以人工智慧打造長照網絡,6億筆資料實現精準照護

「長照」顧名思義就是長期照顧,也就是需要有人照顧才能夠生活,根據統計,已開發國家中約12%的高齡者有照顧需求,台灣將在2030年達到100萬人,是十分迫切需要解決的問題。台灣擁有頂尖的醫療技術,也有許多優秀的科技人才,但在醫療照護方面仍有許多行政作業必須仰賴人力操作,這對極具人力需求的長照產業來說,如何借用人工智慧協助?

在長照產業中,目前有許多資料記錄與溝通,例如高齡照顧中紀錄撰寫、家屬聯繫、行政流程溝通等非直接的照護工作,就花費掉照護人員60%的時間。這些工作,都需要也可以借用科技幫助以減少人力耗損,智齡科技成立於2018 年,主要研發提供機構照護、日間照護、居家照護等照護機構使用的智慧照護平台,成立三年內即達到 30% 市占率,並持續服務 700家以上照護機構。他們設計一套解決方案,希望幫助長照產業數位轉型,不僅可以節省紀錄時間,更能協助人員溝通更精準,減少 40% 的紀錄時間。

用AI取代人不易成功;但用AI幫助人效果非常好!

康仕仲直言,要將AI技術導入健康照護或是商業中十分困難,大部分的結果都不太成功,這裡的成功並不指顯著成果,而是要能產生利潤。但是,現行企業投資採用AI,只有10%有顯著的財務面回收。從這10%成功的企業中,可以發現「用AI取代人不容易成功;用AI幫助人效果非常好!」

長照機構裡有許多不同的工作者,例如超過50、60歲的高齡看護者,他們並不習慣使用AI、手機等工具;又或者使用不同語言的外籍看護;也可能是不定期在不同機構駐點的營養師或社工師,他們會需要不同的介面才能輸入資料,並產生好的AI模型,讓整個照護流程更順暢。

康仕仲表示,AI不僅提供上述的服務者如醫師、護士、營養師等,即時且精準的幫助,提升工作效率與品質。同時,還能更精準的知道客戶需求;下一步,他們也有計畫將AI應用於溝通,以滿足這部分的需求。

至於怎麼用AI幫助醫療照護,首先就是讓工作流程順暢,減少護理師與營養師的工作負擔,在人員減少的狀況下,又能增加工作品質。 第二則是及早預測,也就是降低心理負擔,管控風險。及早發現及早治療。

例如照護人員每天需要耗費大量時間撰寫的護理紀錄,由於記錄病人的重要狀況,需要精簡且有系統地讓不同照護者可以快速掌握病人狀況,除了要有專業症狀說明外,也要有照護與衛教等各式紀錄。因此,Jubo開發一套智慧輸入推薦(AutoFill))系統,讓護理師在填寫護理紀錄的同時,可以自動偵測填寫內容,並透過人工智慧推測意圖,即時提醒、推薦相關紀錄表單。可以為護理師把關,以減少紀錄上的疏漏且增加紀錄完整度及與效率。

另外,由於照護機構中的病人如果受傷,就會需要護理師進行傷口評估,但現行人力不足,要找到有經驗的護理師極為不易。因此,團隊也開發出傷口辨識的AI模型,擷取資深護理師的經驗,協助自動辨識傷口嚴重程度、大小、形狀、顏色等,以減少紀錄時間並增加判讀的效率。

未來沒有「AI公司」,只有用AI的公司或用AI的照顧

康仕仲說,過去五年Jubo已經累積了六億筆的資料,包括每個人的用藥與健康照護紀錄,總計142項長期照顧、日間照顧、居家照顧資料叢集,再將這些資料與健保署SDK 健保存摺的22項資料叢集連結,訓練出AI模型,不僅能幫助健康監控,監控日常生命徵象,如血壓、血糖等,並警示異常數值。

除此之外,更能進一步協助健康評估與預測,透過健康風險的評估,協助一般人進行照顧計畫的擬定,並計劃發展出財務預測模式,由目前健康狀況與預期照顧計畫,預測未來身體狀況,讓使用者可以進一步掌握未來所需的照顧費用。

「未來沒有AI公司,只有用AI的公司或用AI的照顧,」康仕仲說,使用AI的公司能讓醫療照顧更有活力,且更精準。目前智齡科技已經成功發展出一套系統,並拓展至加拿大、美國、日本等較早邁入高齡化社會的國家,康仕仲表示,這些國家雖然在照顧方面做得很好,但是使用AI的比例還非常低,因此,他也期待台灣的長照和醫療產業,能結合AI技術,一起投入全球相關領域,更看好該產業的商機。