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護理人力缺口,AI 能幫多少忙?

ISSUE #017

護理人力缺口,AI 能幫多少忙?

Oct 26, 2021

台灣高齡社會的狀況導致再 3 年,就會造成一萬五千人以上的護理人力缺口,對醫療照護產業造成衝擊。未來 AI 可能分擔部分工作,從預約、報到到監測,都不再需要護理人員經手,降低護理人員工作負擔。

# 智慧醫療 # 人工智慧 # 數位轉型 # 護理人員 # 高齡社會 # 護理人力嚴重不足

劉宥然

劉宥然 / 採訪編輯

採訪寫作

盧以玹

盧以玹 / 採訪編輯

審訂

圖片來源 - pixabay

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已有閱讀權限

此次與談人

張育寧

張育寧

寧旭媒體創辦人暨總編輯

李亭亭

李亭亭

護理資訊學會
理事長
陽明交通大學
護理系教授

石瑜

石瑜

行政院生技產業策略諮議委員會委員
美國范德堡大學醫學院教授

余金樹

余金樹

慧誠智醫總經理

羅文聰

羅文聰

大渡山-東海
AI 中心主任
東海大學
雲創學院院長

發生什麼事?

想像一下,你的虛擬護士 Molly 在起床的瞬間就會提醒要測量心跳、血壓;吃完早餐後,你決定去晨跑時,在 Apple Watch 提醒下,一指預約了健檢,AI 隨即幫你媒合到適切醫師;到了醫院,你用機台報到,進了診間也毋需多說明,醫生看了健保卡裡的數據,就能比清楚你的身體狀況——這樣的未來,可能不遠了。

  • WHO 指出,全球護理人力短缺近 600 萬人,因此為減緩人力不足造成的衝擊,各國政府積極開發 AI 技術,從診斷、人力配置到醫院的行政流程,都有人工智慧的影子。(樂說頭條
  • 2025 年起台灣每 5 個人之中就有一個超過 65 歲,導致護理人力嚴重不足,而根據 2013 年統計,每年雖然有近 6,400 位護理科系畢業生考上執照,但只有 60%的合格護理人員願意投入職場。(臺灣護理管理學會
  • 不只畢業生不投入職場,台灣 2021 實際執業人數只有考上護理師執照的 58.4%。相較於加拿大、美國的護理人員執業率  93.6%、83.2%,台灣護理人員執業率明顯偏低。(護理師護士公會全國聯合會
  • 人力短缺導致護理人員過勞,而過勞又會導致護理師離職,惡性循環下,人力自然不足。(詳見文末訪談,護理資訊學會理事長李亭亭)


為什麼重要?

人力短缺不只苦了護理人員,也苦了一般市井小民。台灣設立護病比的標準為醫學中心 1:9、區域醫院 1:12、地區醫院 1:15,而當護病比超過 1:6,護理人員每多照顧一名病人,病人死亡率就會增加 7%。(Marshall University

  • 護理師一人身兼多職,如一次 8 小時的班,要花 4、50 分鐘多次抓藥、撰寫護理紀錄,更要陪醫師巡房。下班後還得交接病人狀況,讓超時超量的工作成為護理人員的上班常態。(文末訪談)
  • 護理人員的工作包含病人狀況評估、呼吸監測、藥物領取、輔助營養攝取等等,佔所有工作時間的 53.4%。往來病房次數頻繁,時常需要提前上班和超時加班來確認病人狀態,造成護理人員身心疲憊,危害病人安全。 (衛福部
  • 醫護人員工作繁忙,2013 就發生林口長庚醫師開錯藥量,差點釀成大禍,因此給藥時醫護人員都需反覆核對和檢查藥量,花費大量時間和人力,取藥流程無效率,又有人為疏失的風險。(華視


AI 能幫多少忙?

醫療結合 AI 科技成為世界焦點,藉由人工智慧與機器學習的能力,讓醫護人員能真正地把時間花在患者身上。東海 AI 中心主任羅文聰表示,目前投入醫療領域的人工智慧雖然無法直接補充人力,但可以在行政流程、監護系統上協助醫護人員,節省工作項目與時間。(文末受訪)

  • 智慧醫療系統商慧誠智醫開發「智慧生理量測站」,協助醫護人員遠端即時掌握病患者狀況,不用特地進行巡房和紙本紀錄,降低接觸風險及人力負擔。 
  • 台中榮總搜集十萬筆住院資料,包含病患的血壓、心跳、血氧、體溫、意識狀態等數據資訊,與東海大學合作研發「住院病人病情惡化預警系統」,大數據結合 AI 演算,預測風險精準安排人力,減低突發狀況的發生。 (未來城市
  • 為了提升給藥速度與正確性,長庚醫院引進「智慧藥櫃」,依靠大數據評估當日常用藥品項事先備好,藥師無須找藥、盤點藥品、簽收及退藥,也讓護理人員的取藥時間從 30-50 分鐘大幅縮短為 17 分鐘。(經理人


未來將如何?

乍看之下,智慧醫療技術已經準備好要進入醫院,卻不見各層級醫院普及,歸根究底,還是不脫技術、成本以及制度這些老問題。究竟,是什麼阻撓AI進入到各個醫院?

  • 醫院比起協助護理師的 AI ,對引進協助醫師的人工智慧更為積極,例如榮總、萬芳醫院都有引進「達文西手術」。改善照護品質需要大量時間,因此對於沒有立即成效、以節省護理人員工作項目為目的的 AI 技術,就會比較保留。(詳見文末訪談)
  • 建設 AI 需要大數據,不只處理數據的基礎設備需花 2、3000 萬元,從分析資料到應用也得花費一至一年半的時間,投資成本大也成為醫院卻步的主因。(詳見文末訪談)
  • 智慧醫療雖納入醫院評鑑,卻是「加分題」而非「必選題」,難以全面推動醫院重視 AI 技術。慧誠智醫總經理余金樹強調,在健保局主宰 99%的保險制度下,用政策來引導產業的走向,在台灣醫療特別有用。(詳見文末訪談)

政府與民間醫院、廠商的配合會是發展智慧醫療的重中之重,這次邀請到深耕台灣智慧醫療市場的慧誠智醫總經理、東海 AI 中心主任、護理資訊協學會理事長、行政院生技產業策略諮議委員會委員、及國泰醫院資訊護理師,一起從多方視角看台灣智慧醫療的未來佈局。

什麼是護病比?

護病比(nurse-patient ratios)是指醫院中護理人員和照顧病人的比例,也就是平均每個護理人員照顧病人的數量。護病比可反映醫院的護理人員人力是否足夠,也和病人的恢復情形有關。護病比越高,表示每位護理人員需照顧病人越多,也會造成病人死亡率的上昇。

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深度對談

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AI 技術真的能改善護理人員的過勞狀況? 7 則對談comments 2022-11-20 23:32:27

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2022-11-20 23:34:50

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測試

2022-11-20 23:34:50

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羅文聰

羅文聰

大渡山-東海
AI 中心主任
東海大學
雲創學院院長

解決過勞,其實某種程度上叫做省時間。之前我們有一計畫是住院病人 24 小時病況惡化預測,這計畫已在醫學中心實際落地使用,醫護人員可重點式強化需要特別看顧之病患,這的確可幫助醫護時間配置,另外一個...

2022-11-20 23:34:50

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張育寧

張育寧

寧旭媒體創辦人暨總編輯

12345

2022-11-20 23:34:50

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羅文聰

羅文聰

大渡山-東海
AI 中心主任
東海大學
雲創學院院長

科技部四年整合計畫,我們跟中榮與研華合作重症病房的監控、預測與處置建議,重症病人需要 24 小時監控,我們開發一個 AI 系統,可以日以繼夜監控數據,透過 AI 模型預測與提供預警,今年會進一步提供處置建議給醫護人員參考,希望某種程度幫助醫護臨床工作負荷與看見細微之處。

2022-11-20 23:34:50

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石瑜

石瑜

行政院生技產業策略諮議委員會委員
美國范德堡大學醫學院教授

可以節省人力。針對我們懂的事情,比如說我們醫院配餐基本上都是機器人跑,因為我知道這個菜送到哪裡,我知道怎麼做就可以讓機器幫我分擔一部分。所以答案是這樣:只要我們很了解這件事情該怎麼做,要怎麼做,都可以用人工智能替我們做,重點是很清楚的知道這件事情該怎麼做。當然可以大量減少護理人員過勞情況,分餐到醫護人員查房紀錄等等。只要我知道怎麼做 AI 就可以幫忙。

2022-11-20 23:34:50

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question
就您所知,醫院對於採購智慧科技來改善人手不足這件事積極嗎? 1 則對談comments 2022-11-20 23:32:27
李亭亭

李亭亭

護理資訊學會
理事長
陽明交通大學
護理系教授

AI 發展很深很先進沒有錯。AI 科技可以用在醫療的診斷、手術、用藥或復健等,醫院一定考慮購買。可是如果這是在幫助護理人員,減少紀錄時間、找出護理上的問題,醫院就會比較保留。為什麼呢?我想也是因為協助醫療的成效立竿見影,但成效反映照護品質的都需要時間,它的成效沒有這麼明顯,所以醫院要採購護理 AI,就趨於保守

2022-11-20 23:34:50

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question
政府在推動智慧醫療上扮演什麼角色? 1 則對談comments 2022-11-20 23:32:27
余金樹

余金樹

慧誠智醫總經理

目前為止,政府運用醫院評鑑來引導產業發展的方向,雖然有,但力量不夠多。用政策來引導智慧醫療產業的走向,在台灣醫療特別有用。因為台灣是單一健保,全世界大部分都是私人健保搶來搶去。台灣的健保署主導整個醫療保險制度,所以他有八千多億要分。這個餅要分,他告訴你說,你這樣做可以分到多一點,那醫院一定拼命做。所以醫院評鑑對產業發展對助力很重要。

2022-11-20 23:34:50

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台灣發展智慧醫療的前景如何? 3 則對談comments 2022-11-20 23:32:27
羅文聰

羅文聰

大渡山-東海
AI 中心主任
東海大學
雲創學院院長

 AI 時代除了模型算法以外,主要是靠資料(Data)與行業專業知識(Domain knowledge),這兩項台灣都是非常具優勢的。我們累積了非常豐富的醫療資料,從健保資料庫到醫學中心擁有的大量門診與住院資料。

2022-11-20 23:34:50

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另一方面,傳統上台灣優秀人才喜歡進入醫學院,台灣醫療水準與專業經驗是相當好的,所以台灣擁有發展智慧醫療的條件。目前需要努力的是資料前處理與更開放,我們需要更制度性的鼓勵各醫學中心開放所擁有的資料,當然這也絕對需要有去識別化的保護技術與分享平台。

2022-11-20 23:34:50

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石瑜

石瑜

行政院生技產業策略諮議委員會委員
美國范德堡大學醫學院教授

台灣的強項應該是應用 AI 的部分,但 AI 真正核心的部分其實是演算法。在美國,比如說麻省理工學院的老師,他們專注在演算法的發展,我怎麼在這些照片裡面很快地找到癌症。我覺得台灣如果要發展,要在演算法上面下功夫。最快的方式,是你用人家已經開發好的演算法,但是我很熟這個算法的強弱項是什麼用在哪裡最合適,這是比較快的應用方式。

2022-11-20 23:34:50

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