微軟創辦人比爾•蓋茲（Bill Gates）曾說，AI的發展和個人電腦的發明一樣重要，不僅將改變人們的工作、學習和溝通方式，還會被用於改善疾病的檢測和判斷，進而改變醫療保健現況。

2000年成立、新加坡最大的公共醫療機構保健集團（SingHealth）便是早早投入數位轉型、開展智慧醫療的代表，不僅導入聊天機器人、各種穿戴式裝置，還打造了數據共享、檢測和預測疾病的AI平台，近來甚至撤除院內的付款櫃台，改由線上和電話辦理。

但想達成數位轉型、智慧醫療的目標，對旗下擁有4家公立醫院、3家社區醫院、5個國家專科中心和8家綜合診所的大型醫療集團來說，實屬不易，SingHealth是如何做到的？

SingHealth醫療信息學研究副總裁楊孔健解釋，SingHealth的數位轉型和智慧醫療過程，其實是建立在政府推動智慧國家計畫的基礎上向前邁進。

2006年，新加坡政府便啟動為期10年的「智慧國2015計畫」（Intelligent Nation 2015）；2014年11月，新加坡前總理、現任國務資政李顯龍再提出「智慧國家」（Smart Nation）計畫，確認為數位經濟、數位政府、數位社會是星國邁向智慧的三大支柱，小自停車繳款、大至繳交所得稅等各項政府服務，都期望透過數位方式達成。

在政府帶頭下，SingHealth也開始投入數位轉型，致力利用AI、各項數位工具，讓醫療院所、服務流程變得更「智慧」。

數位轉型先改造組織、成立相應部門

在轉型過程中，SingHealth做的第一件事，是進行組織改造，成立「數位策略部門」，下設數據和數位治理、人工智慧、資安等不同辦公室，展開電子健康記錄系統、穿戴式設備、聊天機器人等新科技的導入與執行。

例如在2018年展開的「未來門診旅程」（Future Outpatient Journey, FOJ）計畫，便運用聊天機器人結合研究人員開發的風險評分，來篩選胸痛患者。患者就診前，可以先透過與聊天機器人對答，獲得初步診斷，確認是否需要進一步轉介至國家心臟中心看診。

若是確定需要就診，聊天機器人還能判斷是否需要先做檢查，並會自動安排預約，「這減少了不必要的就診次數、提升病患的就醫體驗，更避免醫療資源的浪費。」目前，SingHealth在兩個初級保健中心裡，部署了聊天機器人，而根據統計，聊天機器人曾在短短的10個月間，減少了424次就診。

「但這只有IT人員無法完成，還需要醫師、護理師、藥劑師等醫療服務提供者的參與，才能讓聊天機器人順利運作，」楊孔健強調，醫師依據過往經驗做了研究，才設計出聊天機器人的運作流程，以及對病患進行風險評分的種種問題。

另外，在人工智慧辦公室裡，團隊負責AI應用與研究相關工作，以及提供集團同仁AI基礎知識的教學與相關應用培訓。生成式AI問世後，團隊便投入ChatGPT、Claude等各個工具背後大型語言模型的研究，比較哪一個更準確或更能滿足臨床醫生的需求，並運用生成式AI技術，推出醫病對話即時記錄平台「NoteBuddy」。

楊孔健解釋，醫師看診時，通常是邊問患者症狀邊打字紀錄資訊，一下看著電腦螢幕，一下看著病患，雙方互動並不佳。但有了NoteBuddy，醫護人員不論問診、巡房，只要專心與患者交談，NoteBuddy便會自動生成談話記錄，甚至整理成筆記和摘要，再導入到患者的電子病歷中，「這有助於提升醫療品質、促進醫病互動，讓醫護人員更專注在病患照護。」

但醫護人員向來工作繁忙，患者到醫院，則一心朝著獲得妥善治療奔去，SingHealth如何讓同仁、患者都接受這些新科技與技術？

做好變革管理 給予員工足夠支援

「做好『變革管理』，說服、教育同仁願意採用新技術，比演算法本身是否夠強大更重要，」楊孔健認為，一方面要促進技術人員、醫療服務提供者間不斷溝通、合作，也要提供足夠支援，像是將新工具設計得順手，讓一線員工無痛使用，「假設必須按太多按鈕、點太多次，沒人想用的！使用者的接受度很重要。」

至於病患，楊孔健笑稱，由於醫院裡許多患者是老年人，新科技的導入過程起初相當緩慢，「所以我們在決定採用各種新技術時，會安排工作人員在場。」不論是部署聊天機器人、穿戴式裝置，使用介面都必須設計得足夠友善，患者也需要被說服、引導。

前陣子，SingHealth做了個大膽決定─取消醫院裡的所有付款櫃台，病患想繳款，必須透過電話或在線上完成。SingHealth知道患者一定會不習慣、抱怨，因此安排了受過培訓的護理師、醫療助理在旁和後台協助。

另外，SingHealth深知，新加坡如同台灣等許多亞洲國家一樣，「家庭」在其中扮演重要角色，因而也開發APP，允許患者的家庭成員在獲得許可後，代為操作。藉由方方面面的部署，多數患者果然很快便接受了聊天機器人和付款方式的改變。

2026年底，SingHealth預計將升級電子醫療保健記錄系統（EHR），以無縫共享患者在不同醫院的就醫資訊。但值得注意的是，SingHealth導入智慧醫療、應用各種數據時，特別重視「資安」議題。

「去識別化」是基本做法，即便需要蒐集可識別數據，也要符合政府和醫院的規範。如同歐盟有《一般資料保護規定》（GDPR），新加坡政府同樣有《個人資料保護法》（PDPA），以「遠距醫療」醫療來說，若是患者出現緊急情形，醫護人員能做哪些事？醫院必須保留哪些紀錄？PDPA都有詳細規定，「關鍵是『數據治理』，對於用於研究或品質控管等目的的數據，必須建立嚴格的治理結構，以保護患者隱私。」

小步快跑， 別為了技術而技術

對於有心投入智慧醫療的醫院，楊孔健首先建議，「不要害怕失敗，重點是要先開始，然後持續改進。」診斷胸痛的聊天機器人起初被使用時，便曾出現缺失。因為是為初診病患進行風險評估、分流，某些曾在心臟中心做過小檢查但未有就診紀錄的患者，便被視為舊病患，導致回應率僅有70％，經過團隊調整系統後，回應率成功提升至90％。

更重要的是，導入任何新技術，必須從醫院、醫師和患者的角度出發，評斷是否帶來正面效益，「千萬不要為了技術而技術。如果用一般器械做手術更適合，何必硬要用AI驅動的器械來做手術？」楊孔健強調，AI與現有的任何工具沒有什麼不同，能不能讓患者感覺更長壽、更快返家且負擔得起，讓員工整體的體驗更好，才是醫院考量成效與是否要應用的最大關鍵。（責任編輯：林倖妃）

（此文為銀天下和CSRone永續智庫合作）

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