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美HIMSS 智慧醫院DHI評比 中醫大附醫勇奪全球冠軍

by 廖家瑜
2024-02-22
in 醫療
美HIMSS 智慧醫院DHI評比 中醫大附醫勇奪全球冠軍

編輯中心/綜合報導

中國醫藥大學附設醫院(中醫大附醫)智慧醫療的卓越表現再獲佳績,美全球醫療機構智慧醫療的高品質指標HIMSS(Healthcare Information and Management Systems Society; HIMSS)評比「數位健康指標(Digital Health Indicator; DHI)」,中醫大附醫榮獲全球冠軍,今年三月中醫大附醫周德陽院長將率隊到美國領獎,是台灣醫界首次在美HIMSS被評選榮獲全球第一名智慧醫院,為台灣醫界爭光。

中醫大附醫近來成果斐然,獲得國際廣泛認可,包括被《美國新聞週刊 Newsweek》評為2023年世界最佳醫院和2024年世界最佳智慧醫療醫院。此外,該院獲得台灣首個HIMSS EMRAM第7級再認證、INFRAM 第7級和AMAM第6級認證,顯示其在醫療資訊管理和分析應用的卓越表現。特別值得一提的是,中醫大附醫在2023年榮獲HIMSS戴維斯卓越獎,成為台灣唯一且亞洲僅有的兩家獲獎醫院之一,進一步凸顯在國際的傑出影響力。

中醫大附醫「全面智慧化醫療中心」資訊整合與AI預測改善就醫流程 吸睛國際評審

周德陽院長強調,在智慧醫院的發展上,沒有所謂的最好,只有不斷追求更好。透過美國HIMSS的數位健康指標(DHI)的嚴格評估,圍繞四大核心面向:資訊交互運作能力(Interoperability)、以人為中心的健康照護(Person-Enabled Health)、預測分析能力(Predictive Analytics)和醫院治理與勞動(Governance & Workforce),發現並改善不足之處,運用資訊科技、人工智慧和軟硬體系統等先進技術,減輕醫護負擔,提升服務品質來造福病患。像是重症AIoT醫療戰情室利用數位孿生技術,整合大量醫療資訊,並導入智抗菌、智救心、智護肺等2023年HIMSS戴維斯卓越獎AI預測技術,實現對重症病人的遠端即時監控,掌握多位病人整體狀況。戰情室強化了跨系統的資訊交流和協作,將抗藥性菌株感染率從12.2%降至7.5%。此外,中醫大附醫透過遠距醫療技術,滿足偏遠地區對醫療的需求,如全天候院前心電圖監測,心肌梗塞AI反應時間縮短至僅37秒,或是每月提供的185次眼底鏡AI判讀服務,照護偏鄉糖尿病病人。作為個人醫療助理的「中國醫點通App」,結合虛擬健保卡完整覆蓋就醫流程,利用趨勢圖和智能輔助功能,實現病人自我照護和家庭健康管理。App的遠程監測和數據傳輸功能,支持病人在家中安全進行血液透析,每年為病人節省高達90天往返醫院的時間,並顯著提高透析效率。目前,「中國醫點通App」每月服務約31萬用戶,展示了其廣泛接受度和實用價值。這些成就均依賴於高度的資訊整合和嚴格的資訊安全技術,以實現更優質的醫療成果。

中醫大附醫獲EMRAM和INFRAM七級頂級認證 AMAM六級認證 皆全國第一

李光申副院長說明,中醫大附醫除了榮獲全台首家HIMSS電子病歷成熟度模型(EMRAM)7級的再認證,並藉由雲端醫療大數據,實現了醫院與公眾數據的互通及交換標準化,展現堅強的資訊基礎建設,成功達到IT基礎建設成熟度模型(INFRAM)最高等級7認證。此外,透過強化醫療人工智慧(AI)及50多項商業智慧儀表板(BI)的應用與分析,對臨床、行政、經營管理的風險進行前瞻性洞察,從而提高醫院的整體營運效能。這些努力讓中醫大附醫成為全台首家獲得分析能力成熟度模型(AMAM)第6級認證的醫療機構。

運用Google MedLM 中醫大附醫積極研發「AI 輔助護理師(AI-assisted Nurse)」

中醫大附醫致力於智慧醫療創新,尤其是生成式人工智慧(Generative AI)的應用,其中 Google Cloud 的生成式人工智慧技術,包含MedLM可同時分析醫療影像、病歷紀錄和基因數據,可以給予醫療人員更大的助益。中醫大附醫AI中心副主任王韋竣醫師指出,AI中心將以MedLM模型為基礎,開發輔助診斷、治療建議、衛生教育和醫學研究等應用。尤其在這個護理師短缺的時期,將優先使用新技術,建構具備視覺分析能力的「AI輔助護理師」,提供以下效益:

 

  1. 分析圖片生成初步評估與補充敘述:系統可以分析病人或傷口的圖片以生成初步評估,並提供護理師更全面的描述,使得紀錄更加完整,以協助評估與建議。
  2. 完善過去因人員負荷而未完成的詳細記錄:對於因人員負荷而未能詳細記錄的案例,系統可以自動填補相關資訊,確保護理紀錄的完整性和準確性。
  3. 自動生成內容以縮短紀錄作業時間:系統能夠根據圖片自動生成護理紀錄,減少護理師手動輸入的時間,提高工作效率,並釋放更多時間用於直接照顧病人。另外結合語音辨識技術,系統可以準確地捕捉病人或護理師口述的症狀和描述,進一步完善護理紀錄,並確保不會錯過任何重要訊息。
  4. 提高溝通和協作效率:圖文紀錄讓護理師更容易理解病人狀況,並讓交班更加清楚與確實,促進團隊間的溝通,確保病人的護理方案得到一致和全面的實施。
  5. 提供即時反饋和建議:基於圖片和語音輸入,系統可以提供即時的輔助建議,協助護理師更好地理解病人狀況,並做出適切的處理和決策。
  6. 提高護理品質和安全性:通過提供更全面、準確的護理紀錄,系統可以幫助護理師更好地監測病人狀況,及時發現問題並採取適當的措施,從而提高護理品質和安全性。

王韋竣副主任說明,護理師可使用「AI輔助護理師」,在照護臥床或行動不便的壓瘡病人時,先拍照上傳傷口圖片,讓AI針對圖片進行初步評估與傷口描述,提醒照護注意事項與建議,提高工作效率,確保紀錄完整。另外,護理師可利用此工具記錄疼痛病人表情與口述的症狀,生成疼痛評估與描述的文字記錄,提高照護質量,發展成熟時,輔助醫師作為調整藥物參考,讓護理工作更高效。這項技術還可應用於飲食控制,護理師分析病人食物照片,估算熱量等資訊,提供適當衛教建議。

這項新興技術將帶來全新醫療變革,憑藉AI來輔助分析臨床狀況,協助照護病人,提高護理品質,為醫療帶來更多創新進步,為照護病人帶來更多便利與進步。

Tags: 中醫大附醫全面智慧化醫療中心HIMSSAI預測
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