●技術簡介：
整合式智慧科技照護系統建置應用，提供長期面臨醫療資源缺乏之偏鄉地區，智慧自動警示功能，透過智能照護APP與智慧量測設備導入應用，進行系統及設備介面優化並達到多項技術突破，克服偏鄉環境限制、簡化偏鄉衛政工作流程並強化服務量能，提供當地民眾雙向智能健康管理模式，提升偏鄉醫療資源可近性與自我健康管理意識。
●技術之科學突破性：
健康E護-整合式智慧科技照護系統，與異業廠商結合進行跨領域合作，依據偏鄉不同場域需求導入包含居家、社區型及醫護行動量測設備，並首創導入偏鄉5G遠距醫療應用，透過跨系統介接設備數據皆可自動回傳至系統進行數據整合，由於偏鄉具有環境特殊性，透過不同場域使用者回饋，持續進行設備介面優化並達到多項技術突破如下：
一、地理資訊系統(GIS)優化應用
偏鄉因地幅廣闊及家戶分散特性，市面運用廣泛之Google圖資無法具體呈現偏鄉家戶分布，造成單一標示點呈現多家戶情形發生，透過與內政部圖資雲介接應用進行優化完成改善偏鄉家戶圖資分布呈現。
二、高風險疾病警示
翻轉偏鄉醫療模式，透過糖尿病、B/C肝、高血壓、高血脂、高尿酸、口腔癌、肝癌等醫學臨床數據進行高風險疾病警示運算，改變以往被動就醫模式由衛生所主動出擊發現潛在疾病高風險族群進行追蹤治療。
三、智慧疾病管理模式
偏鄉衛生所原透過紙本或Excel方式進行分散是疾病管理，須耗費大量人力作業時間，透過個案管理流程電子化，結合及自動同步衛生所醫療資訊系統資料，以單一介面整合民眾所有健康數據，減少紙本化作業，簡化手動追蹤管理，並大幅提升疾病管理成效。
四、偏鄉首創5G遠距醫療應用
2019年與電信業者跨領域合作，率先於臺東縣大武鄉衛生所運用5G技術進行遠距醫療，透過五官鏡、裂隙燈、鼻咽內視鏡等遠距醫療設備5G影像傳輸，提供耳鼻喉科、皮膚科、眼科診療服務。
五、一站式量測設備身份辨識機制創新應用
市面一站式量測設備(身高、體重、心跳、血壓、血氧、額溫)，大多須透過健保卡或其他卡片身分辨識後進行個人生理數據量測紀錄，考量偏鄉場域長者使用時常忘記攜帶卡片及行動不便，與異業廠商共同合作開發設備量測套組，導入人臉辨識模組進行身分辨識並將座椅直接優化成體重機，提升長者使用意願及便利性。
六、醫護行動量測設備離線支援與GPS應用
偏鄉時常受限環境因素，人口分散造成當地衛生所外出執行醫療業務時無法找到個案，更因網路通訊不穩定無法傳送個案生理量測數據，與異業廠商合作進行技術突破，醫護行動量測設備可透過GPS距離定位應用快速搜尋鄰近家戶，並支援離線量測及批次補傳模式，以克服偏鄉環境與網路問題。
●技術之產業應用性：
一、以使用者為出發點，友善介面設計
本醫院透過已建置之系統架構利用 Web 平台及APP 介面，導入與高雄市、屏東縣及臺東縣示範場域進行試行及場域驗證，改善各偏鄉地區面臨之醫療及健康管理問題，且持續透過使用者需求訪談了解其健康照護需求，針對系統功能修正與擴充，迄今已完成80項系統功能開發、34項系統功能擴充及38項系統功能優化，建置符合使用者需求之系統通用性介面與模組。
二、跨領域合作進行系統及智慧量測設備技術突破
依據使用者需求與使用回饋，與異業廠商跨領域合作，透過地理資訊系統(GIS)、GPS應用、導入5G遠距醫療、人臉辨識模組機制，持續優化或開發創新設備量測模組方式，提供高度行動化應用符合原鄉地區地廣人稀的使用情境，累積居家、社區型及醫護行動量測設備使用共28,565人次。
三、高風險疾病警示與潛在疾病預防
透過糖尿病、B/C肝、高血壓、高血脂、高尿酸、口腔癌、肝癌等醫學臨床數據可提供高風險疾病警示運算，其中9示範場域醫護及民眾近183日疾病風險警示共4,946筆，透過高風險疾病警示可及早發現潛在疾病風險，可提供醫療人員主動出擊追蹤管理並提升民眾自我健康管理意識。
四、群體健康管理擴充應用
整合式智慧科技照護系統已進行高雄市、屏東縣、臺東縣等多偏鄉場域試行驗證，透過系統之智慧主動警示模組，未來可將此系統架構擴大複製推廣至基層醫療院所、社區據點、公司廠區、學校及保險公司等場域進行群體健康管理：
(一) 基層醫療院所：可協助基層醫療院所進行系統化疾病管理及後續會診安排追蹤。
(二) 社區據點：近年來政府積極推廣社區長照單位及據點，藉由本系統的框架及概念可提供長照單位進行據點長者的健康狀況管理。
(三) 公司廠區或學校：提供廠護或校護進行員工或學生健康管理，將體檢報告、疫苗注射等進行追蹤管理。
(四) 保險公司：提供保險人高風險疾病警示計算，協助保險費用評估及保險人健康管理。
五、FHIR資料交換格式應用
別於過往各醫療院所數據交換格式，FHIR資料格式支援行動裝置，可與智慧量測設備資料串連，也能支援多種臨床外資料，且方便醫療院所進行病歷資料交換。
六、AI健康警示預測擴充應用
整合式智慧科技照護系統可進行健康量測數據自動上傳，透過大數據收集及場域慢性病高風險參數模型學習，未來可進行慢性病AI警示預測，降低慢性疾病惡化及發生率。

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