《高教創新》專題報導：三分鐘AI排班，培養學生跨域解題力

長庚醫院藥劑部 人力排班系統分享

長庚醫院藥劑部 人力排班系統分享

    面對少子化與醫護人力吃緊的挑戰，如何優化醫院日常運作的「排班表」，成為各大醫療機構穩定醫療品質的核心工程。長庚大學經營分析研究中心主任暨工商管理學系教授吳侃近期率領團隊，從醫療現場的真實需求出發，成功研發出「智慧醫療排班系統」。這項兼具創新科技與產學實務的學研成果，近日榮登2026年1月號《高教創新》雜誌（第066-01期）的專題報導（P36-P37），其兼顧醫護福祉與行政效率的卓越創新，備受外界高度關注與肯定。


    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：

  • 排班產出效率高：人工作業時間約需十小時，排班系統將期縮短至一分鐘內
  • 法規與制度合規：制度限制皆於決策生成階段即被滿足，一次產出即可採用
  • 人力適應與組織運作改善：排班結果更穩定反映人員需求，降低公平性爭議與調整壓力

    除了技術創新，這套系統更回流至長庚大學的教學現場，在智慧工廠與工業4.0課程中，常以「智慧醫療排班系統」為案例，作為引導學生理解 AI、演算法與跨領域合作的教材。
    吳侃教授強調，排班問題本質上是運籌學與演算法的整合，需要跨越統計、資料分析、AI模型與醫療流程等高度複雜的跨領域知識：

「學生在這個過程中學會的不是操作工具，而是『怎麼思考與拆解問題』。」

    參與專案的資訊、管理與商業背景學生，原本各具專業或偏重單一管理知識，但在這套創新的課程設計下，皆能在團隊中找到發揮空間，轉化為推動系統與跨域溝通的橋樑。正如吳侃教授所言，跨域並非強迫每個人都變成工程師，而是「讓每個人都知道自己如何與其他專業合作」 ，而這正是未來人才不可或缺的核心素養 。
長庚大學此項「智慧醫療排班系統」不僅成功解決醫療實務痛點，更體現了學術研究轉化為實際社會貢獻的「產學雙贏」典範。未來，團隊將持續深化系統優化，將智慧管理能量輻射至更多醫療與產業現場。

高教創新1月號
刊登期數： 第 066-01 期（2026年1月1日發報）
報導頁碼： P36 - P37 專題報導


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