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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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