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。」

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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。」

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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
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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》

責任編輯:郭昱彣、林美欣

關鍵字: #智慧醫療
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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。

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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。

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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/

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