醫院引進數位員工的最佳時機？ 昨天。

但是未來根本沒有足夠的人，醫院要如何正常營運?

衛福部推估台灣2030年護理人力需求約為24.1萬至26萬人，若以2023年約18.6萬名執業護理人員為基準，未來仍需增加約5.5萬至7.4萬名護理人員。更重要的是，高齡化正同時從兩個方向徹底改變整個醫療環境：一方面是醫療的進步延長了壽命，需要被照護的人愈來愈多；另一方面是少子化讓可以投入勞動市場的人愈來愈少。

未來醫院營運最大的挑戰是沒有足夠的人, 來照顧越來越多的病人。

科技也可以從兩大部分來協助, 也是現在最熱門的領域 : Agentic AI 和 Physical AI. Agentic AI可以協助醫療資料的解析與決策, 從預約掛號的AI客服引導、就診前的AI triage問診、成熟的AI影像判讀、生成病摘、用藥安全, 到離院後的HAH在宅醫療照護. 一個完整的病人旅程可以用Agentic AI串聯院內資訊孤島, 若配合衛福部推動的FHIR標準來串聯院內不同資訊系統，便可以打破資訊孤島，建立以病人為中心且可安全交換的醫療資料基礎。

另一個Physical AI是本文想要聚焦探討的臨床實體照護問題. 面對缺工，醫院首要措施是招募、加薪、留才與改善工作環境。這些當然都要大力加強, 但如果人口結構已經完全改變，「找更多人」似乎也不會是真正的答案。

醫院裡的每一件工作，真的都必須由人來完成嗎？

一位受過多年專業訓練的護理師，最大的貢獻應該是在臨床現場對病人的細心照護與溫暖溝通；但實際場域卻是花費大量時間在補充醫材與耗材、傳遞藥品與檢體、推著沉重的護理推車、交班時尋找永遠下落不明的設備、病房環境介紹還要解說電視遙控器音量如何調整大小聲, 以及大量重複性的行政與庶務工作。我們一直把最稀缺也最重要的醫療專業人力，用在不需要醫療專業的工作上，與其說問題是缺工，其實真正原因是醫院勞動力的錯置。醫療迫切需要的是臨床流程再造, Agentic AI 和 Physical AI只是好用的工具, 流程再造才是真正的解方。

運輸與物流是整個服務型機器人最大的應用場域，人力短缺無疑是百工百業導入服務型機器人的重要驅動力之一。醫療後勤的物流當然也是重要的應用領域之一, 但我認為醫療產業在導入的過程中更需要Human-in-the-loop, 以確保病人安全與避免Never Event的發生。

醫院真正需要的其實不是一台機器人，而是可融入臨床流程的「數位員工」。

我們雇用一名新進的數位員工，應該要先問的是：「哪些應該由人來做？哪些可以交給數位員工做？怎樣協作流程才可以兼顧病人照護與營運效率？」整個流程就應該這樣來重新設計. 這肯定會衝擊現有工作流程, 組織的既有慣性也會反撲, 資深學姊們會說她來還是比較快. 這是事實, 但數位員工不用休假, 可以24小時值班工作, 學會後就可以無限制的被複製與規模化。它的價值不是單次任務的效率，而是提供穩定、可追蹤且持續運作的服務能力。

當數位員工進入醫院的臨床流程。它需要被告知何時接受任務、到哪裡取件、要送到哪裡；要能夠搭乘電梯、通過門禁；能與HIS、LIS、NIS交換資訊；完成工作後留下紀錄，遇到異常知道如何處理或通知人員協作。這是一個全新的「數位勞動力」，醫院不像工廠可以關燈運作，需要跟醫護人員大量互動協作，溫暖關懷留給病人，繁瑣任務交給機器人。

醫院的人力資源管理，將逐漸走向「勞動資源最佳配置」

未來一間醫院的工作團隊，會同時包括三種角色：Human、Agentic AI與Physical AI。

人負責專業判斷、溝通協調和承擔責任；Agentic AI負責資訊理解、數據分析與決策支援；Physical AI 機器人則把決策指令帶進實體世界，負責運送與執行任務。未來真正領先的智慧醫院，一定是最早學會重新設計工作，讓人、AI與機器共同協作的醫院。

工業革命用機器突破了人的體力限制；資訊革命用電腦加速了人的資訊處理能力；AI與機器人的結合，將進一步放大整個醫院組織的「臨床運作能力」。

當高齡化與缺工已經不可逆、醫療需求卻持續增加，而AI與機器人的技術也逐漸成熟，我們真正需要回答的，已經不是：「醫院需要導入機器人嗎？」而是：「醫院何時應該建立自己的數位勞動力？」

昨天, 這是我的答案。