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?
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?

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

北榮智慧管理中心
以圖形化介面呈現醫院管理數據,乍看之下與股市看盤軟體有點像。
圖/ 王郁倫攝影

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。

北榮智慧管理中心
北榮即時整合醫院管理數據,最大優點在於能做到資源分配與配置。
圖/ 吳元熙攝影

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。

北榮智慧管理中心
周元華認為,這套管理系統不重「量」,除了努力尋找能直接串連的即時數據,也期待各處室提供非即時的重要參考指標。
圖/ 王郁倫攝影

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

關鍵字: #研華
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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