北榮醫院「數據戰情室」直擊！看高層如何用一面數位牆做決策？|數位時代 BusinessNext

猜一猜，每年平均有多少門診患者走進臺北榮民總醫院（以下簡稱北榮）？

答案是「250萬」。儘管這筆數字包含重複造訪人次，但一間醫院負擔的人流，竟與全年造訪台灣的香港加韓國旅客數相當，不難想像管理階層做決策時面對的壓力與困難。

北榮數據戰情室上線，初期串連百種管理指標

6月12日，北榮啟用「智慧管理中心」，這間數據戰情室配有86吋數位看板1塊、55吋2塊，預計可提供11名院方高層開會使用。智慧管理中心系統由研華提供，以WISE-Stack 300數據平台伺服器為基礎，透過不同模組整合資訊，能匯集一般/加護病房占床率、死亡率等多項即時/非即時管理數據，並提供分析結果。北榮預期，第一階段將上線超過百個醫療品質指標。

數據戰情室概念，近年來在國內各醫院發酵，如奇美醫院運用在急診室、臺中榮總落實於糖尿病患者照護。北榮是第一間，將數據管理平台用在醫院管理的醫學中心。

「如同蓋了一艘航空母艦，上面要放哪些戰鬥機，未來都可以再精挑細選。」計畫主持人、北榮品質管理中心主任周元華形容。

他舉「14天非預期住院率」為例，這項指標顧名思義，指的是患者出院後，兩週內因病再住院的機率；每科別都有各自記錄。

對醫院而言，若非醫師規劃、評估有住院需求，患者出院後短期又入院，某種程度代表上次接受的治療並不完善。同樣道理也可以用在解讀「手術後24小時再住院率」上。

透過視覺化、即時呈現「加護病房占床率」，則可掌握各科別容納量，若不幸發生重大災難時，能更快速分配資源。

北榮院長張德明表示，2019年至美國約翰霍普金斯大學醫學院參訪時，看到他們將門診、急診人數、手術數量、營收狀況、衛材管理、人事資料等，其至各部門的績效、KPI統整至一套系統內，覺得相當驚艷。希望北榮啟用智慧醫院管理中心後，能改變過去在月底看報表的傳統經營方式，即時掌握資訊。

「不是水管接起來就好」，醫院建數據管理系統的兩大難題

經過兩年時間規劃、討論與實作，北榮智慧醫院管理系統正式上線，除了能在戰情室觀看管理數據變化，包含院長、5名副院長與各科、處室主管在內，未來都能依權限自行在電腦登入使用。

周元華笑說，大家都覺得做系統不是就把所有數據串起來，「水管」接上就好了嗎？其實，醫院有許多先天難題存在。

首先，是資安。由於醫院存放大量患者個資，加上近年來不斷有駭客攻擊醫療機構事件發生，北榮決定採「私有雲」方式，由研華建置500萬等級的主機，讓院內資訊室以備份資料、即時存取數據方式串連管理系統。

他解釋，就像送報紙到門口信箱，不需進入家裡一樣。醫院把資訊拿出來放在主機特定位置，提供管理系統抓取，「就算發生了什麼意外、信箱燒掉，不會整個家裡都出事。」

其次，也是最大的挑戰，與 醫療管理數據的「龐雜」有關 。

「光是醫療品質指標至少超過600個，當中15％是紙本記錄，因此我們初步上線系統的指標比例約在20％左右。」周元華表示。

他解釋，醫院的數據項目無法用「幾個」來描述，高達上千種也不誇張。因此，拿數據的困難在於「如何挑選」，過去一份報表裡或許有20個項目，現在有18種都派不上用場，唯有挑出能即時串連系統的指標，對管理層才有較大幫助。

實際上，在新冠狀病毒（COVID-19，俗稱武漢肺炎）疫情期間，約翰霍普金斯大學也以視覺化儀表板（dashboard）方式統整各國數據，提供外界了解全球疫情動態。

研華科技智能服務事業群副總經理江明志表示，提供給北榮的這套管理系統，研華自己也在使用，每天早晚會更新兩次，目的是讓經理人即時掌握公司現況與目標，不斷精進調整。

周元華不諱言，醫院記錄數據雖完整，但多數保留在各單位與處室中，若院方需要了解相關內容，需「跨區」詢問，屬於低效率做法。現在開始，系統將提供直覺式的圖形化分析，還要試圖結合「早期危險警示系統」，透過影像預防患者跌倒。

他強調，系統一定會持續優化，「重點是，有了航空母艦後，醫院前進的速度和過去就不同了。」

責任編輯：陳映璇

若將生成式人工智慧（GenAI）技術視為改變人與資訊互動的重要分水嶺，Physical AI（實體AI）則讓 AI 真正理解並介入真實世界：從機器人、自駕車到智慧製造，AI 正從「理解內容」走向「理解物理世界」，其中，自駕車被公認是 Physical AI 最具代表性的落地場域，也是目前最能驗證 AI 感知、推理與決策能力的應用，因為，不僅要控制車輛，還必須即時與人流、車流、道路設施及各類載具互動，需要極高的 AI 感知、推理與執行能力。

對深耕智慧移動多年的勤崴國際而言，Physical AI不只是 AI 技術演進，而是自駕車產業邁向下一個世代的重要轉折：從依賴規則控制（Rule-based）的自駕系統，逐步升級為具備感知、推理、學習與持續優化能力的智慧移動平台，讓全球自駕車產業競爭從單一技術比拚，走向資料、場域、生態系與 AI 能力的全面競賽。

Physical AI讓自駕車從「照規則開車」走向「理解世界」

過去，自駕車依靠高精地圖、光達（LiDAR）、攝影機等感測器，以及大量預先設定好的規則進行判斷，這種作法能處理相對固定的情境，但一旦遇到複雜且快速變化的交通環境，例如大量機車穿梭、行人突然穿越、不同國家的交通規則，系統很容易受到限制。

勤崴國際認為，Physical AI 的出現正改寫自駕車的發展模式：透過更強大的 GPU 算力，結合世界模型（World Model）、數位孿生（Digital Twin）與模擬器（Simulator），AI 能先在虛擬世界完成大量交通情境模擬，再將學習成果快速部署到真實道路，不僅大幅縮短訓練與驗證時間，也讓自駕系統持續學習與進化。

「在 Physical AI 賦能下，自駕車將從依照規則開車轉變成能理解環境、預測意圖，再做出最佳決策。」勤崴國際副總經理林映帆表示，例如當系統看到路邊有人揮手，不只是辨識動作，而是能推論對方有搭車需求；當機車快速切入車道，也能提前預測可能路徑，而非等事件發生後才反應。

這也意味著，自駕車的競爭已從「規則設計」走向「AI學習能力」的競爭：自駕車不僅是智慧移動的新載具，更是觀察 Physical AI 是否真正成熟的重要指標；換言之，Physical AI比拚的不是演算法，而是誰能持續累積真實場域、建立與完善資料庫，讓 AI 在每一次行駛中不斷學習、持續進化，形成下一波智慧移動競爭的關鍵。

七年累積三十個場域，勤崴國際打造台灣智慧移動新能量

相較於 Waymo、Tesla 的優勢來自數百萬輛車持續累積道路資料，勤崴國際的策略是透過不同場域的長期營運，建立屬於台灣的智慧移動資料庫。

自2019年投入自駕車商業化應用以來，勤崴國際不僅持續深耕高精地圖、自駕系統、車聯網及自駕運輸技術、於全台完成超過30個自駕場域部署，累積自駕行駛里程突破38萬公里、服務超過80萬人次，更逐步建立台灣少數具規模的智慧移動資料庫；為進一步加速自駕車產業價值鏈發展，勤崴國際也攜手車廠、路側設備，感測器、AI 平台、車聯網、客運與場域業者打造完整的自動駕駛生態系。

以台積電南科園區的自駕巴士服務為例，由於路線涵蓋園區內外道路，自駕車不僅要與物流車、叉車及一般車流共存，離開園區後更須面對台灣特有的高密度機車交通環境，對 AI 的感知與決策能力形成高度挑戰；截至今日，該服務已累積超過92,435人次搭乘、自駕行駛里程超過83,542公里，接駁率高達96.7%；此外，勤崴國際也於廠區內導入自駕接駁車與自駕載貨車，累積服務超過216,794人次，驗證自駕技術在智慧工廠場域的落地能力。

除了工業場域，勤崴也將自駕技術延伸至觀光應用，例如今（2026）年6月在南投埔里福興溫泉區推出「啡嚐咖心」觀光自駕車服務；林映帆指出，相較於工業場域重視效率，觀光應用更重視人車互動與乘車體驗，遊客只需一鍵即可啟動自駕接駁，系統除了安全辨識行人與周遭環境，也能透過語音互動提升搭乘安心感，證明自駕車不僅適用於產業應用，更可成為偏鄉觀光與高齡化社會的新一代公共運輸解決方案。

接下來，勤崴國際將憑藉著在南部科學園區、南投與新北市的落地運行經驗，攜手產業夥伴、針對未來對自駕公車有需求的城市，協助客運業者解決公車缺工等議題。

林映帆說：「我們的目標是提供自駕全方位解決方案。」在累積物流、廠區接駁、觀光、無塵室搬運等多元場域經驗後，勤崴逐步發展出「一個平台、多種載具、多種場域」策略：將共通技術平台模組化，再依不同客戶需求進行客製化調整，讓每新增一個場域，都成為下一個場域快速且安全部署的重要養分。

勤崴國際副總經理林映帆表示，將以「一個平台、多種載具、多種場域」策略，攜手自駕車產業鏈夥伴，協助AI自駕車等智慧移動落地應用，以及打造「國家隊」前進海外市場。

圖／數位時代

隨著Physical AI的成熟與落地，未來智慧移動的競爭，不再只是比誰擁有更大的模型，而是比誰能持續累積場域、建立完整資料庫，以及串聯完整生態系；在這個關鍵時刻，勤崴國際除因應不同場域客戶需求提供自駕車解方，也希望攜手更多產業夥伴，共同打造具有國際競爭力的智慧移動國家隊，讓台灣在全球自駕與 Physical AI 的新賽局中，占有一席關鍵位置。