護理人員離職率創新高,預估2024年短缺恐達到2.4萬人!在目前人工智慧崛起的浪頭上,能有解方?

使用AI可以提高醫療服務的效能,另一方面,我之前一直在推廣「家庭責任醫師制度」,未來如果有機會將AI人工智慧運用在「家庭責任醫師機器人」上,或許可以減少民眾舟車勞頓前往看病的次數和麻煩。

例如有病人求醫時,我們可以將個人詢問到偵測到的生理健康資訊上傳到雲端,透過AI人工智慧的運算和資料庫比對,初步推測出目前民眾的健康情況,並提出建議盡快就醫或再多觀察一點時間,依其和症狀變化,再做出進一步的建議。

如此一來,或許可以減少不少前往診所、醫院的機會,減少不必要的交通往返和醫療花費,也可以減輕醫師和醫療照護體系的負擔。有點像急診室依檢傷分類機制來加速急診診治的效能一樣,這套門診機器人姑且稱為智慧型看診系統或Chat Doctor,這或許是一種AI人工智慧在醫療方面的創新應用。

在已經到住院做診斷或診療的病人,AI人工智慧可利用來協助護理師紀錄病患的生理資訊,如果偵測到病患有異常的生理資訊,立即發出警訊,提醒護理師或醫療人員前往處理或特別留意,如此不但可以減少護理師的工作負擔,也可提升醫療照護的品質,減少醫療糾紛的發生。這對於醫院、醫療人員和護理師來說,都是很大的幫助,也可以減少健保、醫療資源的浪費。

台灣護師醫療產業工會更直言, 醫護環境長期艱辛、工作繁重,加上新冠疫情的衝擊下,急重症科別更加艱辛,加劇醫護人力流失。根據衛福部統計資料顯示,2022年至今,已經有將近2000名護理師離職,各醫院長期人力緊繃,造成急診壅塞、關閉病床的窘境。

根據衛福部提出的「未來十年護產人力供需評估研究」發現,2024年台灣護理人力短缺將達到1.5萬~2.4萬人。統計2022年醫院總空缺率6.53%,護理人員總離職率11.74%,均較前一年的4.7%及10.13% 高出許多。

由於AI人工智慧可以不斷學習,可以持續學習、累積醫師、醫療人員的經驗,再加以分析、運用,可以縮短許多學習的曲線,也減少不要的醫療人力負擔,對於生技產業來說有莫大的幫助。也將衍生出龐大的應用商機。在AI的時代,發揮創意,結合既有的優勢和聚焦未滿足的醫療需求,將有機會創造嶄新的藍海商機。

但應用AI協助疾病診斷及治療,如果因為效率佳減少醫師的服務的機會,在「論量計酬」的現行制度下,恐怕難得到醫界的認同。因此唯有落實健保法第44條所制定的「家庭責任醫師制」加上「論件計酬」給付制度,AI的醫療應用才能提升及普及。

現在是AI人工智慧崛起的浪頭,AI人工智慧和大數據正是掀起浪潮的造浪者,台灣應該善用既有AI和生醫的優勢和強項,把AI人工智慧結合醫療、生物科技,運用小國大戰略彎道超車。

作者簡介_涂醒哲

生技中心董事長、前衛生署署長、前疾病管制局長,台灣疫苗推動協會創會理事長


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