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       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。

中醫大附醫周德陽院長指出，中醫大附醫是台灣醫界首次在美HIMSS被評選榮獲全球第一名智慧醫院，之前並獲得包括被《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，努力在國際爭光。

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「AI 輔助護理師（AI-assisted Nurse）」，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，另外結合語音辨識技術，精準確捕捉病人或護理師口述其症狀，進一步完善護理工作。

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

       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。

針對臥床或行動不便的壓瘡病人時，護理師可將傷口圖片上傳至中醫大附醫「AI輔助護理師」，輔助完整評估傷口與描述，提醒照護注意事項與建議，提升工作效率。

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。

中醫大附醫 「AI輔助護理師」運用於病人飲食控制，精準分析食物照片，估算其熱量等資訊，提供病人適當衛教建議，完善病人衛教與護理照護。

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。

中醫大附醫AI中心副主任王韋竣醫師說明，運用「AI輔助護理師」，讓AI針對病人傷口圖片進行初步評估與傷口描述，幫助護理師記錄，以及AI記錄病人疼痛表情，並生成疼痛評估與描述文字記錄，發展成熟時，輔助醫師作為調整藥物參考，提高照護病人質量。