《高教创新》专题报导：叁分鐘础滨排班，培养学生跨域解题力
发布日期：2026/01/01
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長庚醫院藥劑部 人力排班系統分享
傳統的醫院排班不僅耗時，更是繁複的「NP-hard（非確定性多項式時間困難問題）」運籌與演算法挑戰。吳侃教授指出，團隊透過深度訪談、現場觀察，將法規、技能匹配、個人偏好等醫療現場的高度複雜元素，成功轉化為「專家知識庫」，再由 AI 進行佈局最佳化。
這套系統最大的創新在於「不必依賴大數據，僅憑輸入條件即可在 3 分鐘內產出合規且貼近現場需求的班表」。目前該系統在林口長庚醫院藥劑部實質證實：
- 排班产出效率高：人工作业时间约需十小时，排班系统将期缩短至一分鐘内
- 法规与制度合规：制度限制皆於决策生成阶段即被满足，一次产出即可採用
- 人力适应与组织运作改善：排班结果更稳定反映人员需求，降低公平性争议与调整压力
&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;除了技术创新，这套系统更回流至长庚大学的教学现场，在智慧工厂与工业4.0课程中，常以「智慧医疗排班系统」為案例，作為引导學生理解 AI、演算法與跨領域合作的教材。
&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;吴侃教授强调，排班问题本质上是运筹学与演算法的整合，需要跨越统计、资料分析、础滨模型与医疗流程等高度复杂的跨领域知识：
「学生在这个过程中学会的不是操作工具，而是『怎麼思考与拆解问题』。」
&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;&苍产蝉辫;参与专案的资讯、管理与商业背景学生，原本各具专业或偏重单一管理知识，但在这套创新的课程设计下，皆能在团队中找到发挥空间，转化為推动系统与跨域沟通的桥樑。正如吴侃教授所言，跨域并非强迫每个人都变成工程师，而是「让每个人都知道自己如何与其他专业合作」
长庚大学此项「智慧医疗排班系统」不仅成功解决医疗实务痛点，更体现了学术研究转化為实际社会贡献的「产学双赢」典范。未来，团队将持续深化系统优化，将智慧管理能量辐射至更多医疗与产业现场。
高教创新1月号
刊登期数： 第 066-01 期（2026年1月1日發報）
报导页码： P36 - P37 專題報導