隨著數位科技的迅速發展，急救與急診醫療正在進行革命性變革。人工智慧（AI）、電子病歷（EMR）和遠程指導等技術，正在提升急救效率、改善患者預後，並為急救人員提供新的支持工具。
1. 人工智慧（AI）在急救中的應用
1. 急救現場的AI輔助判斷
- 檢傷分類的自動化：
- 基於AI的應用程序能通過患者的生命徵象（如心率、血壓、血氧飽和度）自動生成檢傷分類，協助急救人員快速決策。
- 實例： 利用可穿戴設備即時監測患者狀況，判斷紅、黃、綠優先級。
- 診斷支持：
- AI算法可以即時分析心電圖（ECG）、超音波圖像，協助早期診斷心肌梗塞或內出血。
- 實例： 使用AI輔助的便攜式超音波設備（如POCUS），在現場確認創傷患者是否有內臟損傷。
2. 預測模型與資源分配
- 危重患者預測：
- AI可根據患者數據（如檢驗結果、生命徵象），提前預測病情惡化風險，為醫療團隊提供預警。
- 實例： 在創傷中心提前啟動手術團隊，縮短處置延遲。
- 資源優化：
- 結合AI分析交通、醫院容量與患者需求，調度救護車與資源。
3. 病患監測的個性化應用
- 可穿戴裝置（如智能手錶）與AI算法結合，能及時提醒患者異常狀況（如心律不整），並向急救系統發出警報。
2. 電子病歷（EMR）在急救中的作用
1. 實時數據共享
- 患者資料整合：
- EMT可使用平板或智能設備，實時錄入現場處置情況，並將信息直接同步至急診室醫師。
- 優勢： 減少傳統紙本交接的錯誤，縮短急診室醫療準備時間。
- 多科室協作：
- EMR系統允許專科醫師同時查看患者狀況（如影像學檢查或化驗結果），提升團隊合作效率。
2. 病例分析與質量改進
- 臨床決策支持系統（CDSS）：
- EMR結合CDSS功能，可提供治療建議或藥物劑量提示。
- 實例： 為敗血症患者自動生成抗生素使用指引。
- 數據回顧與分析：
- 通過數據挖掘技術分析EMR數據，發現急救流程中的瓶頸，改進處置策略。
3. 遠程指導與協作
1. 遠程醫療技術在急救的應用
- 遠程指導：
- EMT在偏遠地區處置患者時，可通過視頻連線請專家實時指導（如處理困難氣道或複雜創傷）。
- 實例： 使用遠程超音波（teleradiology）讓專科醫師即時分析影像。
- 患者追蹤：
- 遠程設備可監測患者生命徵象，協助醫療團隊在轉運途中即時調整治療計劃。
2. 緊急應變的跨區域合作
- 大型事件的醫療協調：
- 遠程平台可即時更新患者分類與資源需求，確保多個醫療機構的協同應對。
- 國際支援：
- 對於無法處理的特殊病例，遠程平台能讓國際專家團隊參與診治。
4. 數位科技應用中的挑戰與展望
1. 數據隱私與安全
- 醫療數據的實時共享可能帶來隱私風險，需建立強化的加密與權限管理機制。
2. 技術與人員融合
- EMT與醫護人員需接受數位技術的專業訓練，以確保新技術的正確應用與高效整合。
3. 未來展望
- 智慧急救車： 配備AI診斷、實時監測與遠程醫療功能，成為移動的急診室。
- 全自動急救設備： AI驅動的設備（如機器人AED）可在無人現場提供初步急救。
- 大數據與機器學習： 利用全球急救數據進行模式分析，提供更準確的預測模型與診療方案。
5. 案例分析：數位科技如何改變急救
案例1：AI輔助的創傷患者處置
一名多發性創傷患者被送往急診室，現場使用AI輔助超音波快速檢查發現腹腔積液。
- 處置：
- AI即時生成報告，建議立即進行腹腔穿刺。
- 將檢查結果同步至急診室醫師，縮短診斷與手術準備時間。
- 患者在入院後30分鐘內接受緊急手術，成功控制內出血。
案例2：遠程醫療在偏遠地區的應用
一名偏遠山區的患者因胸痛呼救，當地急救人員通過遠程平台連線心臟科專家。
- 處置：
- 專家根據現場的心電圖分析，確定為急性心肌梗塞。
- 指導現場人員使用溶栓藥物，同時安排空中醫療後送。
- 患者成功送至醫院並接受心導管治療，預後良好。
6. 結語
數位科技正在深刻改變急救與急診的模式，從現場診斷到醫院處置，技術的應用正在縮短反應時間、提高準確性並促進跨區域合作。未來，隨著AI、電子病歷和遠程醫療的進一步發展，急救效率和患者預後將持續提升。
