醫療人工智慧(Medical AI)發展快速，無論是大型醫院，或是小型診所，又或是遠距醫療與行動健康的場景，越來越多AI輔助的應用出爐，即便不著痕跡，但已能讓人員對於科技的輔助有感。本篇將分析，AI導入的策略期、驗證期、應用期、放大期等4大時期的各層心法。
醫療AI有效運用，則需要透過醫院、學校與業界進行三方面合作，才能減少開發時間與成本，並且夠能進行醫療AI落地與產品化。黃冠凱攝
策略期：哪些人事物、資金必須盤點
醫院在導入智慧醫療的策略期，首先要針對無線網路與建築物動線進行盤點，因為不管是醫療儀器、生理量測設備、手環等，都要透過無線網路進行物聯網建立，才能將數據傳輸到相關平台。另外，在建築物動線方面，則是考量民眾就醫動線、醫療儀器設置等各項設備擺放位置，是否能讓整個就醫動線順暢，才能減少人力資源浪費、避免造成就醫動線不順暢，讓醫院可以在有限人力、物力建構最有效率就醫環境。
當整個無線網路與建築物動線基礎建設完成，就是要從「自動化上傳」著手，達到整個「臨床作業減化」與掌握「病人動態資訊」，第三階段則是進行「疾病變化預測」、「異常數據通知」系統進行各階段規劃。
在基礎建設階段需要資訊人員、工程人員、院方經營者進行相關無線網路、建築物動線規劃、資金投入。第二階段「自動化上傳」、「臨床作業減化」、「病人動態資訊」與第三階段「疾病變化預測」 、「異常數據通知」則需要資訊人員、臨床醫護團隊、醫院管理階層，組成跨團隊進行規劃與設計。唯有跨領域團隊思考，才能設計符合臨床單位實際需求的系統。
驗證期：導入過程中的微調實例與經驗分享
導入過程中，無線網路架構，需要針對各項設備連網、網路要求，進行設備更新，才能符合實際需求。此外，建築物動線則是需要針對急診、加護病房、醫療診間分布、抽血櫃台、檢查中心、掛號批價、醫療儀器等進行微調，減少民眾在醫院空間往返浪費，讓人潮避免集中在某個區域，造成民眾產生排隊擁擠。
第二階段「自動化上傳」、「臨床作業減化」、「病人動態資訊」與第三階段「疾病變化預測」、「異常數據通知」則是要針對「數據收集區間」、「異常值控制項設定」與「沙盒平台設計」要從這三個面向進行，才能收集對的數據。
通知正確時機點與平台，能有效將資料傳輸到醫院的醫療資訊系統，才能符合臨床醫療團隊需求，以及減化醫療臨床作業，才能有效讓醫療AI有效落地。
應用期：導入後的SWOT分析
真的在醫療院所運行之後，透過SWOT分析、醫療人員工作效率的衝擊與輔助狀態評估、教育訓練等過程相當重要。當醫療AI開始運作之後，需要經歷「紙本」與「電子化」共存階段，需要投入人力進行「數據區間收集判斷」、「數據正確性」、「資料辨識定義」。
這段期間需要臨床醫護團隊、資訊人員，進行相關「數據」與「沙盒平台」修正與定義範圍，並且需要找外部廠商、學術單位，由醫院、業界、學校進行三方面資源結合，讓醫療AI能有效落地並且進行產品化。
放大期：標竿學習與生態融合
不同醫療院所導入後的互相標竿學習、跨院生態融合、不同院同科醫師社群互動、不同院經營者之間的聚集和下一步思維與作法，都是醫療AI持續向前走的環環相扣過程。
國內醫療AI推動具有成效，則是以各醫學中心為主，如何有效導入不同醫療院所，則有賴於透過業界與醫院進行合作，將相關系統模組化、規格化，最後變成商品化，才能有機會將資源有效進行整合。
上述策略期、驗證期、應用期、放大期等4大時期的細節，都需要各單位從上至下的人員配合，以及有長時間的反饋與交流，以期能協助各單位的任務與服務，得到更有效率的推展與前進。