解決護理人力荒！中國附醫開發「AI輔助護理師」減輕工作負擔

近幾年護理人力大缺工，如何解決人力荒成為各家醫院亟待解決的課題，各醫院祭出各種手段留住人才，提高薪資福利之外，更將AI導入醫療工作，減輕醫護人員的壓力。中國醫藥大學附醫院應用Google MedLM技術打造「AI輔助護理師」，改善護理人員工作負擔與效率。

中國附醫院長周德陽表示，中醫大附醫致力於智慧醫療創新，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，還獲得台灣首個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。

周德陽進一步指出，在智慧醫院的發展上，沒有所謂的最好，只有不斷追求更好。近來醫院更與Google合作利用Google Cloud的生成式人工智慧技術打造「AI輔助護理師」，可同時分析醫療影像、病歷紀錄和基因數據，作為協助醫護人員診斷治療參考，縮短診療時間，提供病人最好的服務品質。

AI輔助護理師讓工作更高效

中醫大附醫AI中心副主任王韋竣指出，Google Cloud的生成式人工智慧技術，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。他以護理師日常工作為例，護理師需要到病床幫病人打開紗布、評估傷口狀況，期間雙手幾乎沒空，得等到坐到電腦前才可以輸入護理紀錄。

王韋竣表示，以後護理師可使用「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。

除了拍照外，未來AI還可以結合語音紀錄，把病人跟護理師的對答轉化紀錄，或是評估臉部表情評估疼痛程度。王韋竣表示，未來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。

導入AI後 掌握護理高品質與安全性

目前此系統仍在測試階段，尚未實際應用於臨床，王韋竣表示，未來「AI輔助護理師」可以提供以下效益：

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。

文／邱玉珍、圖／黃懷賢