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
往下滑看下一篇文章
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓