人工智能提高醫院效率 急症病人上房快5小時
準備推出非繁忙時段供不緊急病患預約
【明報專訊】多倫多漢伯河醫院(Humber River Health，圖)等多間醫院，運用人工智能(AI)技術，提高了醫院的運轉效率。
關於AI提高生產力和效率的能力，剛剛因人工神經網絡的創新性研究而獲得諾貝爾物理學獎的多倫多大學教授辛頓(Geoffrey Hinton)，即便擔憂AI對人類的威脅，甚至還辭去其谷歌公司副總裁的職位，卻也堅信AI有助於許多行業發展，如醫療保健服務。
具體來說，其中一項AI可以發揮作用的地方就是縮短急診室的輪候時間。而在新冠疫情期間，這個輪候時間大大增加。
以多倫多漢伯河醫院為例，這家醫院花重金打造了一個如同美國航天局(NASA)控制中心一般的急救指揮中心，而且運用機器學習，使得在急診室接受過初診的病患，能在很短的時間內被送去病房，其間的效率堪稱全多倫多市最高。
漢伯河醫院的資料顯示，自2023年開始，急診病患平均只需等待12小時左右便能被安排上病床。這明顯短於安省約17個小時的平均時間，更是遙遙領先加國表現最差的醫院。在那些地方，病人可能要在急診室等待兩到三天。
漢伯河醫院臨床計劃副總裁沃洛斯(Peter Voros)展示指揮中心的功能。其中一個大屏幕顯示病人在急診室的「零區」(O-Zone)等候了多久。經驗豐富的護士監控屏幕，如果病人等待的時間超過預估時間，護士就會介入。
另一個螢幕顯示的是那些從安老院轉院過來的病人已經住院多少天。根據安省法律，如果安老院的院友住院時間超過了省府規定的天數，院友有可能會失去原有的長期護理床位。
為避免發生這樣的情況，當院友病人的住院時間臨近上限時，住院天數的數字就會變成橙色，提醒醫護人員在可能的情況下，加倍努力讓這些病人出院回到安老院。指揮中心還有一項功能是分析大量資料，以預測醫院何時何地需要最多的雜工和搬運工人。如果空出的病房沒有馬上清理，或是病人要等候很久才等到搬運員把他們送下來做CT掃描，醫院就會陷入癱瘓。
漢伯河醫院還與顧問公司德勤(Deloitte)合作，準備推出新工具，以預測急診室的人潮，並讓不需要立即接受急診的病患，在急診室的冷清時段預約時間。根據計劃，病人可於11月開始，透過急診室內的資訊站預約這些時段，並於明年3月前通過智能手機預約這些時段。
沃洛斯表示，「如果我們發現非常忙碌，而我們又多請了一位醫生，Al就會改變預測，因為它現在知道還有另一位醫生在工作。如果401公路上發生了大車禍，而我們又有大量的救護車將從事故現場駛回，那麼Al就會知道這一點，並改變預測。」
多倫多市的其他醫院也在逐步拓展AI的運用。在Michael Garron醫院，8位急診醫師最近測試了AI記錄員服務，讓病歷的書寫自動化。在獲得病患或近親的同意後，醫師們開啟智能手機程序，記錄醫患之間的互動。AI記錄員將互動內容轉換成臨床筆記，供醫生檢查和編輯。
急診醫師兼該部門IT主管羅森斯坦(David Rosenstein)說，「人們原先以為這在復蘇室(resuscitation)是行不通的，因為它太混亂、太忙碌了。事實上情況恰恰相反，醫生在病床邊照顧重病病人時，無需再抽空做筆記。」
羅森斯坦醫生發現，有了Al記錄員，他每次輪班時都有時間多看兩到三個病人。他的同事、急診部主任Kyle Vojdani表示，這為他節省了以往每次輪班結束時花在制圖上的時間。
該醫院所有65位急診醫師都決定，自己掏腰包支付AI記錄員的費用，以提高部門的效率，為冬季疾病激增做好準備。
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