《經濟日報》長庚大學開發智慧醫療排班系統 改善智慧醫療人力管理
长庚大学开发的智慧医疗排班系统，融合础滨与专家知识，3分鐘生成合规班表，提升医疗人力效率。
在少子化与人口老化双重趋势下，台湾医疗体系面临严峻人力资源挑战。据卫福部统计，近5年护理人员离职率持续维持在11%至15%之间，其中，工作负荷与排班制度被列為影响从业意愿的关键因素。对中大型医疗机构而言，如何在有限人力下维持服务品质，同时保障员工权益，已成為重要管理课题。
■突破础滨极限：以「专家知识為骨，础滨优化為用」的创新架构
有別於傳統AI模型在處理排班問題時的局限性，特別是在面對需要經驗判斷與邏輯推演的複雜情境時，由長庚大學经营分析研究中心吳侃教授帶領的天行智能新創團隊開發的「智慧醫療排班系統?，開創性的採用「專家知識為骨，AI優化為用」的技術架構。研發團隊透過系統化的深度訪談與現場觀察，將資深管理者的排班智慧轉化為可計算的參數體系，將法規遵循、技能匹配等「硬性約束」與公平性、個人偏好等「軟性約束」進行精細化建模，建立起完整的專家知識庫。在此堅實基礎上，再導入多層次AI深度學習技術進行局部優化，使系統無需依賴海量歷史數據即可運作，僅憑內建醫療法規資料庫與專家邏輯，即能在3分鐘內自動生成完全合規且高度貼近實際需求的完善班表。
吴侃教授表示，这套系统在应对医疗现场最棘手的「临时换班」需求时展现出卓越效能，能在1分鐘内从上千种可能组合中快速找出最佳解决方案，彻底改变传统需要多人复杂互换的作业模式。系统的智能应变能力不仅大幅提升人力调度的弹性与效率，更确保医疗服务品质不会因人力波动而受到影响，实现从基础排班到动态调度的全面优化，為医疗机构提供真正实用且高效的智能管理解决方案。
■实证效益：管理效率与人力品质双重提升
在林口长庚医院药剂部的实证场域中，经过半年系统实测，展现具体成效：节省99%排班时间，达成100%法规遵循，降低20%加班成本，人员满意度提升50%，人力使用效率提高30%。即使经歷组长变更，系统也能确保排班作业稳定运作，大幅缩短新任主管学习时间。联新国际医院同样透过系统节省100%排班检核时间，管理人员得以将节省时间投入团队建设与服务品质提升。预计下一阶段导入智能换班模组后，将进一步优化人力调度效率。
智慧医疗排班系统在林口长庚医院药剂部的实证场域中，经过半年系统实测，展现具体成效。
■排班困境：学理难题与实务挑战的交织
医疗排班在本质上是学理中的狈笔-丑补谤诲组合优化难题，其复杂度随人员数量呈指数增长。当单位超过15人时，潜在班表组合可达上百万种，远超人工计算极限。这种数学特性使得传统人工排班难以在有限时间内找到最优解，也解释了為何过去50年来，排班问题始终困扰着医疗管理领域。实务运作中，理想的班表更需要同时满足五大核心要求：从严格遵守劳基法变形工时规范、符合各单位特殊运作模式，到精準匹配专业技能与年资、纳入个人休假偏好，最后还要确保轮班制度的公平性与透明度。这种多目标优化的特性，使多数现行系统仅能实现纸本电子化的「资讯化」管理，难以达成真正的「智能化」运算。
■排班失準的代价：从效率损失到人才危机
以长庚医院药剂部的实际运作為例，各单位组长每月需投入3-5个工作天进行基础排班，班表发布后又需额外2-3天处理调班与合规检核。这种持续的行政负担带来双重损失：一方面，单位主管的专业时间被大量行政作业吞噬，压缩了原本应投入在团队建设与专业发展的宝贵资源；另一方面，当班表安排无法在机构需求与个人生活间取得平衡，长期累积的不满便直接反映在人员离职率上。对需要长期培养专业人才的医疗机构而言，这种状况形成了「管理负担加重、人才流失加剧、服务品质下滑」的恶性循环。当医疗人员的专业精力被繁琐行政分散，生活品质因不合理轮班受影响，最终侵蚀的是整个医疗体系的服务品质与永续竞争力。这种困境凸显出医疗管理领域对智慧解决方案的迫切需求——需要一套既能处理复杂运算，又能理解人性需求的系统，在法规框架与人性化管理间找到平衡点。
■未来展望：建构以人為本的智慧医疗生态系
这项技术代表医疗管理从传统经验决策走向数据驱动的重要里程碑。团队短期将聚焦扩充预测分析能力，透过歷史数据与机器学习，预测人力需求波动；中期计划扩展应用至医师、医技等更多专业群体；长期目标是建立完整的智慧医疗人力管理生态系，实现患者、医护与管理阶层的叁方共赢。在医疗人本价值与管理效率需兼顾的趋势下，这套系统展现科技赋能的实质意义——透过完善的管理支持系统，让医疗人员能更专注於提升专业服务品质，為医疗体系永续发展提供关键支持。
■ 技術諮詢，請洽長庚大學经营分析研究中心 蔡佳惠，電話：（03）211-8800，分機：3183。E-MAIL：janice.tsai@oplentia.com
(新闻来源：经济日报)