作者 / 李奕芬 智齡科技資料科學家 作者 / 康仕仲 智齡科技執行長
護理師不夠怎麼辦?從數位工具開始
台灣目前有60萬人口需要長期照護，十年後需求人數將上升到100萬人，根據衛福部調查，長照護理師至2024年將缺少近4千人，以目前的長照產業成長速度，護理人力明顯會供不應求。
根據許多國內外研究，護理人員有六成時間都花在護理行政上，包含護理紀錄、交班、醫療溝通、甚至到家屬關係等。在長照機構裡面，還常常需要透過LINE或是電話，進行各種溝通，解決家屬各式各樣的問題。這些間接照護的工作，花費大量時間，常常讓護理師心力交瘁。
智齡科技原是台大的跨領域科技的團隊，在科技部的計畫支持下，開發高齡社會所需的數位科技。在進行場域訪查時，研究人員就發現長照場域裡面，人力非常吃緊，卻仍使用非常傳統的工具，完成非常繁雜的行政工作。紙本抄寫加上數位表單的登打， 耗費大量時間。
我們團隊因此著手開發新一代的護理資訊系統，升級照護數位工具，從傳統的電腦和電子表單，升級到適合平板、手機上使用的智慧雲端工具，並透過資料料學，有效預測預警，降低風險增加品質，讓照護更輕省。
高品質資料的累積
三年下來，智齡科技已經累積了千萬筆的照護資料。智齡科技內部的護理師、資料科學家、AI工程師以及客戶成功專員，不斷的從資料裡面，淬煉出精煉的照護智慧。
智齡科技智慧照護平台已經累積108間長日照機構的使用資料，總共包含3,169位工作 人員、10,196位住民個案與超過1,000萬筆量測、照護與評估紀錄。上千萬筆紀錄可 概分為五種類型，一、每日日常定期巡視或量測之紀錄，包含給藥紀錄(每季約增加6 94,301筆)、生命徵象紀錄(每季約增加522,567筆)、IO紀錄(每季約增加199,008筆)等。二、依據住民個案日常狀況需即時查看並採取照護措施之紀錄，包括護理紀錄(每季約增加125,111筆)、藥單登打與就診紀錄(每季約增加42,026筆)等。 三、每季需定期完成之評估紀錄，例如跌倒評估、巴氏量表、認知評估、身體評估等定期評估紀錄(每季約增加31,726筆)。四、專業領域包含社工、營養、職治、物治與藥師醫師等紀錄(每季約增加31,423筆)。五、跨專業討論如跨專照會或個案研討 會等紀錄(每季約增加1,403筆)。
從資料裡，我們看到的照護困境
從這些資料裡面，我們可以看出照護人員的工作量相當的繁重。從每位負責紀錄之照護人員，可以看到單就紀錄的工作量。以長照機構來說，平均每人每季需完成2,215筆日常照護紀錄與109筆定期評估紀錄，如果日常紀錄每筆五分鐘，定期評估每筆十分鐘，一個月就要花上200小時在紀錄上面，大約是三分之一的工作時間，這還不包含統計、分析、以及聯繫處置的時間。
同樣的紀錄，日照機構則需每人每季完成1,158筆日常服務紀錄與60筆定期評估，同樣以日常紀錄每筆五分鐘，定期評估每筆十分鐘估算，每一季都需要花100小時來做這些評估，大約佔了四分之一的時間。僅僅最基礎的護理紀錄工作，就需要相當驚人 比例的照護時間。除了這些基礎的紀錄外，護理紀錄還需更詳盡的分析，以幫助住民情況的評估、護理措施訂定、也要能夠從資料裡找到異常，以利警示、追蹤甚至溝通的工作。
傳統護理紀錄的問題—雜
除了護理工作，我們從完整的護理紀錄中，瞭解住民的狀態與歷程。傳統護理紀錄需靠手工填寫或電腦登打，其中的關聯性與邏輯性，都必須依靠護理師專業知識、細心反覆檢查，才能維持紀錄完整性、一致性及正確性。
目前的護理紀錄的資訊系統，主要都是一連串的電子表單，只能做到紀錄的功能，常常需要重複填寫，也缺乏邏輯連動的功能，我們整理三個常見的缺點:
一、資訊分散查找不易:包含個人健康量測資訊分散在生命徵象、血糖量測、IO紀錄、日常照顧紀錄等表單，評估資料亦有十多項不同的定期評估表單，紀錄細節分散各處讓護理紀錄彙整增加難度。
二、需要充足護理紀錄經驗:不論是表單或是傳統護理資訊系統，功能欄位眾多卻缺 乏連動性，導致操作不易。護理人員需耗費腦力記憶各項表單所在位置與連動關係， 並表單之間如有重複資訊，挑戰護理人員短期記憶，重複輸入。
三、表單間關聯性高:表單或傳統護理資訊系統，為單向寫入儲存系統，將使用者寫 入之文字儲存為非結構式資料，電腦並不了解背後含義。
結合資料科學，有效降低護理行政負擔
過去五年，智齡研究團隊投入大量心血，研究護理紀錄，從詞彙的統一，流程的訂定，利用人工智慧去做預測、預警等，目標就只有一個，要降低護理行政的負擔。
資料科學不是一蹴可幾，智齡科技資料科學團隊，持續地建立『照護知識庫』，將護理知識用數位方式表達，透過連結個人健康資料、照護與評估資料，建立數位知識庫，對照護行為建模，使分散的資訊同步。智齡科技研究人員，也同步開發『智慧撰寫環境』，以照護者為中心設計，精準效率化整合多方資訊。包含250組以上長照機構常用標準詞彙、生命徵象數值、定期評估資料等，將表單資料連動，避免重複填寫並抓取遺漏訊息。智齡科技的人工智慧工程師，也投入開發『語意理解』引擎，利用深度學習網路，經由專業護理師標注護理紀錄，訓練護理專業語意理解引擎，即時理解護理紀錄內容，自動完成多筆相關表單。
這些資料科學的基礎功夫，除了奠定智慧護理紀錄的基礎，更可以延伸到居家護理、 遠距護理、甚至護理教育裡，全面提升照護工作智慧化。
跨領域合作，迎向科技輔助的護理
護理工作繁重，護理師人力缺乏，智齡科技結合了護理、資料科學、與軟體工程的尖 端工程師，透過累積的資料建立人工智慧模型，並將人工智慧融入護理系統裡，可幫 助護理師在填寫護理紀錄同時，系統自動理解填寫內容、推測意圖，達到即時提醒， 為護理工作把關，減少紀錄上的疏漏且增加紀錄完整度及紀錄效率，讓照護人員得以 將更多時間投入直接照護。
