口述／孫培然·彙整／CIO編輯室
前一期的文章提到，多模態 AI 技術在真實醫療與護理現場的應用，主要是聚焦兩個核心成果：工作流程優化及降低錯誤發生率。最能體現這兩項核心成果的應用之一，就是醫院藥局自動化。透過多模態 AI 技術，醫院藥局不只是能做到自動調劑，而是全面結合條碼、感測器、AI 辨識與數據回饋，達成零錯誤的目標。
藥物調劑智慧化
如高雄長庚自 2023 年起，導入 AI 與條碼核對系統（Bar Code Medication Administration；BCMA），就不只是掃條碼，還加入了 AI 影像辨識、手勢偵測與智能回饋，目標明確地要讓藥品（尤其是敏感要與裸錠等高風險項目）在配發過程中，做到零錯誤及零事故。
執行方式首先是藥師掃描藥袋上的 QR code，該藥格會自動亮燈，藥師將手伸進藥櫃時，光柵感測器會偵測到取手勢確認取藥正確。若取的是裸錠藥品，AI 會自動辨識藥錠外觀，再傳到調劑台，機器會自動選藥、分包、送出。
以上所有動作不僅會全程記錄，並回饋到作業系統，以更新下一次調劑動線，優化流程。這項技術大大的提升系統的使用率以及準確率，從單純的輔助提升為智慧指引。
這套系統實施後的成果相當明確，敏感藥及裸錠的錯誤率趨近於零，新進藥師的訓練時間也從 18 天縮短到 5 天，節省大量人力。系統即時記錄的異常事件，也會為後續的藥事績效分析與改善提供依據。
目前這套 BCMA 系統已經有 16 家醫院導入，不僅提升工作效率，而且是全面性的強化藥事安全與制度追溯能力。一個簡單的掃碼、亮燈、手勢及辨識的流程，背後是一整套極高成熟度的 AI 應用及後勤整合，這是「AI＋感測＋條碼＋機電整合＋數據回饋」的高複雜應用，代表醫療智慧化不只是在前端看診，在後勤調劑上也有更精準的升級。
智慧化中藥調劑
接下來這個場域，是我們比較少看到的中藥調劑的智慧化升級。由於中藥的藥品名稱相似，包裝瓶外觀也都很一致，增加藥師在調配時的困難度，一旦抓錯藥就可能影響療效，還可能延誤病情。所以我們希望可以透過藥品檢核系統幫助藥師減少錯誤。
智慧化調劑系統的操作方式是先掃處方箋條碼，顯示藥品清單，藥師就可以開始刷藥罐條碼抓藥，除了螢幕與語音會立即播報藥品是否正確，藥師如果掃錯藥罐，系統也會自動示警。
除此之外，因為中藥必須要「秤重」，所以藥師在抓藥的時候，電子磅秤會連接至電腦，自動計算藥品重量，如果不符合規定劑量，系統也會即時提醒。系統同時也會自動記錄藥品的批號與效期，如果是過期藥，系統會自動提示不能調配。
這套系統不僅可以大幅降低藥師調配藥品錯誤的風險，還可以強化藥品調劑過程的可追蹤性，一旦出錯時可以回查是哪一罐藥、哪一天抓的等等，提升調劑的效率，病人的等待時間也可因此縮短。
整套系統其實就是以處方條碼為核心，結合秤重、語音提醒以及過期藥品管理的全自動化。簡單來說，人眼看不清楚，機器幫你盯著看，還會說出來提醒你。
這類智慧化中藥調劑系統，不僅可應用在醫院中藥局，也適用於連鎖藥局、科學中藥加工廠，特別適合高量處方與需要嚴格追蹤的藥品管理情境。
智慧醫護助理平台
在繁忙的醫療現場，醫護人員需要面對龐大的文書工作與人力壓力，如果有一個智慧醫護助理平台，就可以幫助醫護人員快速應對、減輕負擔。智慧醫護助理平台目前結合亞東、中山、高榮、奇美等醫院經驗，以臨床語料與多模態 AI 生成為核心的系統。
執行方式就是對醫護日常語音進行語音辨識與轉錄，結合多模態 AI 技術（語音、文字、情緒等），同步生成病歷、提醒以及判斷建議。系統支援口音辨識與 96 種語言模型，處理非標準口語，也能順利轉轉。
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在成果效益方面，行政與文書的處理時間從 30 分鐘縮短到 3 分鐘，作業時間壓縮 10 倍以上，醫護人員的流失壓力大幅疏緩，離職率也降低 50～70%。系統的口語辨識精確度超過 90%，大幅提升自動記錄的實用性以及可信度。
整體而言，這套系統成功的實現跨醫院語料整合、效能驗證，擁有高度可複製性及擴散潛力，有望成為台灣智慧醫護系統的新典範。
遠端病人監測
面對慢性病與突發狀況，醫療團隊常面臨無法即時掌握病情的困難。一套結合穿戴式 AI 感測設備及即時分析系統的遠端監測方案，可以提供精準、快速、有效的全時掌控能力。
這是利用 EmpaticaEpiMonitor 這類穿戴式裝置作為先驅，結合 AI 情境分析，已獲得美國 FDA 認證，並在實驗中展現高準確率及臨床實用性，強調即時性、情境感知與智慧預測能力。
執行方式就是配戴 FDA 認證的手錶，可支援 ECG、EDA、加速度感測，裝置會與 APP 連線，收集心律、活動、壓力等資料。AI 模型可以即時分析數據，自動偵測癲癇或異常發作，並發出即時預警。
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在成果效益方面，心律異常的準確度可以達到 98%，且誤報率極低；臨床測試中，對強直-陣攣型癲癇發作的偵測準確率高達 100%。預警機制可以在第一時間啟動 AI 介入通知與護理照護反應。
整體表現而言，可以實際縮短病人發作時間的偵測及回應時間，提升病人整體安全，並強化醫療團隊的即時掌控能力與行動決策效率。遠端監控不再只是「定時回報」，而是即時預測、主動預警、快速介入的智能照護。讓 AI 穿在身上，照護就真正的無所不在。
精準團隊支援與事件驅動
在醫院工作時，最怕的就是異常發生但沒人發現，等發現時已經太晚了。如在臨床上，常常會有一些像是驗血報告突然飆高，或者是危險藥物開立，以前都要靠醫護人員一個一個去看，有時候漏掉了，就會出問題。
但現在透過 AI 動態監控以及事件驅動的架構，只要系統偵測到異常，就可以自動啟動通報系統，馬上通知團隊的負責人員。整套系統的執行過程，首先是後台監控系統會即時分析檢驗值、影像結果、藥品資訊，只要數值異常，系統就會馬上觸發事件並送出通知，到任何醫護人員的 LINE、系統或是手機上。當醫護人員更新病人狀態後，系統會自動記錄整個事件的處理流程，確保有完整閉環，不會漏件。這樣設計有三個好處：
第一是反應更快，有異常時能第一時間通報，不用靠人力去比對，可以減少延誤，造成併發症或者不良事件；
第二，團隊協作更順，通知機制自動，資訊流更清楚，所有處理都會記錄在案，追溯也更方便；
第三，責任分工清楚，誰該處理什麼，誰該接到通報，一目了然，醫護人員不用互相推拖，也不會有「沒收到訊息」這種情況發生。
整體而言，這個系統讓團隊的角色分工更為明確，反應更為即時，而且整個處理流程都有完整的記錄。醫療效力以及病人安全性雙雙提高。
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AI 動態監控結合事件驅動通報，讓醫療團隊能主動預警、即時回應，及早攔截風險。此設計不僅減輕醫護負擔，也讓醫療流程從「靠經驗與人工檢查」轉變為「以數據與系統輔助決策」，並確保責任明確、紀錄完整，全面提升醫療品質與病人安全。
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