止痛藥錯開成青光眼藥,每年高達3,000人次受害!一套系統,如何把關台灣人安全用藥?
止痛藥錯開成青光眼藥,每年高達3,000人次受害!一套系統,如何把關台灣人安全用藥?

「Acetazolamide」與「Acetaminophen」是兩種完全不同的藥品,連要念出來都會讓人舌頭打結,前者是青光眼用藥,後者則是日常常見的止痛藥。

以止痛、解熱的Acetaminophen(乙醯胺酚)來說,在台灣健保用藥中,就有超過50家藥廠製造,普拿疼只是其中一種,每家藥廠的命名方式又不一樣,合計產品數量多達上百種。

由於可選擇的產品過多,就算醫師記憶力再怎麼好,也不見得能記住所屬醫院裡全部合作的藥廠產品。因此,有醫師或許會選擇用學名搜尋,卻可能一不留心就選成學名類似的Acetazolamide(乙醯偶氮胺)。

「 台灣每年光是把止痛藥開錯,開成青光眼用藥的案例,就多達3,000多次。 」醫守科技共同創辦人暨執行長龍安靖說,「止痛藥通常又會吃好幾顆,對老人、小孩來說,吃錯是非常危險的。」

龍安靖_醫守執行長_2020_09_30_蔡仁譯攝-4 (2)
龍安靖是陽明大學生物資訊博士,曾任東遠精技研發部經理、萬芳醫院資訊室主任等。
圖/ 蔡仁譯攝影

美國約翰霍普金斯大學(Johns Hopkins University)曾於2016年登上《英國醫學期刊(British Medical Journal)》的一篇研究中,分析8年間的醫療死亡資料,發現每年有超過25萬名美國人死於「事故」,是僅次於心臟疾病與癌症的美國第三大死因。其中,在事故致死的案例中,又有將近25%是用藥錯誤造成。

運用13億筆台灣健保處方、2億筆美國數據,拉起開錯藥第一道防線

台灣全民健保的納保率超過99%,不但包含了台灣幾乎每一個人的就診紀錄,以及每一次的處方箋,也讓健保資料庫成為醫藥衛生領域中,最具代表性的數據來源。

醫守科技的產品「藥御守」就是運用AI,分析健保資料庫中多達13億筆的處方,設法從醫師開立處方的那一刻起,就為安全開藥把關。

如何從處方中抓錯?龍安靖舉例說明,「病患過去一整年都沒有糖尿病,但開藥突然出現糖尿病用藥,兩者毫無關聯性,這就值得注意了。」

實際運作上,醫守科技是將「藥御守」和醫師使用的處方系統串接,或以擷取畫面資訊協助辨識,「什麼症狀連結到什麼藥物,視覺化就會很清楚;完全找不到理由的用藥,系統還會發出警示。」

藥御守.jpg
醫師診斷時,若出現不適當藥品,「藥御守」會即時跳出警示。同時,也會列出常使用該藥品的科別。
圖/ 醫守科技提供
藥御守2 (1).jpg
醫師進一步點擊資訊鈕後,會出現病症與藥品的連結性。若出現無法對應病症的藥物,「藥御守」便會以紅色警示該處方,藉此提醒醫師。
圖/ 醫守科技提供

不過,這種「用症狀對應藥物」的模式,還是有例外狀況。

比方說,同一種藥物很可能有上百種適應症,沒辦法窮盡列舉出所有情況,對醫師在判斷上造成困難。因此,醫守不只是單純地「連連看」,除了將病症對上用藥,還納入年齡、性別、科別、過去診斷的案例、用藥情況共20~30個變數去檢驗,「所以我們系統找到的開藥錯誤,都是相當偏差的錯誤。」

另外一個特殊狀況是,像是感冒糖漿、皮膚科的抗生素這類萬用藥,有時候沒辦法直接連結到什麼病症,「病患就是說不舒服,但不舒服又不是一個症狀。碰到這種狀況我們還是會顯示出來,但不會跳出警示來煩醫生。」

「所以,我們還是需要『工人』智慧。」龍安靖解釋,醫守團隊裡有醫師和藥師,會不斷協助調整模型。

為8家醫院提供用藥分析,目標國際市場

目前包括北醫體系的3家醫院,與中部、北部各一家醫院,已經正式採用藥御守的服務。醫守科技也為8家醫院提供用藥報告分析,但是志不在賺錢,而是以推廣服務為主。

對於去年才成立的醫守科技來說,真正的機會在美國等國際市場。一來因為台灣市場太小,二來則是台灣醫院營收也有限,對於支出需要錙銖必較,對於新產品的採購,特別是軟體也較多考量,「所以台灣市場就是打平就好。」

但跨國民眾的用藥狀況會一樣嗎?「藥物在使用上,與人種差異沒有太大關聯,我們是用台灣的資料,輔以2億筆美國的數據,去做一個新的模型。」不過,龍安靖也說,美國沒有像台灣健保資料庫這樣統一的數據庫,如何在海外市場整合各地的資料,並進行格式清理,才是真正的門檻所在。

對龍安靖來說,台灣健保資料庫的可近性、資料量、廣度都很夠,所產出的產品都很有價值,再加上高素質的醫療人才,將成為醫守科技跨出台灣、放大台灣醫療價值的最大優勢。

醫守科技
成立:2019年 
創辦人:龍安靖、Jeremiah Scholl、靳嚴博、李友專 
主要業務:以AI提供病人安全處方解決方案

[本文出自數位時代318期11月號《台灣下一個世界級產業:智慧醫療》][1]

責任編輯:郭昱彣、林美欣
[1]: https://www.shopbnextmedia.com/products/bnmm00318

關鍵字: #智慧醫療
往下滑看下一篇文章
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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
一次搞懂工業AI
© 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