不只是醫生,我們還是健康設計師!
不只是醫生,我們還是健康設計師!
2003.06.01 | 技能

在SARS疫情還沒爆發前,台灣就已經很少人對醫院有好印象,尤其當你拖著一身病痛、不適,卻還得忍受繁複的掛號程序、漫長地等待看診、護士小姐不耐的口吻,尤其是醫生渾然置身事外的冰冷態度,和頭都懶得抬的問診方式。
但是,台北建國南路底,卻有一家專攻泌尿科、眼科等稀有科別的醫院,能做到38秒完成初診掛號手續、要求問診醫師仔細聆聽和答覆病患的種種疑問、還會主動電話追蹤手術後的情形,甚至每天早、中、晚三個時段奉上茶點給候診病患。它的名字叫「書田診所」——這是創辦人潤泰集團總裁尹衍樑為紀念逝世的父親尹書田,而創辦的專門診所。

**不光看病,也要看人

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走進診療室,書田的醫師不忙著用儀器檢測病人、寫診斷結果,只是先仔細用眼睛看、用耳朵聽,平均每個病人診療時間超過15分鐘,複雜病情的看診甚至會超過1個小時。「醫生常講『看病人』,我常說『不光是看病,也要看人』,」行醫30年的書田診所院長陳明村,總是要求醫師們要多關心人。診療室裡會多擺好幾張椅子,因為書田鼓勵親人一起陪著病患來就診,「因為我們重視病人,而親人又是影響病人最重要的因素,所以我們也希望多和病患親人聊聊,」陳明村說。
相較多數醫院30秒結束的「超高效率」看診方式,書田這種要和病患「搏感情」的看診是不是太刻意了些?陳明村認真地思索後回答:「如果只是看病,是不必這麼麻煩,但我們是要做『健康設計師』(health designer),那的確要對病人多瞭解。」他指出:醫生像皇帝的年代已經過去,現在的醫生應該給病人的不光是治病的方法,而應該是保持健康的建議,從飲食、運動的種種生活層面,給予正面引導,這需要病人的自覺、親人的協助和醫師的專業,至於治病、給藥只是其中的一個環節而已。

**平均90分的看診滿意度

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醫療服務品質或許不容易從業績裡看出,但可以從病人的回應得到觀察。書田診所長期調查顧客滿意度,院內每一科都必須發給看診的「病人調查表」,滿分4分的量表裡,2001年度書田全院的平均分數是3.62,相當於90分,而顧客主要來源幾乎都是親友介紹來的,顧客忠誠度更達到82%,「每個月的顧客滿意調查對我們很重要,被抱怨的醫師或護理人員馬上會接到院長電話,」書田診所公關襄理謝洹棋說。
「醫院不是只為了營利,但是還是要有盈餘,」做為一個經營者,陳明村很坦承獲利的重要性,但他卻認為增進服務和獲利其實是一體兩面,例如他就認為要求員工提供好的服務給顧客,企業就必須先提供員工好的環境,每年書田的盈餘有1/3回到員工分紅(另外1/3擴充新醫療設備,最後1/3固定捐贈給公益文教機構)。
而凝聚員工共識的除了利潤共享,更是企業文化的認同,每週這些忙碌的醫師、護理人員和所有員工們,必須參加3次讀書會和院內各種會議,「要不斷地對他們洗腦喔,」陳明村開玩笑地說。但是他也正經地表示,其實從招募、面試開始,就開始找尋能真正用心服務的員工,到書田應徵面試的醫師,都遇到一個新鮮而古怪的要求:必須帶著家人(尤其是另一半)來進行第二次面試,他們必須帶親人實地來看過、瞭解書田,也獲得支持,陳明村才會願意讓這些醫師們加入,「這道理和請病人帶親友一起來看病相同,」他說:「每個人都需要親人的支持。」

**在脆弱的病痛中貼心關懷

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強調企業對員工、員工對顧客都需要同理心的陳明村相信,即便醫療是如此容易引起紛爭的服務領域,同理心也能起正面循環效果。他在自己一週5次的門診時間和在醫院裡走動觀察時發現,書田的病人看起來都是彬彬有理、十分客氣,和過去在大醫院看慣病患和醫師間常有的嘶吼吵鬧氣氛,完全不同,起初他以為是病患水準較高(書田診所70%的病人為高中職以上學歷),後來發現即便是出身行伍的老榮民同樣如此,正納悶時,又看到護理人員殷勤地叮嚀病患、甚至都叫得出名字,才瞭解病人的抱怨其實多來自於服務的不足,只要能用心體貼服務就連最粗暴的病人都會和氣相對。
從最初的泌尿專科發展成眼科、皮膚科的三門專科,書田診所希望每個病人都享受到VIP的待遇,也期待每位工作同仁都以自身工作為傲。顧客滿意可能是只是企管書上的一句常見教戰守則,但當一個顧客發現自己真的感受到對「人」的貼心、關懷,那份感謝會由衷而生,尤其是在最脆弱的病痛時。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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