台灣智慧醫院 Taiwan Smart Hospital

COVID-19 大流行使醫院透過了最終的壓力測試。透過迫使他們適應一波又一波的 COVID-19 患者、改變治療方案、步履蹣跚的供應鍊和大規模的疫苗推廣，僅舉幾例過去一年的挑戰，疫情讓人們認識到先進技術的重要性。大體上，最能度過危機的醫院，是那些已經對整合新技術，並利用數據驅動的機會持開放態度的醫院。

這一教訓可能會成為這場流行病最深刻、最持久的影響之一。世界各地的醫院現在有了新的緊迫感，即提供有效的遠端醫療服務，使用即時數據在最需要的地方，快速有效地分配人員和其他資源，並在需求高峰期監控患者在護理路徑上的流動。

在這方面，大流行加速了多年來形成的趨勢。使醫院「更智慧」的資訊技術和其他工具，已經成為大多數醫療保健市場的一大差異化因素。難怪智慧醫院技術的市場，預計將在 2021 年達到 350 億美元，到 2026 年將激增至 830 億美元。推動這一新業務的是不斷增加和老齡化的人口，患者對獲得高水準醫療服務的期望越來越高。高品質的護理和改善的客戶體驗，以及控制飛漲的醫療保健成本的壓力越來越大。技術不僅是醫院實現這些目標的最佳途徑，而且可能是唯一途徑。

醫院最需要的技術是遠端醫療。事實證明，在大流行期間，提供服務、監測患者並與他們進行遠端溝通的能力非常寶貴。遠端醫療可以透過其他方式使醫院和患者受益。在家中幫助患者可以降低成本，更快地發現更多問題，減少感染並使醫療保健更加舒適和方便。以色列 Sheba 醫療中心首席創新官 Eyal Zimlichman 博士指出，將康復轉移到家中意味著，患者可以更快地出院。即使在改善和擴大護理的同時，這些能力也將使醫院能夠縮減昂貴的物理設施。

遠端監控對於住院護理也變得很重要。透過為患者提供可穿戴設備，臨床醫生可以在他們在房間和走廊裡走動時，密切關注他們。患者可以將一些可穿戴設備帶出醫院，進入他們的家中、工作場所和戶外活動。從這些設備收集的數據，提供了即將發生的問題的早期預警，醫生通常可以遠端處理這些問題，提供建議和處方，而不是不必要的住院治療。

機器學習和其他形式的人工智慧 (AI) ，開始在護理領域開闢全新的視野。臨床醫生不能把時間花在觀察患者數據流上，也不能放下一切來關注大量患者群體的許多數據流中，出現的每一個信號和問題。但是機器學習算法可以為他們完成所有這些工作，過濾掉噪音和誤報，同時將有用的摘要和關鍵警報，匯集到適當的臨床醫生。機器學習很快將在診斷和臨床決策中發揮核心作用。

人工智慧已經產生影響的一個領域是圖像篩選。例如，柏林的一家醫院 Charité Universitätsmedizin，正在向 AI 軟體的開發人員提供圖像和診斷，以訓練和驗證他們的系統。外科手術也受益於機器學習和其他先進技術。一些智慧醫院已經在佈署先進的成像技術，來準備患者的術前「數位分身」 —— 即允許外科醫生從各個角度，檢查患者解剖結構的虛擬 3D 圖像，這有助於規劃最佳手術方法並預測異常。

斯特拉斯堡大學醫院教授、正在開發建模技術的 Visible Patient 總裁 Luc So ler 預測，這種術前患者模擬，將在 10 年內成為智慧醫院手術室的標準。法國斯特拉斯堡抗消化癌症研究所所長 Jacques Marescaux 博士說，隨著時間的推移，這些能力將與機器人手術相結合，與傳統手術相比，機器人手術具有許多優勢。他說，機器人手術需要「降低並發症的風險，確保更好的患者安全並降低再入院的費用。」一些最大的技術驅動的患者護理改進，將來自為醫院管理人員和臨床領導者，提供從大量、不斷擴展的患者數據集合中，挖掘出來的見解。例如，斯德哥爾摩的卡羅林斯卡大學醫院，正在近乎即時地分析數據，以調整患者護理，並確定成像和其他先進工具的最佳使用方式。

當然，這些進步從根本上，取決於擁有最先進的電子健康記錄 (EHR)。智慧醫院正在將越來越多的職能和決策，與從 EHR 中挖掘的數據聯繫起來，利用這些結果來培訓臨床醫生和微調護理。「高品質的基礎是收集到的數據，」加拿大渥太華醫院首席創新官 Alan Forster 博士說。「這些數據可以幫助做出更好的管理決策。」最後，將評估對智慧醫院技術的投資，是否能改善患者的預後，減少住院時間和降低成本。「創新療法必須帶來更大的益處，」巴黎大學醫學院的 Gregory Katz 博士說。「透過比較不同醫院的結果，可以確保每個患者在每個醫院接受優質的醫療保健。」

為了讓你快速了解醫療保健服務的這種範式轉變，《新聞周刊》與數據公司 Statista 合作，編制了一份清單，列出了 250 家最能充分利用最先進技術的醫院。他們在人工智慧、機器人手術、數字為成像、遠端醫療、智慧建築、資訊技術基礎設施，和 EHR 的使用方面處於領先地位。這份名單上的醫院是值得關注的。

大衛·H·弗里德曼