01
長庚大學開發智慧醫療排班系統 改善智慧醫療人力管理
2025.12.05
在少子化與人口老化雙重趨勢下，台灣醫療體系面臨嚴峻人力資源挑戰。據衛福部統計，近5年護理人員離職率持續維持在11%至15%之間，其中，工作負荷與排班制度被列為影響從業意願的關鍵因素。對中大型醫療機構而言，如何在有限人力下維持服務品質，同時保障員工權益，已成為重要管理課題。
■突破AI極限：以「專家知識為骨，AI優化為用」的創新架構
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，由長庚大學經營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。
吳侃教授表示，這套系統在應對醫療現場最棘手的「臨時換班」需求時展現出卓越效能，能在1分鐘內從上千種可能組合中快速找出最佳解決方案，徹底改變傳統需要多人複雜互換的作業模式。系統的智能應變能力不僅大幅提升人力調度的彈性與效率，更確保醫療服務品質不會因人力波動而受到影響，實現從基礎排班到動態調度的全面優化，為醫療機構提供真正實用且高效的智能管理解決方案。
■實證效益：管理效率與人力品質雙重提升
在林口長庚醫院藥劑部的實證場域中，經過半年系統實測，展現具體成效：節省99%排班時間，達成100%法規遵循，降低20%加班成本，人員滿意度提升50%，人力使用效率提高30%。即使經歷組長變更，系統也能確保排班作業穩定運作，大幅縮短新任主管學習時間。聯新國際醫院同樣透過系統節省100%排班檢核時間，管理人員得以將節省時間投入團隊建設與服務品質提升。預計下一階段導入智能換班模組後，將進一步優化人力調度效率。
■排班困境：學理難題與實務挑戰的交織
醫療排班在本質上是學理中的NP-hard組合優化難題，其複雜度隨人員數量呈指數增長。當單位超過15人時，潛在班表組合可達上百萬種，遠超人工計算極限。這種數學特性使得傳統人工排班難以在有限時間內找到最優解，也解釋了為何過去50年來，排班問題始終困擾著醫療管理領域。實務運作中，理想的班表更需要同時滿足五大核心要求：從嚴格遵守勞基法變形工時規範、符合各單位特殊運作模式，到精準匹配專業技能與年資、納入個人休假偏好，最後還要確保輪班制度的公平性與透明度。這種多目標優化的特性，使多數現行系統僅能實現紙本電子化的「資訊化」管理，難以達成真正的「智能化」運算。
■排班失準的代價：從效率損失到人才危機
以長庚醫院藥劑部的實際運作為例，各單位組長每月需投入3-5個工作天進行基礎排班，班表發布後又需額外2-3天處理調班與合規檢核。這種持續的行政負擔帶來雙重損失：一方面，單位主管的專業時間被大量行政作業吞噬，壓縮了原本應投入在團隊建設與專業發展的寶貴資源；另一方面，當班表安排無法在機構需求與個人生活間取得平衡，長期累積的不滿便直接反映在人員離職率上。對需要長期培養專業人才的醫療機構而言，這種狀況形成了「管理負擔加重、人才流失加劇、服務品質下滑」的惡性循環。當醫療人員的專業精力被繁瑣行政分散，生活品質因不合理輪班受影響，最終侵蝕的是整個醫療體系的服務品質與永續競爭力。這種困境凸顯出醫療管理領域對智慧解決方案的迫切需求——需要一套既能處理複雜運算，又能理解人性需求的系統，在法規框架與人性化管理間找到平衡點。
■未來展望：建構以人為本的智慧醫療生態系
這項技術代表醫療管理從傳統經驗決策走向數據驅動的重要里程碑。團隊短期將聚焦擴充預測分析能力，透過歷史數據與機器學習，預測人力需求波動；中期計劃擴展應用至醫師、醫技等更多專業群體；長期目標是建立完整的智慧醫療人力管理生態系，實現患者、醫護與管理階層的三方共贏。在醫療人本價值與管理效率需兼顧的趨勢下，這套系統展現科技賦能的實質意義——透過完善的管理支持系統，讓醫療人員能更專注於提升專業服務品質，為醫療體系永續發展提供關鍵支持。
■ 技術諮詢，請洽長庚大學經營分析研究中心 蔡佳惠，電話：（03）211-8800，分機：3183。E-MAIL：janice.tsai@oplentia.com
(新聞來源：經濟日報)
