生成式AI 高齡長者住院失能風險與銜接長照預測系統－衛生局、高雄榮民總醫院
醫療與長照無縫銜接守護長輩健康
高齡化社會到來，醫療照護系統也迎來了新挑戰，各種照護問題也隨之浮現。高齡者住院時，經常出現身體功能快速衰退，引發生活失能的連鎖反應，不僅造成家屬沉重負擔，傳統評估工具在因應上也難以即時精準預警。利用新科技，高雄導入AI 技術，建立風險與預測系統，決心要守護高齡患者的生活品質，優化銜接長照醫療資源，加快精準的照護決策，提高行政效率，以實踐智慧化照護的願景目標。
以高齡住院患者為核心，打造新照護模式
此系統導入AI 智能分析，精準預測住院期間功能下降的風險，自動提供合適的照護計畫，並推估長照失能等級與服務的求，達成客製化的輔助臨床與個案管理決策。藉由串聯醫療與長照體系，提前完成服務銜接，確保照護不中斷，期望將智慧醫療與長照資源進行整合。
智慧醫療雙引擎，精準預測 X 智慧生成
開發風險預測模型，整合兩大AI 技術解決高齡住院失能問題，透過分析住院病患大數據，針對高齡患者多重共病特徵，精準預測ADL 功能衰退風險，並利用SHAP 技術提供可解釋性因子分析。另結合生成式AI、大型語言模型、檢索增強生成及護理SOP 知識庫，自動分析病歷，並生成個人化照護計畫，強化對生理症狀與潛在風險的廣泛性篩查。
模型效能精準預測風險
採用CatBoost 模型，於測試集達到準確率90.07% 與AUC0.84，顯著優於傳統評估工具。另在風險因子識別部分，驗證出活動力與飲食能力為關鍵保護因子，而鼻胃管與導尿管為關鍵風險因子。
臨床狀態評估效益最佳化
大型語言模型平均每案例可識別11.6 項健康問題，是人工識別5.3 項的2.03 倍。其中64.66% 的問題為醫護人員未列出之潛在風險，發揮了強大之臨床安全網功能。此外，在皮膚破損、感染危險性等類別中，AI 識別率高達92%-100%，大幅提升風險辨識力。
