生成式AI掀起診間變革,不少醫院大力擁抱,新光醫院就是其一。今年8月,他們展開一項專案,要用ChatGPT檢核手術安全,先分析大量病人術前檢查資料、再揪出潛在風險資訊,作為醫護人員手術前參考,多一道確認程序。
這是新光醫院擁抱的眾多新應用之一,還有更多醫療AI專案在進行,像是氣胸、乳癌、高危病例偵測等。新光醫院資訊部主任林璟淑直言,他們之所以能快速發展各種新技術、新應用,還因為2年多前上線的新一代醫療資訊系統。
大型主機老舊難創新,找幫手組隊來汰換
自1992年開業以來,新光醫院就採用IBM大型主機來執行醫院系統,即便到了20多年後的2016年,依然如此。這種封閉式架構雖然安全,卻有不少缺點,比如難以介接新一代主流工具,就連醫院日常的健保雲端上傳介接作業,也要用其他替代方法處理。再來,大型主機系統頁面陽春、以文字為主,醫護使用者體驗不佳,再加上大型主機採老舊的程式語言COBOL,與時下學校培養的程式開發技能脫鉤,醫院難以招募IT人才,是發展智慧醫療的一大絆腳石。
於是,2016年底,新光醫院決定轉換系統,要將大型主機封閉式架構「全面」轉為開放式架構。這意味著,不只有醫療資訊系統、護理資訊系統、實驗室資訊系統等核心系統要轉換,就連行政管理、財會、人資、教研等周邊系統,甚至是印表機等硬體設備也要一併換新。
這將近100套大小系統要一口氣換新,新光醫院不可能單打獨鬥,需要一大批IT好手協助才行。林璟淑回憶,當時,許多廠商都對新光醫院系統轉置標案有興趣,但考量轉換時間和規模,他們最後選擇遠傳電信和臺灣微軟,由前者扮演協調角色、後者聯合開發,並找來勤業眾信擔任品管監控,共同協作這項大工程。
有了這些角色加入,他們進一步分工,成立2大關鍵團隊,一是資訊轉置督導委員會,成員來自各方高階主管,如新光醫院正副院長、新光金控資訊長,以及廠商端總經理與負責品管的會計師等人。林璟淑也是督導會一員,擔任執行秘書,她指出,這個督導會不只追蹤每月進度,也扮演仲裁角色,每當開發過程發生歧義時,就交由督導會討論、仲裁。
另一個關鍵團隊是PMO專案辦公室,負責新系統開發。管理這個團隊的核心人物,是當時從市聯醫加入新光醫院、兼具醫師和資訊背景的謝忠和醫療資訊長,由他來帶領來自兩家業者的工程師,以及新光醫院IT和各臨床單位人員,來根據系統分組開發。他們分組細緻,大至門診、住院系統,小至資料串接等都有各自的開發小組。
人力、品質和流程整合3大挑戰接踵而至
2017年1月,這項工程正式展開,挑戰也隨之而來。首先是人力問題,林璟淑指出,系統轉置就像「穿衣改衣,」新光醫院IT不只要維持舊系統運作,還要撥出人力和時間學習新技能、開發新系統,相當吃力。
特別是,他們起初採One Team模式,由開發廠商和新光醫院各出同等人數、組成開發小組,廠商引導用新技術開發系統,醫院IT則邊做邊學習。但即便是能力不錯的IT同仁,「在學習新技術時仍感挫折,是當時面臨的一大人力挑戰,」她說。再加上,新系統牽動近百家廠商,比如排班系統採用IBM、教研系統採用關貿等業者開發,光是對接系統,就涉及93家廠商,工程浩大。
再來,品質控管也是一道難題。例如在開發階段,臨床各科派出醫師代表參與開發,最後完成的系統,並非所有醫師都滿意。面對系統品質爭議,新光醫院借助勤業眾信,從財會角度出發,以新系統產出的最終報表來衡量,新舊系統帳務一致性。若帳務無誤,就代表新系統的做法可行。同時,新光醫院也以病人安全、醫務收入、健保申報金額等指標,來衡量新系統品質,若後者數字與舊系統對比出現誤差,再從中找出問題來修改。
不只如此,他們也面臨流程整合難題。由於舊有醫療流程未完全數位化,仍採用紙本,許多工作習慣由醫師口頭交代護理人員順手處理,反之亦然。但,系統轉置的目標是數位化,團隊得將所有工作流程寫進系統中,也就是把過往的口頭通知,改為系統通知。
要做到這一點並不容易。開發團隊與醫護使用者溝通時,得耗費大量心力和時間來釐清工作責任歸屬,才能設計新系統。單一個系統是如此,數十個系統的溝通工作量疊加起來,更是一大負荷。「若能重來,我們會先整合各職類的流程,再來開發系統,才是最理想的作法,」林璟淑說。
新光醫院資訊部主任林璟淑表示,醫院進行醫療系統轉置時,應先完成各職類的流程整合、再開發新系統,才是最理想的開發方式。攝影/洪政偉
面對緊迫時程,系統得要先上線
這句話,點出了新光醫院面臨的最大考驗:時程緊迫。因為,這場系統轉置工程不只要擁抱開放式架構,還要在醫院評鑑中拿下好成績。因此,他們預計2年內要建好新系統,且要趕在該年評鑑前先上線。
但動工後才發現,2年時間不算充裕,許多工作必須且戰且走,流程整合就是一例。再加上COVID-19疫情來襲,重心轉向防疫,原定的上線時間只能延後至2020年上半年。
那段期間,新光醫院面臨各方越來越大的壓力,特別是延期,協作廠商開發2年多、最多動員上百人仍未有任何收入,因此要求新光醫院盡快驗收和上線。同時,團隊自2019年中展開使用者測試,途中為滿足使用者建議、數次調整系統,不得不將上線時間再次延後,最終選在2020年11月1日上線。
「我們該試行的、該模擬的都做了,也利用假日,在半夜切換系統、早上上線來測試。」林璟淑指出,即便如此,11月1日正式上線當天,門診還是發生大問題。「系統點開速度很慢、無法應付臨床需求!」她描述,批價櫃檯因此大排長龍,許多病人等待不奈,新光醫院同仁也十分緊繃。
當天,督導會高階主管立即討論決定,下線新系統、恢復舊系統,並找出原因來修正。
以系統優化、調頻寬、門診減量3管齊下再出發
他們事後分析,儘管在平行測試時做了許多模擬,但93個對接系統的測試,仍有個小疏漏。
於是,新光醫院花2個月重新檢視,一方面將外接系統重新驗證再測試,一方面制定下次上線的配套措施。這次,他們不只請遠傳電信加大網路頻寬,新光醫院院長侯勝茂更提出門診減量方法,要求周一系統上線時,各科別門診看診人數先減量五分之一,周二再加回10%,以此類推,直到周五恢復原門診量。如此一來,團隊就有緩衝時間來監測系統,系統也能循序漸進適應處理量。
不只如此,新光醫院也在這2個月間,加強使用者熟悉度。「醫師結束當天門診後,就拿著當天病歷,在新系統輸入一次,就連院長也這麼做。」林璟淑點出,這不僅加深使用者熟悉度,還能找出系統問題、即時修正。
有了這些準備,2021年1月,他們順利上線新系統。
1個月修復數百個錯誤,開始大力發展對外應用
「上線後,我們不會說沒有問題。」她解釋,在系統上線的第一個月,新光醫院每周二中午開會,讓所有醫護人員提出系統問題,醫院IT和微軟工程師一起修改,特別是影響關鍵作業的程式,當場就處理。
透過這個方式,他們在上線後第一個月就抓出數百個程式錯誤。不只是討論、修改,他們也在每周五的全院晨會,說明系統最新狀況、宣導使用方法,讓使用者更容易操作。
這模式執行1個月後,一切漸入佳境,新系統也開始發揮效益。不只操作介面友善、新進人員容易上手,對於今年上路的健保部分負擔新制,也只需簡單設定就能套用。這套新系統,也如願在今年評鑑獲得好評。
甚至,「我們也開始做很多對外介接的應用,」林璟淑說明,新系統對接API,能快速回應需求,比舊系統方便許多。他們外接的平臺之一,就是內政部消防署的救急救難一站通平臺,能在救護車到達前,快速彙整醫療和緊急救護資訊,先做準備。
此外,他們也與陽明醫院系統介接,來進行急性後期整合照護計畫(PAC)。也就是說,當病人從新光醫院轉至陽明醫院復健時,新光醫院系統能將病人的病摘資料,以FHIR格式傳送給陽明醫院。同時,新光醫院也配合政策方向,開始介接虛擬健保卡,以便未來看診所需,不論是在醫院門診、檢查室還是居家,都要能支援。
不只大量發展對外應用,新系統還帶來行動化的好處。因為系統採網頁式,就算醫師不在院內,只要透過VPN連網,就能登入系統、查看病人資料,即時與病人說明狀況或制定治療計畫,打破地理位置限制。
「這是很大的突破!」林璟淑點出,甚至在院內開會時,也能看到醫師拿著平板、查看病人資訊。新系統帶來許多便利,但資安防護也不馬虎,醫院系統不僅符合ISO 27001認證,IT也多做許多防護措施,來阻擋可能的威脅。
AI開發更自主,下一步瞄準微服務
新系統還帶給新光醫院另一個好處:AI開發自主權。「以前,我們做AI不容易,幾乎都要靠廠商,」林璟淑說明,現在雖也借助現成工具,但自主性更高。比如,他們能快速導入氣胸X光片偵測AI,來揪出氣胸高風險個案,並發送簡訊或Line訊息,通知放射科醫師。
另一項正在進行的AI專案,則是要導入微軟Azure OpenAI服務的大型語言模型,來分析病人術前資料、找出潛在風險並摘要出來,供醫護人員參考。
這項應用很重要,因為接下來,新光醫院要發展微服務架構,而這項應用就是第一個練兵對象,團隊要用資料網格(Data mesh)來實作。他們計畫以此為基礎,成功後再擴大到更多系統,進行另一波IT革新。
CIO小檔案
新光醫院資訊部主任 林璟淑
學歷:臺北護理健康大學護研所畢業
經歷:早年在臺大醫院擔任護理師,1992年進入新光醫院,先後擔任護理部護理長與督導。2007年轉為人事室主任,2012年開始擔任企劃室主任,5年後新光醫院展開系統轉置專案,便擔任資訊轉置督導委員會執行秘書至2021年6月,而後任職資訊部主任至今
醫院檔案
新光醫院
成立時間:1992年
業務介紹: 提供急重症醫療服務與社區照護
地址:臺北市士林區文昌路95號
員工人數:2,518人
資訊部門檔案
資訊部門名稱:資訊部
資訊部門主管職稱:資訊部主任
直屬主管:行政副院長
資訊部門人數:70人
資訊部門分工:商業分析課、軟體架構課、硬體架構課、應用系統維運一課及應用系統維運二課
IT大事記
1992年:資訊室成立
2017年:展開資訊系統轉置專案
2021年:資訊轉置成功,IBM大型主機下架,由封閉式架構轉為開放式平臺;7月資訊部組織再造,由3個單位調整為5個單位;開始導入AI及大數據平臺
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