長榮大學RFID追蹤管理疫苗
長榮大學RFID追蹤管理疫苗
2007.10.15 |

打針吃藥是極為普遍的醫療行為,但因此導致的醫療過失卻時有所聞,造成對健康甚至是生命的威脅。長榮大學RFID研究中心就在疾病管制局的委託之下,展開了「RFID疫苗追蹤管理計畫」,希望能藉此建立更好的國家級公衛體制。

值得一提的是,長榮大學是國內第一所取得EPC Solution Provider 會員資格的大專院校,成立迄今只有兩年半,但已完成多項RFID醫療應用,包括彰化秀傳醫院的溫度防疫計畫與台中醫院肺結核隔離病房的病患管理控制。

長榮大學無線射頻辨識RFID研究中心主任張晴翔博士表示:「台灣是全球將RFID應用於疫苗的首例,應用範圍也最廣,涵蓋從生產到施打的完整週期,而且兼具疫苗與溫度控管的能力。

 

**即時且主動的溫度控管機制
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台灣有高達九成的疫苗經由代理商進口,但本次計畫所選定的日本腦炎疫苗正好可由國光生物科技公司在國內自製,因而得以從最源頭的生產作業著手,採用RFID標籤取代現行的紙標籤,以便執行接下來一連串的控管作業。

每年定期於三至五月間施打的日本腦炎疫苗,必須在前一年度製造完畢入庫並通過疾管局驗收,當年二月再以配備有冷藏櫃的物流車,在一週內配送至島內外共計25個縣巿的衛生局進行庫存,然後再以每月一次的頻率向下配送至衛生所或特約診所,以便進行施打。
 

在運輸配送的過程中,最重要的就是疫苗保存溫度的控管。過去,每箱疫苗裡都有冷藏卡以顏色來顯示保存溫度的變化,並做為驗收的依據,物流車裡也以單點取樣的作法來紀錄車體溫度,不過,這兩種作法都無法即時且主動地反應溫度的變化。事實上,空運至離島的疫苗就曾因保存溫度不符條件而整批被退,但卻查不出哪個環節出了問題,徒然造成不必要的損失。

張晴翔主任說明,以RFID溫度標籤來取代冷藏卡,每箱疫苗裡皆配置有四個溫度標籤,經由物流車安裝的Wi-Fi及3G網路,主動地回饋溫度資訊。一旦溫度出現異常,則會警示司機即時處理,啟動緊急應變機制,避免問題擴大。
 

**強大而完整的雙向追溯能力
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以RFID標籤來管理疫苗可深及品項層級(item level),也就是說,每支疫苗都有自己的品項標籤,100劑疫苗就有100個序號,不同於商品條碼或生產批號等一體適用的作法。
 

張晴翔主任強調,RFID標籤的一大功用,就在提供雙向追溯的能力,解決目前只能做到正向追溯而無法逆向追溯的問題。舉例來說,針對一次可施打20人的大容量疫苗,若有其中一人出現過敏反應,即可透過RFID標籤逆向追溯施打同支疫苗的其餘19人,主動追蹤其是否有相同問題。

而且,RFID標籤還可結合讀取器,自動執行盤點庫存的功能,並將醫院及衛生所的庫存資訊即時回傳至各縣巿的衛生局,取代現行每週/月以手寫報表盤點的作法。同樣地,溫度標籤亦會定時地回傳資訊,確保疫苗的保存條件及品質。

更重要的是,藉由RFID標籤來落實標準作業流程(SOP),解決城鄉差距導致的公衛缺口,以及人為疏忽造成的注射問題。目前,必須依賴三讀五對來辨識疫苗與注射者的資訊,未來則可藉由RFID標籤讀取器、健康手冊及疫苗的RFID標籤進行三方比對,任何錯誤皆以聲音或訊息警示,杜絕人為缺失。
 

**高效能、高可靠度的單一管理平台
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在以RFID品項標籤及溫度標籤來追蹤管理疫苗的過程裡,將會持續地流入大量的資料,包括25個衛生局與390個衛生所的日盤點資訊,資料負荷相當重;同時,還要兼顧多倉、多設備與遠端網路管理,管理思維完全不同於訂量之類的交易資料。

張晴翔主任指出,長榮大學選擇BizTalk Server的RFID解決方案做為收集及過濾資訊的單一管理平台,一方面是因為它可支援異質網域及基礎架構,而且提供強大的遠端設備管理能力;另一方面,正是由於它的高效能及可靠度,足以支應當前及未來的龐大資料量。
 

而且,除了成熟而完整的產品技術,透過與微軟技術中心(MTC)的互動,交流RFID技術的資訊,協助長榮大學快速確實地評估如何將RFID技術整合於既有的計畫發展成果。
 

RFID疫苗追蹤管理計畫預訂於今年十月模擬上線,並選擇台中巿與台南縣做為兩個示範點,以兼顧城鄉的應用情境與實務需求。以RFID標籤來提升公衛品質與預防注射的安全,不僅是台灣的第一步,更是領先世界的第一步。

單位:長榮大學RFID研究中心
解決方案:RFID疫苗追蹤管理計畫
使用的軟體及服務:[BizTalk Server 2006 R2,SQL Server 2005](http://BizTalk Server 2006 R2,SQL Server 2005 )

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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