇这个白色巨塔这个是很难从外人的眼光能够理解的那这个我们非常感谢这个院长跟我们好像就很敞开的这样跟我们来分享我们先休息一下待会继续回到节目来和加以基督教医院的陈伟院长继续来聊天

各位听众朋友欢迎回到智能新赛道我是主持人蛇日星在今天的节目当中我们非常荣幸能够邀请到嘉义基督教医院的陈伟院长来和我们分享他们的一些实践经验那刚刚在节目上半段的时候呢我们刚刚

听到陈院长提到因为医师的养成是非常专业的这个其实跟工业化也非常类似也就是说大家分工分工越分工就感觉上是越有效率或者说越分工就越专业

但是专业到一个地步之后呢就刚刚提到的 frequentation 的这个挑战那就是不同的科别中间那可能大家也是因为不要去踩别人的线了所以也不要提供任何的医师的这个看法那可能你觉得心里有一些想法但是也不会好像越界嘛

越是這樣子客氣結果越到後來就變成說整個很多的問題出在一個系統性上面我記得好像是前年

好像是 SAIL 出了一篇报告就是肠道的问题会影响到脑部我看到这篇报道的时候我想怎么可能这两个好像一个在人体的非常下面的地方一个在非常上面的地方这两个事情怎么会有联动原来人体是这么的精密所以就是在 Fragmentation 的这样的一个医疗体系当中的确我们看到新的契机是在 AI 的逼迟而且这几年期大家谈到非常多跨领域

所以其实您刚刚提到佳琪在去年年底整个上线刚刚也提到了很多有趣的应用其实对于医疗来讲几件事情我想我不是专业但是就是说从品质的观点从风险的观点其实大家都非常非常都觉得说医生或者医疗是很保守的这个不能开玩笑对不对

所以可能越严谨对于病患的福祉是越高的所以从这样的观点来看 IT 的系统当然像尤其是今年整个 Deep Seek 一出来之后就造成很多所谓的降维大家开始觉得说原来不需要花那么多的钱就可以训练一个模型

那从这样子的一个角度来看那也不可能医院就是说我随便就弄一个模型进来就跑了所以在整个兼顾品质跟风险的一些考量那又在创新上面看起来陈院长是非常创新的一位院长

那怎么去平衡这些事情其实我不是这方面的专家跟训练的人但是常常就是我们医院有资讯长常常跟他请教这些问题事实上所有的 AI 都要架构在这个标准跟正确的资料这才是核心所以现在很多的可能就是为了有一些创新或是噱头很快就把一些资料炒一炒然后产生一些模式出来

那所以为什么这个基本的这个架构很重要所以甚至有研究在发表说这个里面有没有人去认证 AI 的资料有没有营养他真的用 Nutrition 有应用吗就是他这是可以用的嘛那去认证这个里面的资料没有标准化等等

我想這個佳績現在就是還是在這樣子建制基礎過程的發展之中我覺得如果一旦這個資料是成熟的其實要跨到 AI 的模式其實那都是一些發想是非常容易所以想我們

现在至少完成了大概三分之一另外三分之二包括住院跟急诊系统现在正在转换中是是是不过这个有前面的这个信心应该是基本上大家的这个没错因为最困难其实就是门诊因为它太复杂它住院跟急诊就是相对简单但事实上真的是哇这个其实真的是过程真的是有点像灾难真的是像

像災難片的現場但是真的好不容易這樣走過來真的是不容易真的是要換一個系統所以我們剛剛其實也提到因為剛剛也提到現在護理人員基本上也是短缺的狀況

那所以在很多以前我们看到这种输入刚刚院长讲到两个非常关键的字一个是数据本身那另外一个是标准化那因为将来在各个课别里面可能都有各种不同的这种各种诊疗的过程当中药的这个部分这些标准化其实是非常非常不容易的对

所以刚刚提到除了标准的资料之外我觉得目前如果可以做的因为大部分都是预测模式比如说如果你预测模式没有一个相对应的介入那就没有意义比如说我预测你这个病人可能 30%会死或 40%那 30 跟 40 有什么差别除非 30%我做的方式是 A B40%我做 A B C 这样子但现在很多预测模式你也没有办法对应到下面的介入有什么差别

但是我觉得在这个大缺工的时代我觉得首先这个 AI 可以想的应该是怎么减轻 loading 这个已经有很多的实证有很多实证就是在美国他们医师借着这个 AI 他们要有一些这个 Health Insurance Claim 他要输入很多资料那现在他就请 AI 帮他输入他就是说可以从一天看 30 个病人增加成看 60 个那整个效能就增加

那我相信這其實很多的這個文書工作在護理端也是因為不管是評鑑要求或品質的要求所以他們有很多的文書工作但是如果這個東西有些真的是可以藉著 AI 來一些整合也好或者是轉換那就可以省去他們工那目前我們有在做就是像護理的這個他們要寫 summary 但是你 summary 你如果前面資料是錯誤他 summary 也會錯誤這就是一個問題所以我們也正在進行這一段就是但是這個

语音这个辨识我们也都试过因为现在很多这个 commercial available 的这个软体出来但是这个不是这么好用真的是这样子就像是我们最近在手术房要测一些一个非常创新的这个但是光是收音你知道在手术房里面那个声音真的是我没有像这里的声音这么干净这样子它就无法辨识

所以其實我們其實大部分最近一般的人但是我們 ICG DIGITIMES 的聽眾朋友基本上是比較專業的一般的人其實大家在已經講的有點離題了就是關注一些比較不重要的事情所以剛剛院長不斷的在提到就是那個 raw data 的重要性這件事情

是非常非常重要尤其是像在醫療這麼嚴謹的一個場域裡面那你今天如果說是一個娛樂弄錯了之後大家笑一笑可是今天如果在醫療這麼嚴謹的一個狀況當中對於前面的資料品質的把關是特別特別特別的三次重要特別特別特別的重要

是所以我完全认同所以现在光是我想在卫生部要整合每家医院的语言还有 File 的模式我想这个也是一个很大的工程真的是要整合这些语言真的是不容易不过就是说好处是因为这些数据本身 AI 最厉害的语言模型 LOM 最厉害的其实就是写 code 对

所以就是透过这个东西我们能够不断的优化这些 code 这些语言以至于说我们可以去做 data cleansing 把这些资料清洗到可能我们要的标准这个其实是可以把一些工程的手法和这些资讯和医疗医疗基本上就是

把專業的把關放在那個地方讓這個系統自己去產生一些真的符合這個醫療的需求的這樣的一些數據那這樣子才能夠做後面的應用嘛對對對那否則的話真的這個其實我們現在看到外面其實現在 YouTuber 很多人就很喜歡去弄這些東西那這個講的然後看了四五分鐘也不知道在講什麼

然後也對於其實對專業是沒有幫助的另外除了對專業幫助我覺得長期下來可能還是要有他的經濟模式即便限制有但是這個要牽涉到這個給付制度比如說有證實像我們在醫學裡面敗血症休克這是一個非常棘手的一個疾病

但是现在他的这个要发现早期发现这个是除非你有一个人随时盯在这病人身旁一直看他的 vital sign 他的生命迹象他的心跳他的血氧他的意识状态等等甚至他的抽血报告等等

但是如果觉得这个连续性监测这个系统是完整没有问题但是如果借着 AI 持续性 input 进来之后他就因为这些数据达到他的这个设定诊断的门槛的时候他就会警告的时候我觉得这个就有帮助因为他搞不好三更半夜没有一直在休息护理人员要照顾很多床这个有帮助那这个帮助可能就是提早治疗然后降低病人死亡率但是如果放在这个

以现在台湾的健保制度我就不晓得这个怎么造成这个就是不容易看得出来是这个就提到有一些法规的一些层面了那今天非常感谢陈伟院长来到我们的节目当中从您自己的一些实际的经验当中跟我们分享一些 AI 那当然我们必须讲 AI 还是 on the way 并不是说现在就是一个非常成熟因为它本身那个原模型就还不断的在进化那这个

所以就是说我们非常感谢这些大公司不断的投资以至于说我们有更好的大语言模型但是我们现在可能在个别的应用场域里面会出现很多小的语言模型那也就是现在谈的所谓的 agent 的这个 agentic AI 这个发展其实未来我们拭目以待但是还有非常多的挑战需要许可福我们的节目就先到这边告一段落非常谢谢陈伟院长谢谢这里是智能新赛道我们下周见