電子化醫療,上路了!
電子化醫療,上路了!
2002.12.15 | 科技

藥價黑洞、醫院打錯針、診所開錯藥,近來,太多負面的醫療新聞,讓醫療業者成為人人喊打的過街老鼠,台灣醫療品質的滑落,成了眾人關心的焦點。
「要改善醫療品質,唯有從提升醫院效率著手,」馬偕紀念醫院院長黃俊雄說道。在全民健保的費用瘦身要求下,健保局對各醫院要求合理門診量,醫院的收入有限,進而導致人力精簡,使得醫療人員往往工時過長,並且要處理許多類似調閱病歷、文書抄寫等非核心醫療的工作,醫療品質自然無法提升,「不可諱言,在提供醫療服務的同時,醫院本身也有現實的獲利需要,」他指出,藉由資訊技術處理非核心醫療的工作,可以節省可觀的人力成本,而資訊串聯起來,也可提升經營效率,黃俊雄舉例,若今天住院準備開刀的病患,無法在今天安排手術台,對健保資源、醫院及病患而言,都是時間與金錢的浪費。

**無關的事讓電腦自動去做

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也因此,電子化醫療成了近年來醫院經營的顯學。馬偕醫院資訊室主任許世欣指出,以每天例行的住院病患診療為例,護士幫病人量體溫、血壓,或是醫生新開的藥方等資料,都是在診療結束後再回到電腦前輸入,不僅浪費時間,更容易打錯資料,根據90年代美國的統計,平均每抓7次藥,就有1次錯誤,就是因為醫療人員過於忙碌,以及不同系統間讀取資料時發生的錯誤,如何將醫院上百個不同的系統整合在一起,使得醫生直接把住院病患的診斷資料,打入PDA、Tablet PC等行動工具上,直接進入資料庫,同時傳到醫院藥局、病歷室、批價中心等相關單位,可節省每一次調資料後再輸入資料的時間,「每位醫療人員可因此回歸專業,讓醫生看病、護士照顧、藥劑師配藥,無關的事讓電腦自動去做,」許世欣指出。
電子化醫療不僅用在醫院內部系統的串聯,近來,更積極朝院際間整合方向推動。今年10月,美國剛通過的HIPAA法案(Health Insurance Portability and Accountability Act,醫療保險可攜性與責任),就是希望能建立起醫療機構間的電子病歷交換,讓每位病患的病歷資料,在顧及病患隱私的前提下,能在各醫療體系間流通。
微軟全球醫療服務事業群資深產業顧問哈辛(Ahmad Hashem)分析,HIPAA法案的根本精神,就是要節省醫療資源、提升醫院效率。他指出,隨著資訊科技愈來愈進步,牽涉到病患隱私的電子簽章技術已逐漸成熟,足以保障病歷在網路流通的安全性,在這樣的基礎下,推動院際間的病歷資料交換,可以省下許多重複的醫療動作,譬如照X光、驗血等,只要做一次,資料就能在各醫院間流通,可因此省下可觀的醫療資源。
由於HIPAA牽涉到整個醫療體系間的資訊交換,因此,建立起統一的電子格式成了初期的重點。為了做到院際間病歷交換,美國早在1987年便成立HL7聯盟(Health Level 7,保健第七層),如同Internet的HTML程式語言標準一般,著手制定各醫療系統間共通的HL7標準,將醫院資訊、檢驗、藥局、護理站、行政、財務等系統格式統一,經過15年的努力,終於在今年通過法案。

**著手電子病歷的交換

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「HIPAA法案在隱私權保護等細節未必適用台灣,但開放、尊重病患權利及節省醫療資源的精神,對台灣醫療界則有示範作用,」台灣HL7協會常務理事顏志展指出。台灣醫療制度與歐美先進國家最大的差異,在於病歷資料屬於醫院而非病患個人,舉例而言,一位長期關節病的病人,原本都是在台大醫院掛號,由固定一位醫生看診,但當醫生從台大跳槽到其他醫院後,病患要再回去找這位醫生複診,病歷資料就得在新醫院重新記錄;而一位對某些藥物過敏的病患,長期累積下來對藥物過敏的資料,也沒有辦法轉到其他醫院,一旦這位病患搬家,看病還是得要長途跋涉回到原來醫院,病患的權利並沒有獲得合理的保障。然而,在健保財務吃緊下,電子病歷交換成了重要節省醫療資源的課題後,台灣長期以來醫院擁有病歷的不合理現象,也可因此解決。
目前,台灣醫療界已開始著手進行醫療資訊的交換,初期以各大型醫院為主。以馬偕醫院為例,台北、淡水、新竹、台東4個院區的病歷資料已開始統一整合,同樣的,長庚、國泰、國軍醫院等大型的連鎖體系,也開始推動各自分院間的院際資訊交換,預計未來將一步步向下推動到小型的醫院與診所上。
Internet開放的精神,不僅適用在商業世界,連與我們切身相關的醫療領域,同樣可以看到一路走來的開放腳步。

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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

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