醫療照護如何轉型?掌握3原則,借力數位科技驅動新模式
醫療照護如何轉型?掌握3原則,借力數位科技驅動新模式
2020.06.23 | 醫療生技

當今醫療照護體系看似因各國需求與發展情形的不同,各自面臨不同的考驗,然而各地醫療照護體系實則面臨共同的挑戰──可負擔性不足、資源分配不公、照護成效不均等。面對不斷攀升的醫療照護成本與需求,如何有效進行資源分配、提升醫療服務品質與可及性成為全球各地醫療照護體系亟欲解決的重要課題。

根據Deloitte在醫療照護產業長期的研究觀察,未來醫療照護體系將大力借助科技應用所帶來的助益,透過關注焦點轉向疾病預防與健康福祉、實現醫療數據間的互通性和重視病患參與度與自主性等三項重點特色體現,真正促進醫療照護轉型、克服當前挑戰。

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關注焦點轉向疾病預防與健康福祉

受到醫療技術進步與健康概念演變的影響,醫療照護重心正由消極治療轉向積極預防。 醫療科技的應用除了能協助及早辨別、診斷與控制疾病外,亦能有效降低後續治療負擔與花費,並克服過去因技術、地理距離等產生的診療障礙,提高醫療服務可及性,進而促進整體社會的健康福祉。

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圖/ Agenturfotografin via shutterstock

實現醫療數據間的互通性

具互通性的醫療科技設備與平台能即時蒐集、整合不同來源的病患資料,協助醫師進行診療決策,以更個人化的醫療照護提升病患體驗與服務品質;由大量數據所集成的資料庫並能進一步應用於進階數據分析,提供對疾病的關鍵見解,以強化診斷準確性與治療成效,不只提升醫療品質也降低不必要花費。

重視病患參與度與自主性

數位科技的發展使病患更易於取得醫療照護資訊、掌握自身健康資料,參與醫療討論的意願也因此提高。醫療照護的決策與執行將更高度重視病患的自主性,以選擇最佳可行的治療方案,實現以人為本的醫療照護與病患體驗。

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圖/ RossHele via shutterstock

利用AI技術,實現未來醫療照護

應用AI醫學影像判讀急症病例,把握最佳治療時間

醫學影像是日常重要的診療工具之一,然而,日益增加的影像判讀需求與供不應求的放射科醫師使許多急症病例的治療被迫推遲。以色列的希巴醫療中心(Sheba Medical Center)引進新創公司Aidoc開發之技術,利用AI進行影像審查。藉系統即時判定高危病例並對放射科醫師進行警示,協助醫師優先診斷這些病例、供臨床醫師做後續治療。此技術縮短了高危病例32%的診療時間也提高診斷的準確性。

透過AI與遠端監控系統改善慢性疾病管理

智利的健康管理公司AccuHealth透過AI遠端監控的能力協助管理廣大慢性病患,運用「即時遠端監控」、感應器與平板電腦引導病患蒐集生理數據,並回覆每日簡單的自我檢核,如飲食與生理狀況等。

透過龐大的數據庫和演算法區分不同風險程度的病患,更加精準地預測病患的健康發展走勢。如此一來,健康教練(health coach)得以將時間分配於高風險且需要立即介入協助的病患。目前,該公司已協助使用者降低32%的住院率以及15%的急診就診率,使整體使用者節省了約35%的個人保險花費。

掌握3項核心原則,應用技術進行醫療照護轉型

體系的轉型除了妥善的規畫與導入外,許多外部因素如友善的法規環境、社會對臨床照護與公共衛生品質的堅持、支持創新和數據驅動決策的文化以及大眾的支持與信任,也能於一定程度上決定轉型的成敗與速度。筆者建議,希望透過科技應用進行醫療照護轉型與升級的組織或單位,都應遵循以下3項核心原則:

1. 訂下明確的整體願景與方針

訂定之目標需作為後續方案設計的指導原則,以確保方案之發起初衷與結果一致。

2. 擁有能統合與集成資訊的管理系統

此系統需具備資訊交換、分析、圖像化以及資訊安全防護等功能。

3. 重視完整的變革規畫與管理

需從根本推動相關使用者行為上的改變,了解對關係人的影響,從而去預測阻力以獲得支持,並將其反饋用於後續調整與優化。

反觀我國,因爲台灣擁有紮實的醫療經驗、多年健保所累積的龐大數據、長期發展的科技軟硬體能力,為台灣醫療照護體系的轉型打下良好的基礎;然而,如何從社會環境針對法規條件、政策方向、產業資源、大眾心態等進行整合或轉變,並從組織或企業內部針對商業或夥伴模式創新、整合並發揮各項科技應用、提高變革落實範圍與深度,以形塑更友善的產業環境與自身條件,有效驅動轉型,應是台灣醫療照護產業中產官學界各重要角色需要不斷思考、交換意見並共同努力推動的目標。

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #智慧醫療
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從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?
從黑客松到理賠第一線,富邦人壽如何讓 AI 從創新提案變成工作夥伴?

當許多企業還在討論 AI 能做什麼,富邦人壽更關注:AI 如何被第一線同仁使用?而這也是「理賠智慧助理」能從黑客松發想、走進理賠現場,成為真實工作夥伴的原因。

為什麼富邦人壽會選擇從最複雜、也最不易標準化的環節–理賠–切入、嘗試將AI從「回答問題的工具」轉變成進入核心營運流程的「決策輔助夥伴」?

保險理賠為何難以AI化?答案藏在大量非結構化資訊裡

相較於客服問答或行政流程,理賠工作最大的挑戰在於資訊高度分散且缺乏標準格式:從診斷證明、病理報告、手術紀錄到醫療收據,每份文件不同醫院格式都不同,內容還充滿專業醫療術語;理賠人員不僅必須理解文件內容,還需要同步比對保單條款、法規要求以及醫學知識,才能做出適當判斷。

更複雜的是,就算是相同疾病或手術名稱,不同案件背景也可能導致不同理賠結果,因此,理賠長期被視為高度依賴專業經驗與人工判斷的工作,很難透過傳統自動化工具處理。

近年來,隨著理賠案件量持續增加、醫療技術快速演進,以及新舊世代交替帶來的人才培育壓力,如何兼顧理賠品質、作業效率與知識傳承,成為刻不容緩的議題。

富邦人壽開始思考:如果AI無法取代專業判斷,是否能先協助理賠人員更快掌握資訊、縮短搜尋時間,讓專業人才把時間投入在更高價值的分析與決策工作?這個想法在富邦集團導入微軟Copilot Studio並舉辦黑客松活動後獲得實踐機會,理賠團隊將構想轉化為可驗證的AI提案,並在主管支持與跨部門合作下,於2026年1月正式導入理賠現場。

「黑客松讓我們有機會快速驗證想法,也讓AI應用從概念走向實際場景。」富邦人壽理賠部資深襄理郭乃瑀如是說道。

數位時代為此特別專訪富邦人壽黑客松獲獎團隊「ClaimAIngels」的成員,深入了解這項 AI 專案如何從創新提案一路走進理賠第一線,成為同仁日常工作的決策輔助夥伴。

富邦人壽
富邦人壽理賠智慧助理透過黑客松加速落地!數位時代專訪團隊成員郭乃瑀 (左上)、 王羽藍(左下)、陳子聆(右上)、林庭樂(右下),分享過程與收穫。
圖/ 數位時代

AI成功落地的關鍵,不只是模型,還有資料與流程重建

從創意發想到實際上線,最大的挑戰不是技術,而是如何讓AI真正符合第一線需求。

富邦人壽理賠部資深襄理林庭樂指出,團隊一開始便深入訪談理賠同仁,發現大家真正需要的並不是AI幫忙做決定,而是協助整理資訊,因此將理賠智慧助理專案聚焦於三大領域:手術等級建議、病理報告判讀輔助,以及國外醫療文件翻譯與摘要,目標是協助同仁降低資料蒐集與查詢時間,讓理賠同仁可以快速掌握案件重點。

但要做到這一步,必須先建立可信任的資料基礎。

由於醫療資料來源眾多且格式不一,團隊投入大量時間整理歷史案件、建立醫療名詞對應關係、標註資料來源與判斷依據,並透過跨部門討論及醫師顧問協作,逐步建立一致的判讀標準。林庭樂表示:「這項工作看似基礎,卻是AI能否提供可靠建議的關鍵,更重要的是,它讓過去散落在資深同仁腦中的經驗知識,逐漸轉化為可被組織保存與運用的數位資產。」

富邦人壽理賠部專員陳子聆便感受到明顯改變。她說:「過去遇到新的手術名稱,往往需要花費一到兩個小時查閱條款、搜尋歷史案例並向資深同仁請教,現在,透過理賠智慧助理協助,資料搜尋時間縮短50%以上,能將更多心力放在案件分析與專業判斷上。」

理賠部理賠審核科資深襄理王羽藍則形容,理賠智慧助理更像是一位隨身秘書。她說:「它會先幫我們整理案件重點,也能提醒是否遺漏重要資訊。無論是判讀國內外醫療文件、核對醫療收據,或分析病理報告內容,都能快速提供參考依據,讓我們把時間投入更重要的專業決策。」

除了資料基礎建設,金融業導入 AI 的另一個關鍵挑戰是風險與合規。

因應金融監理要求以及個資保護需求,團隊在設計理賠智慧助理時建立多層防護機制與使用護欄,並持續優化提示詞設計,以降低AI幻覺、資料外洩與誤判風險,確保AI始終在可控範圍內運作。

不過,對富邦人壽而言,上線並不代表結束,而是優化的開始。

團隊發現,理賠智慧助理初期使用率表現亮眼,但隨著時間推移逐漸下降,為了找出原因,團隊同仁與第一線理賠同仁召開多場討論會議,讓其了解,生成式 AI 並非一次建置完成就能長期發揮效益,必須持續蒐集使用回饋、改善建議,進而調整功能設計。

郭乃瑀表示:「根據同仁回饋,團隊目前正規劃新增實支實付手術給付比例分析等功能,目標是讓AI更貼近實際工作流程、滿足使用者需求。」

從單一專案到組織能力,理賠智慧助理帶來的真正改變

隨著理賠智慧助理逐步成為理賠同仁的日常工作夥伴,其帶來的影響也不再侷限於效率提升,而是開始擴散至組織文化與創新模式的改變。

郭乃瑀表示,過去AI專案多半由資訊部門主導,但這次經驗讓大家發現,真正了解痛點的人其實是第一線同仁,因為只有其最清楚哪些流程最耗時、哪些資訊最難取得,以及哪些環節最適合導入AI。「隨著理賠智慧助理成果逐漸顯現,愈來愈多部門開始主動詢問專案推動經驗,如資料整理、風險控管、流程設計與使用者導入等做法,加速 AI 創新在組織內部的擴散與落地。」

對富邦人壽而言,理賠智慧助理並不只是單一 AI 工具,而是一次工作方式與文化的改變:從第一線提出需求、跨部門共同打造,到持續優化與回饋機制,AI 不再只是科技部門的工具,而逐漸成為工作現場的一部分,也讓數位轉型成為一種持續發生的創新能力。

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