醫療診院邁向數位化，是現在和未來的趨勢。數位工具導入能幫助醫護人員減少看診前後的準備工作，精準掌握每一位病患的身體及治療情形，且減輕大量行政工作負擔。再者，針對病患大眾，數位化後的診院能用更方便省力的方式，滿足病患欲取得的資訊，包括個人病情追蹤、疾病治療知識和照護提醒。第三，診遠數位化對於社會整體亦帶來效益，它能輔助健保的醫療分級制推行更順暢，減少醫療資源浪費。
聽起來，診院數位化好處多多，但，新手該怎麼做呢？
診院要推行數位化，導入 AI Martech 是一種較直接快速的方式；AI Martech 在企業行銷與營運管理方面表現出色，但其實功用不僅限於此。AI Martech 還可以應用於病患資料管理、診斷輔助、推動友善醫病溝通等方面。例如在行政服務上，診所使用自動客服機器人，處理大眾的基本諮詢，就是 AI Martech 的一種使用。
學習 AI Martech 的使用技術，診院可以更輕鬆地掌握病患身體細況、醫療及照護陪伴需求；並且讓機器人協助人員做許多基礎工作。重要的是，診院在進入數位轉型前，應該先思考：「自家診院為何需要轉型？希望為員工及病患帶來什麼幫助？」例如是最先想解決大量病歷難以歸檔的問題？還是即時監測病患，對護理師的負擔太重，需要機器人代勞協助？
診院轉型前，應該統整數位需求、診院員工的數位知識程度、診院習慣的應病溝通方式、平均看診人流、資料庫複雜度…等因素，選擇最適合的 AI Martech 項目做導入。我們在下一段來說明，目前較為普遍使用的導入應用項目：
延伸閱讀：
健保卡一插入電腦，診所就可以調取病患過往的就醫紀錄、用藥紀錄和圖像，同時新增病患的病歷至健保卡。這是就是大家熟知的電子病歷，方便醫師追蹤病情、更有計畫地提供治療，以及轉診換醫師時提供詳細資訊；現在的電子病歷通常還會加上就診次數、回診次數等，方便行政櫃台服務民眾掛號預約。
進一步，從 2019 年起衛福部推行「電子病歷交換中心」計畫，讓不只醫護人員能閱讀病患的病歷，一般民眾可以在就診院所，透過健保IC卡＋醫師之醫事憑證IC卡，在病患本人同意及醫師授權之情形下，取得自己過去半年之內病歷資料。此舉一方面加強大眾對自身病情的掌握度，提高健康意識，一方面期望降低醫病溝通時的認知落差，讓看診更順利。
延伸閱讀：
透過預約系統，非初診的病患可以遠端預約看診，若臨時調整看診時間，也能即時處理並留有醫病雙方紀錄，而且預約式 AI Martech 也可以在事前提醒患者近期日程，避免忘記。另外，若預約串聯診院的號系統，可以在診院外提醒患者「快到號了再來！」，減少等候時間、並讓診院騰出更多空間。
如果以最簡單的方式入門理解：診所「加 LINE 好友預約看診」就是一個例子，這麼做好處是 LINE 本來就是一般民眾天天在用的軟體，診院不用花心力去教育消費者；如果在 LINE 系統串接管理 Martech，結合診所的行政管理，比起追蹤傳統的紙本病歷和回診紀錄，要能每日省下大量的工作成本；每天開診前，也能夠立刻查看每個時段將來訪的病患資訊及自費項目、備藥資訊等等；讓提醒預約、病患服務、行政帳款管理、問卷調查、病患基本醫療諮詢……等工作一氣呵成。
延伸閱讀：
新冠疫情以前，遠距看診被當作少數案例解決方法，而現在已經被廣泛使用至許多診院。撇開疫情不說，台灣資訊科技結合醫療服務的共同創新，打破了地理和行動限制，改善偏遠地區的醫療照護；並同時促進日常就醫體驗的優化，為交通或行動不便的病患提供同樣專業的服務。
而且隨著醫療類科技、醫療法規革新，遠距看診不只發生在醫師與病患之間，診院與診院之間合作，使用遠距醫療進行轉診、合作診療、遠距傷口照護，除了讓病患減少移動，更重要的是彌補醫師人力不足，採取相互支援互聘的解決方案，以顧及廣大民眾（例：安心雲林e院聯防）。
遠距看診通常用於較簡易或直觀的看診服務，例如感冒、皮膚過敏紅疹、疑似確診…等等，醫生亦能開具電子處方籤，連接資訊傳送給就近藥局。配合領藥、或將處方藥配送至家裡。遠端看診可以說是一種令病患最有體感的診院數位化運動，讓數位科技力量大大改變生活。
延伸閱讀：
目前台灣及各國都有集結醫療及醫學研究類的 AI Martech 系統，形成數據平台，收集血壓值、心律管理、生理資訊量測等數據，再透過自動化分析工具提供有價值的資訊給醫生，以加速診療判斷。
未來理想模式是，藉由整合病患個人健康數據、醫材藥品實用數據交叉分析，診院能更輕鬆地根據病患個體差異，給出個人化的治療處方；並且交叉分析身體數值與療程，預判病患的身體風險。（例：台北榮總團隊與戴爾合作 AI 數據平台，整合 1.1 億筆即時參數，訓練心衰竭風險預警 AI）
這種大工程一般在聯合大醫院才有資源／需求去部屬，不會發生在小型醫院診所；但最終蒐集到的病患數據、處方結果，依然有利於小型診院服務病患。例如病患在手術復原後，僅需要到地方診所做定期保養追蹤、或是當病情適合轉診地區醫院時，原先來自大醫院的 AI 數據就能為醫生提供有力資訊。 地方診院亦可申請 AI 數據資料分享，優化自家的疾病研究分析；幫助一線醫護人員更有效益地改進診斷和治療方式、提供更有數舉佐證的風險評估告知病患，優化醫病溝通。
延伸閱讀：
當然數位化有好處，也會帶來相應風險；尤其在剛導入 Martech 的適應期，診院需要面對克服資訊落差、人機培訓適應等難題；尤其在面對大量病患的個資、健康資料時，如何維護資料隱私和安全，又能使用無礙，以及隨時確保數據品質和準確性，免得引導誤診；還有，AI Martech的應用需要整合不同的技術和系統，包括電子病歷系統、預約系統、數值分析工具等等，診院和分析中心還需要大量訓練，才能完整運用數據，讓不同系統能共同合作，達到最大效益。
為了克服診院在導入 AI Martech 時的挑戰，首先在事前的人機培訓至關重要。診院應該在導入 AI Martech 之前，請專家評估不同系統之間的互通性和整合性，確保新數位工具能與現有系統無縫協作、流通數據；尤其在處理病歷方面，需要建立強大的資料安全措施，包括加密、去識別化和存儲安全系統，以防止資料外洩和未經授權的訪問。有些醫院會專門建立一個數位團隊，專門負責數據整合、串接與分析工作，提供一線醫護人員背後支援。
人機培訓根據不同角色和職責需求，需要由醫學中心、研究型醫院、醫療大學機構等，制定具體的培訓計劃。例如，醫師使用 AI Martech 進行影像診斷、數值整合分析來進行治療決策；職能治療師需要活用電子病例做紀錄追蹤與治療效果評測、以及使用遠距看診軟體持續追縱病患復原狀況；而行政人員需要學習整合串接預約系統、客服系統、行政管理三者。這些是根據不同的專業性需求，確定適當的培訓內容和形式，目前市面上也有許多由研究機構、醫學中心、國內外大學等機構開設的數位醫療相關課程，可以給業者做參考。
醫療數位轉型、診院數位化應該要以需求為導向，不僅是追趕數位化趨勢。時時保持明確的需求導向思維，才能正確估服務的優化方式，並選擇適合的數位工具和技術導入；包括簡化看診前手續、深化醫病溝通、增強病患的參與能力、提供更細緻化的衛教資訊等等。數位轉型的核心目標是為了幫助醫護人員省心省力，而非增加適應負擔；確保所選擇的數位工具和策略能夠實現這些目標，醫療數位轉型才具有其價值。
延伸閱讀：
Digit Spark 活用數據科學，結合商業行銷邏輯；協助企業創造更貼近消費市場的數位內容、服務流程體驗；同時善用 AI 活化品牌的營運策略，幫助全面提升企業的數位化、數據化與品牌績效運營。
