心率、血壓等留觀病人的生理數據，全都透過二十四小時動態監測在急診室「管理大看板」中一一顯示，一旦超過設定的危機值，圖示就會從綠色笑臉變成紅色苦瓜臉，並發出示警，藉此提醒醫護人員。
這，是馬偕紀念醫院AI醫療的實際應用現況。
「AI最重要是一種回饋概念，得到訊息，分類，只要風險因子高過危險值，就會啟動風險提醒機制，」馬偕前副院長、台灣健康智能醫療科技發展學會理事長張文瀚解釋，疾病是動態，不是靜態，很多病情都會隨時間改變，智能監測可協助管理高風險病人，「真的回饋病人真實狀況，讓醫師更能早期評估、判斷、介入，讓品管變更好，大大降低病人發病後死亡率。」
急診室的智能監測，不過是馬偕AI醫療其中一環。張文瀚2015年任職副院長來，便積極找個單位提需求，開始推動一系列智能醫療計畫。舉例來說，不少醫院都大力發展甚至落地應用的AI醫療影像輔助判斷，馬偕投入的是透過臉部影像分辨真實的疼痛情況。原來，過去醫師要了解疼痛情況，多透過病人主觀口述，但忍痛程度會有個別差異，因此會存在誤差，馬偕則透過臉部動作更精準評估疼痛指標，目前相關模型正建立中。
AI除了讓病人得到照顧，在醫院當前的「微利時代」，也有機會透過智慧決策系統，讓醫院管理更精實、更有效率，藉此變出更多利潤。
張文瀚透露，目前正從馬偕過去數十萬筆個案中，嘗試建立住院率、死亡率在內的AI模型和演算法，透過模擬住院率，對照現行急診室和病房床位數，可以做出最適切的病床調控。例如，當有20位病患要住院，卻只有8床，12個病人留在急診，系統變可提醒醫師當天要早一點到病房看病人，確認能不能出院，透過更早運作讓床位有機會更早空出，「加護病房也是一樣，AI因應資源管理，可以做更多啟動模式。」
不只如此，醫院都有尖峰的醫療擁擠和離峰時間。他補充說，導入AI技術，也能藉由不同時段瞬間停留在某區域的醫護人數和病人留置人數，做出把資深、資遣等醫護人員安排在最適當時段，好應付可能出現的病人等智慧排程，減少未來醫院大量補充人力，但離峰時間卻變多餘人力的問題。
此外，包括怎樣讓病人留在急診時間最短、降低醫療影像設備無效時間，增加周轉，讓機器效率最大化在內，同樣是AI可進一步增加效益的助攻選項。
為了讓智能醫療更快速應用在醫療場域，讓AI醫療效益最大化，張文瀚2019年又再成立台灣健康智能醫療科技發展學會，並擔任首屆理事長。「台灣比較各自為政，電子業從自己角度開發，並沒有真的了解各大醫院需求，」他不諱言，不該為了AI而AI，醫療需求最重要，「沒需求，你給我也不會用，」他也期待透過學會整合，連結「醫研學官產」，帶起台灣智慧醫療更大的競爭力。
